发电厂330MW发电机组节能降耗控制与集控运行优化

0引言

随着全球能源问题日益突出,发电厂节能降耗成为关键课题[1]。330 MW发电机组作为电力生产主力设备,其能耗调控及集中式操作优化是提升能源利用效率、降低运行成本、减少环境污染的关键[2]。

目前,国内相关领域控制发电机组能耗的方法多样:一是采用常规的PID控制器[3],该算法具有结构简单、稳定性好、可靠性高等优点,便于实践操作,但该方法难以应对发电机组运行中多变的工况;另一种是基于遗传算法的优化方法[4],能够在复杂空间中进行全局搜索,有效处理多目标优化问题,但该方法计算量大,收敛速度慢,在实时性要求高的发电机组控制场景中应用受限。

基于此,研究了一种新的基于预测的最优控制算法,此方法不仅能利用预测模型对系统未来状态进行预估,预先调节控制方案,还可以在每一次抽样时间通过滚动寻优来求出最佳的控制顺序,为330MW发电机组节能降耗与集控运行优化提供更有效的解决方案。

1 330MW发电机组节能降耗控制

1.1 发电机组能量转换原理

330 MW发电机组的能量转换涉及多个物理过程和能量形态的转变[5]。在这个过程中,在锅炉里,一般是煤,通过把化学能转换成热量把水加热,然后蒸发成高温和高压的水蒸气。水蒸气把大量的热量输送到涡轮中,带动涡轮的桨叶以极快的速度转动,把热量转换成机械能。涡轮驱动发电机转动,使其产生的机械能通过电磁感应的方式转换成电能。

为了衡量这一能量转换过程的有效性,引入能量转换效率这一重要指标,其计算公式为:

式中:η为能量转换效率,数值越高,说明能量利用越充分;pout为发电机组输出电功率(W),在330 MW发电机组中,pout的额定值为330×106W;Qin为输入的热能(J)。

通过该公式,可以清晰地了解发电机组在不同工况下的能量转换效率,为后续的节能降耗研究提供基础数据。

1.2 主要能耗因素分析

发电机组的能耗受到多种因素的综合影响,深入分析这些因素对于实现节能降耗目标至关重要。

蒸汽参数是影响能耗的关键因素之一,蒸汽的压力和温度直接决定了其携带的能量大小以及在汽轮机中做功的能力。合适的蒸汽参数能够使汽轮机更高效地将热能转化为机械能,反之则会导致能量损失增加。

汽轮机效率也是重要的影响因素。汽轮机相对内效率的计算公式为:

式中:ηri为汽轮机相对内效率;h0为汽轮机进汽烩;h2s为理想情况下汽轮机排汽烩;h2为实际汽轮机排汽焓。

实际运行中,存在摩擦、漏气等不可逆损失,h2总是大于h2s ,导致ηri小于1。

锅炉效率同样不容忽视。锅炉热效率公式为:

式中:ηb为锅炉热效率;q2为锅炉烟气热损耗;q3为不完整的化学燃烧的热量损失;q4为不充分的力学燃烧的热量损耗率,主要包括未燃尽的煤粒等损失的能量;q5为散热损失率;q6为飞灰的物理热损耗。

2 330MW发电机组集控运行优化方法

2.1集控运行系统架构

330 MW发电机组集控运行系统是一个复杂且精密的体系,由硬件设备和软件系统共同构成。硬件设备作为系统的物理基础,涵盖了众多关键组件。为了更直观地呈现这一复杂且精密的体系,图1展示了330 MW发电机组集控运行系统架构。从图中可以清晰地看到各个组件的连接关系和分布位置,有助于进一步理解系统的工作原理和运行机制。

传感器分布在发电机组的各个关键部位,如蒸汽管道、汽轮机轴承等,对工作中的温度、压力、流量、速度等进行实时采集,为系统提供准确的数据支持。执行机构也是硬件的重要组成部分,包括各类阀门、泵体和电机等,它们根据软件系统发出的指令精确地调整机组的运行状态。集控运行系统还包括数据采集卡和通信线路等数据采集与传输设备,确保采集到的数据能够快速、准确地传输到中央控制单元。

软件系统则是集控运行系统的“大脑”,承担着数据处理、分析和决策的重要任务。它具备强大的监控功能,能够实时显示机组的运行参数和状态信息,让操作人员随时掌握机组的运行情况。软件系统还集成了先进的控制算法和优化策略,能够根据机组的实时运行状态,自动生成最优的控制指令,实现对发电机组的智能化控制。软件系统还具备故障诊断和预警功能,能够及时发现机组运行过程中的潜在问题,并发出警报,为机组的安全稳定运行提供保障。

2.2 运行参数优化调整

为实现330 MW发电机组集控运行的优化,需要根据机组的实时运行状态动态调整运行参数。其中负荷分配是关键,合理的负荷分配能够提高机组的整体效率,降低能耗。在实际运行中,需要根据各台发电机组的性能特点、当前负荷需求以及电网的运行情况,准确分配负荷,保证各单元均处于最佳工作状态。

凝结水温度也是影响机组运行效率的重要参数之一。通过实时监测和调整凝结水温度,可有效改善机组的热负荷,降低机组汽耗。需实时调节不同工况下的冷凝水量、水温,以保证蒸汽在最优工况下冷凝,改善循环效率。

对蒸汽压力、温度、流量等参数的监测与调节也是必不可少的。在此基础上,利用最优控制方法,实现对单元工作状况及负载的要求, 自动调整相关参数,使机组始终保持在高效、稳定的运行状态。通过对运行参数的实时优化调整,能够有效提高330 MW发电机组集控运行的效率和可靠性,降低能耗,实现节能减排的目标。

2.3优化控制算法

为了实现330 MW发电机组集控运行的高效优化,本文提出一种基于模型预测控制(MPC)的集控运行优化算法。模型对系统未来的运行状态进行预测,并根据预测结果实时调整控制输入,从而实现对系统的最优控制。

预测模型是模型预测控制的基础,其表达式为:

x(k+1)=Ax(k)+Bu(k) (4)

式中:x(k)为系统状态向量,它包含了系统在k时刻的所有关键状态信息;U(k)为控制输入向量,用于调整系统的运行状态;A为一个用来刻画系统状态与时间之间函数关系的系数;B为反映被控变量对整个过程作用大小的一个控制输入矩阵。

滚动优化是模型预测控制的核心环节,公式如下:

式中:J为目标函数,其值反映了系统预测输出与设定值之间的偏差以及控制输入的变化程度;y(k+i|k)为预测输出;ysp(k+i)为设定值,是系统期望达到的输出状态;Np为预测时域,决定了预测的未来时间段长度;Nc为控制时域,限制了每次优化计算的控制输入序列长度;λ为权重系数,用于平衡系统输出偏差和控制输入变化的影响;Δu(k+i)为在k+i时刻的输入控制增量,对实现系统的有效控制和优化运行起着重要作用。

3 实验研究

3.1 实验环境

本次实验使用330 MW发电机组模拟实验平台,旨在高度还原实际发电机组的运行状况。该装置包括模拟锅炉、汽轮机、发电机和与之配套的控制系统等。模拟锅炉能够精确模拟不同工况下的燃烧过程,产生符合实验要求的蒸汽参数。而汽轮机利用蒸汽所产生的动能来驱动发电机,从而将热量转化为电力。发电机按照330 MW发电机组的实际规格进行设置,确保输出功率和各项电气参数与实际机组相近。

仪表部分采用高精度压力传感器、温度传感器和流量传感器,对蒸汽压力、温度、流量等重要指标进行实时监控。使用功率分析仪精确测量发电机组的输出功率,能耗测量仪则负责记录实验过程中的能耗数据。实验平台架构如图2所示。

实验过程中,环境温度保持在(25±2)℃,相对湿度控制在50%±5%。模拟常规的工业运行环境,确保实验结果具有一定的通用性和参考价值。

3.2 实验标准

实验严格依据相关标准和规范进行,详细规定了发电机组性能测试的方法、流程以及各项指标的测量和计算方式。其中,根据国家标准GB/T10184—2015《电站锅炉性能试验规程》对机组的各项指标进行评定,同时在控制策略和参数设置方面,参考行业内的相关技术规范,以确保实验过程的科学性和准确性。

3.3对比实验

3.3.1对比方法选择

在相同工况下,采用本文方法并以传统PID控制方法和基于遗传算法的优化方法为对照组1、2进行实验,确保每种方法在各个负荷水平下都进行充分的实验测试,以获取全面、准确的实验数据。

3.3.2实验数据采集

在实验过程中,实时记录关键运行参数。蒸汽压力范围在16~18MPa,温度保持在535~545℃ ,这些参数的稳定记录有助于分析不同工况下蒸汽的能量供应情况。发电机组功率根据设定的负荷水平准确采集,从99 MW(30%额定负荷)到330 MW(100%额定负荷)不等。能耗数据则通过专业的能耗测量仪精确获取,记录不同工况下单位时间内的能源消耗。

3.3.3对比结果分析

将三种方法的实验结果进行对比,具体对比指标如表1所示。

从表1可以看出,在能源利用效率方面,本文方法比对照组1和2分别提高了4.3和2.4个百分点。在能耗降低率上,本文方法明显优于其他两种方法,分别

高出5.2和2.9个百分点。在系统响应速度方面,本文方法也表现出色,响应时间最短,能更快适应工况变化。通过详细的对比分析可知,本文方法在提高能源利用效率、降低能耗以及提升系统响应速度等方面具有显著优势。

4结束语

本文围绕330 MW发电机组节能降耗控制与集控运行优化展开研究,深入剖析发电机组能量转换及能耗影响因素,为节能策略制定提供坚实依据。实验结果表明,对比传统方法,本文方法在提高能源利用效率、降低能耗及提升系统响应速度等方面优势明显,切实解决了传统方法适应性差与实时性不足的问题。

[参考文献]

[1] 李雷.发电厂330MW电机组集控运行技术分析[J].中文科技期刊数据库(全文版)工程技术,2023(2):87-90.

[2]黄胜德.发电厂330MW机组集控运行存在不足点及改进[J].华东科技(综合),2018(6):297.

[3]马丽.基于模糊PID的离心泵节能降耗控制方法研究[J].现代科学仪器,2022,39(4):20-23.

[4]朱建广,谢青松.基于适应性遗传算法的新型低碳发电调度[J].广东电力,2011,24(2):32-36.

[5]张飞,王维,李洁.永磁直驱风力发电机组能量转换平台的设计[J].自动化与仪器仪表,2015(6):19-21.

《机电信息》2025年第20期第2篇