超超临界燃煤发电机组生产运行过程智能化的研究和探索

超超临界燃煤发电机组生产运行过程智能化的研究和探索

许明阳

（华润电力（云浮）有限公司 云浮市云安区 527500）

摘要：文章介绍了超超临界燃煤发电机组生产过程智能化的研究与探索，阐述了燃煤发电机组的现状和解决方案，提出了生产运行过程智能化对运行效率，深度调峰，节能减排等的重要意义。

关键词：FCS；APS；智能化；预测，深度调峰；节能降耗

0 引言

面临燃煤价格的飞速上涨，火电机组运营压力巨大，环保排放标准日益严苛，大型燃煤锅炉成为电厂节能减排的重点和难点，尤其是以新能源为主体的新型电力系统建设对煤电调峰提出了更高要求，但锅炉整体性能提升受制于传统技术局限。针对具体的控制系统，通过优化调整PID参数或采用预测控制、自适应控制、智能控制等先进控制策略来替代传统的PID调节，以获得更好的控制精度，提高控制系统的稳定性，提升机组灵活调节能力和清洁高效水平，可有效满足系统调峰需求，促进更大规模新能源消纳，最终达到节能降耗的目的。

1 现状分析

1.1 厂内信息孤岛多

在实时控制层面，主机与辅网、DCS与其他控制系统往往自成一体，或仅有个别测点交互，系统间无法形成有效联动、无法进行厂级实时性能计算和水、电、煤成本分析、实时发电成本分析等，整体协同性较差。

1.2常规生产控制系统的盲点

1）同一套或几套PID参数对同负荷不同煤质下燃烧是不经济的，需人工手动调整，而运行经验的差异导致锅炉燃烧运行性能的差异，负荷、煤质的频繁变化，手动调整难以满足要求。

2）对于具有强非线性，大延时及大干扰特征的系统，传统PID调节器难以达到理想的控制效果。在机组快速精准响应负荷变化的过程中，机组主蒸汽压力、主蒸汽温度、炉膛压力、总风量等参数波动剧烈，经常打破各控制参数之间的平衡状态，改变机组的稳定工况，对机组控制系统的调节品质产生严重影响。

3）传统发电信息系统架构中，数据流只能从DCS至SIS系统单向流动。从实际应用效果看，大部分SIS系统功能如性能计算与耗差分析、故障诊断、在线性能试验等往往无法在运行控制中发挥实际作用，或者需要运行人员在整个环节中不断进行人为判断和手动操作，无法形成自动闭环控制。

1.3深度调峰对常规自动控制系统的要求

火电机组的深度调峰能力成为一种新常态，然而低负荷稳燃作为深度调峰最核心的问题之一，火电机组在深度调峰模式下运行时，大量的设备接近极限工况运行，单纯依靠运行人员手动操作和常规自动控制系统是现实不了的。

1.4入炉煤质变化对锅炉燃烧的影响

大量的掺烧，导致锅炉燃烧不稳定，这是引起锅炉各种燃烧问题的主要原因，尤其是缺乏入炉煤质及燃烧性能在线监测手段，无法实时有效判断燃烧调整的效果，燃烧调整处于“随意”状态，影响机组锅炉安全经济运行。

3 研究内容

3.1总体目标

以解决实际问题为导向，以成熟、好用选择功能模块为原则，充分利用大数据、云计算、物联网、工业机器人和人工智能等技术，结合信息安全防护系统建设，开展创新性应用，实现机组高效运行，提高能源和资源利用率；降低人员劳动强度；提升辅助服务创值水平。

3.2研究内容

3.2.1 超融合技术在一体化管控平台的应用

基于硬件平台，通过软件管理实现计算、存储、网络的融合，实现以虚拟化为中心的软件定义数据中心的技术架构。即将虚拟化计算和存储整合在同一个系统平台，实现服务器的统一管理，资源按需分配，调配灵活。

3.2.2 现场总线技术的应用

基于现场总线的自动化控制系统采用计算机数字化通信技术，使自动控制系统与智能设备加入工业化信息网络，构成工业网络底层。总线控制系统（FCS）体现了分布、开放、互联的特点，而这些正是常规DCS系统的缺点。FCS采取一对多双向传输信号，采用的数字信号精度高，设备也始终处于操作员的远程监控和可控状态，智能仪表具有通信、控制和运算等丰富的功能，而且控制功能分散到各个智能设备。

3.2.3 SIS功能前移至生产控制区的研究

在满足网络安全等级保护的前提下，打破原有DCS/SIS/MIS三层架构，将厂级监控信息系统（SIS）前移至生产控制区，与DCS控制系统深度融合，重要信息参与生产过程指导和控制，实现真正意义上的闭环控制，为实现生产过程的智能化奠定基础。

3.2.4智能监盘

针对运行监视画面数量多，参数多，监控时容易出现信息阅读遗漏，控制系统报警值不能轻易修改，在参数发生变化早期无法提前提示的问题，开发基于运行经验、历史数据、专家知识库，建立系统模型，结合模型计算结果对机组参数进行预测、评价，提前发现故障，帮助运行人员更高效、更安全、更轻松完成的监盘工作。

（1）将行业专家经验知识化、模型化和逻辑化，缓解一线运行人员劳动强度高、工作压力大。

（2）抽象经验具体化，优秀运行人员积累的专业经验通过知识提取沉淀于系统，持续迭代，积累成企业的宝贵财富。

（3）自动计算动态基准值，自动筛选异常参数，异常事件，提前报警，并实现闭环管理，提高环保指标的控制水平。

3.2.5 灵活性APS的应用

对于容量大、运行参数高、设备数量多且控制系统结构复杂等特点的机组，在其启动和停运过程中存在着大量的人工操作，不可避免人为误操作会导致一些不必要事故的发生，而通过机组自启停系统（APS）提高自动化控制水平，实现机组自启停，可以大量取代人工操作，消除误操作的安全隐患，大大减轻了运行及其相关人员的工作强度，缩短机组启停时间，降低启停过程中的油耗，提高机组的效率，创造经济效益。

（1）充分结合 “二十五项反措”、“运行维护说明书”、“运行规程”等要求，大幅减少人为误操作损坏设备概率。

（2）利用控制逻辑代替人工操作，控制更为精准，减轻运行人员操作。

（3）机组启停操作票导入DCS监控画面，提升运行培训效率，降低管理成本。

（4）将机组设备优化运行技术融合于 APS 整个控制过程中，实现对机组启停过程关键启停步序的自动在线寻优，以使机组启、停过程中能耗减小，降低启停成本。

3.2.6 燃烧优化

目前已有燃烧优化方法存在的普遍共性问题，是没有建立包含入炉煤质和锅炉效率信息的燃烧优化模型，因此无法实现根据煤质变化进行动态、滚动优化燃烧参数，不能从根本上解决燃烧问题。在锅炉低负荷燃烧的要求，大量的掺烧、混烧和机组深度调峰，导致锅炉燃烧不稳定。

通过采集机组大量运行数据，运用大数据及人工智能技术，实现对入炉煤质进行在线监测，并在此基础上建立燃烧优化神经网络模型，采用多目标遗传算法优化技术，在保证机组运行安全的条件下，优化锅炉配风配煤燃烧运行参数，根据机组负荷和煤质的变化，自动调整燃烧运行参数（闭环优化控制），实现全负荷、全煤质工况的锅炉燃烧参数的全自动动态滚、动优化，达到锅炉安全、经济、环保运行的目的。

（1）入炉煤质的数据采集为燃烧优化调整提供依据。

（2）基于大数据神经网络建模具有容错性，可靠性优势，模型能够覆盖机组可能的运行工况，实现根据负荷、煤质实时动态、滚动优化燃烧参数，解决锅炉运行存在的不确定性问题。

（3）神经网络自学习：深度的数据挖掘，发现新知识、新规律，能适应机组煤种的变化及运行特性的变化；解决煤种变化带来的燃烧扰动，使机组在燃用不同煤种时始终具有良好的控制品质，提升机组煤种适应性。

4 结束语

燃煤机组生产过程智能化建设相比常规自动控制系统，极大的提高了控制精度，解决了常规控制系统的痛点和盲点。根据电厂实际需求，结合先进的设备管理和信息化管理等智慧电厂理念，最终实现机组更安全可靠、清洁高效、低碳环保、经济灵活的目标，更好地适应电力市场竞争环境，满足新时代生态环境建设和经济社会发展对电力企业的要求。

5. 参考文献

[1] 华志刚,郭荣,崔希等.火电智慧电厂技术路线探讨与研究[J]. 热力发电, 2019

[2] 张少男.智慧电厂与智能发电研究方向及关键技术 [J]. 技术与市场, 2019

[3] 张广才,周科,鲁芬等.燃煤机组深度调峰技术探讨[J].热力发电,2017,46(9)

[4] 李玲,刘鑫屏.新能源大规模并网条件下火电机组深度调峰控制策略优化[J].中国电

力,2020,53(1)