【摘要】：國家鼓勵推進與煤共伴生資源的綜合開發(fā)利用,目前循環(huán)流化床(Circulating Fluidized Bed,CFB)技術(shù)是綜合利用煤泥的最佳工業(yè)處理方式,摻燒低價煤泥也是提高CFB機組經(jīng)濟性的重要手段。但摻燒煤泥造成控制參數(shù)波動給機組運行帶來挑戰(zhàn),如何保證運行安全穩(wěn)定前提下調(diào)節(jié)控制參數(shù)實現(xiàn)經(jīng)濟性最優(yōu),具有重要研究意義。摻燒煤泥CFB機組的大慣性、大遲延、強耦合特點導致機理建模困難,很難形成具普適性的控制優(yōu)化系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)、人工智能與發(fā)電產(chǎn)業(yè)的深度融合是智能電廠應(yīng)用推廣的重要手段。目前較少出現(xiàn)基于過程數(shù)據(jù)的摻燒煤泥CFB機組整體建模優(yōu)化成果,因此深入挖掘過程數(shù)據(jù)提出運行輔助信息系統(tǒng),填補此類研究空白具有重要意義。本研究基于分布式控制系統(tǒng)中存儲的過程數(shù)據(jù),以摻燒煤泥CFB機組運行穩(wěn)定性、經(jīng)濟性、安全性為目標,采用數(shù)據(jù)驅(qū)動建模、數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化、專家系統(tǒng)指導以及狀態(tài)智能預(yù)警等技術(shù),創(chuàng)新性提出摻燒煤泥CFB機組整體運行督導與智能預(yù)警方案�；谝陨涎芯績�(nèi)容與思路,課題從以下幾個方面開展研究:(1)運行督導系統(tǒng)內(nèi)綜合經(jīng)濟性模型建立以全機組燃料成本、脫硫脫硝成本、廠用電成本總和為綜合經(jīng)濟性指標。在數(shù)據(jù)預(yù)處理與偏互信息法特征選擇基礎(chǔ)上,利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、最小二乘支持向量機為代表的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動算法分別建立控制變量與綜合經(jīng)濟性之間黑箱模型并綜合比較分析。在性能較優(yōu)的最小二乘支持向量機算法基礎(chǔ)上,提出改進策略:采用改進網(wǎng)格搜索法及模型更新策略提升模型預(yù)測精度與自適應(yīng)能力,進一步采用模糊信息�；椒ǚ治鼍C合經(jīng)濟性變化趨勢及范圍。(2)運行督導系統(tǒng)搭建由運行數(shù)據(jù)庫、模型算法庫以及專家知識庫組成摻燒煤泥CFB機組運行督導系統(tǒng)。以綜合經(jīng)濟性模型為基礎(chǔ),遺傳算法優(yōu)化下的典型穩(wěn)態(tài)工況組成離線專家知識庫。改進模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法創(chuàng)新性引入“效用成本”關(guān)聯(lián)規(guī)則復合型評價指標,對專家知識庫數(shù)據(jù)進行模糊化與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。篩選出最佳綜合經(jīng)濟性穩(wěn)態(tài)工況下變量間關(guān)聯(lián)規(guī)則后,將其輸入至模糊邏輯控制器。模糊邏輯控制器接收負荷指令后,在線輸出最佳綜合經(jīng)濟性穩(wěn)態(tài)工況控制變量目標值,為機組運行提供操作指導與信息參考。(3)智能預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)狀態(tài)預(yù)測模型建立狀態(tài)預(yù)測模型是智能預(yù)警系統(tǒng)的模型基礎(chǔ),準確的正常狀態(tài)預(yù)測模型與觀測狀態(tài)之間的差異信息蘊含了故障早期特征。多維時間序列預(yù)測、模糊推理預(yù)測、多元狀態(tài)估計技術(shù)以及提出的改進多元狀態(tài)估計技術(shù)用來進行設(shè)備正常狀態(tài)參數(shù)預(yù)測和模型比較。在模型預(yù)測精度方面,利用概率密度構(gòu)造過程記憶矩陣的改進多元狀態(tài)估計技術(shù)與多維時間序列預(yù)測方法優(yōu)于其他兩種方法;在模型復雜度及運算快速性方面,以狀態(tài)向量為操作單元的改進多元狀態(tài)估計技術(shù)不需逐一參數(shù)建模,遠優(yōu)于其他三種方法。(4)智能預(yù)警系統(tǒng)搭建智能預(yù)警系統(tǒng)通過狀態(tài)預(yù)測、狀態(tài)判斷、變量定位功能板塊,最終實現(xiàn)智能預(yù)警功能。在狀態(tài)判斷研究中,綜合比較基于可調(diào)平滑參數(shù)、K-means聚類以及滑動窗口相似度的狀態(tài)判斷方法,提出的滑動窗口相似度在預(yù)警準確性、及時性、簡便性方面最具優(yōu)勢�；瑒哟翱谙嗨贫群瘮�(shù)以狀態(tài)預(yù)測模型輸出為基礎(chǔ),采用狀態(tài)間歐氏距離的反比函數(shù)描述正常狀態(tài)與觀測狀態(tài)間相似性;將層次分析法得到的故障信息權(quán)重賦值相似度函數(shù)變量,利用滑動窗口法消除隨機重復預(yù)警誤報。預(yù)警后變量異常標記占比被用于故障變量定位與診斷,結(jié)合變量信息及現(xiàn)場檢修得到故障原因。最后分析與討論了滑動窗口參數(shù)對預(yù)警靈敏度的影響規(guī)律。
【圖文】：

本研宄針對常見摻燒煤泥循環(huán)流化床鍋爐機組綜合經(jīng)濟性進行統(tǒng)計與計逡逑算，將其作為機組經(jīng)濟性衡量指標，為進一步建立數(shù)據(jù)驅(qū)動模型、專家數(shù)據(jù)庫、逡逑運行優(yōu)化系統(tǒng)提供參考依據(jù)。圖２－２顯示了綜合經(jīng)濟性的組成部分。逡逑邐邋邐邋混煤成本逡逑｜—Ｉ￣燃料成本邋—邐邐逡逑邐邋——煤泥成本邐邐逡逑邐邋ｐ－爐內(nèi)脫硫成本逡逑——脫硫成本——邐邐邋—逡逑綜合經(jīng)濟性邐脫硫脫硝成本一邐碰佭財逡逑邐邋脫硝成本邐——ＳＮＣＲ脫硝成本逡逑—邋廠用電耗成本逡逑圖２－２綜合經(jīng)濟性組成結(jié)構(gòu)圖逡逑Ｆｉｇ．２－２邋Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ邋ｅｃｏｎｏｍｙ逡逑２．２．１燃料成本逡逑本研究的研究對象為臨渙中利發(fā)電有限公司２號機組，其鍋爐設(shè)計燃用臨逡逑換選煤廠洗選副產(chǎn)物煤泥、矸石與洗中煤組成的混合燃料，設(shè)計煤種配比為矸逡逑石：煤泥：中煤＝４５％：１５％：４０％［２３］。實際運行中，該ＣＴＢ機組使用的入爐燃料為逡逑中煤、原煤和煤泥的混合燃料，其中入爐混煤中洗中煤和原煤的質(zhì)量比為２：１。逡逑入爐混煤和煤泥的煤質(zhì)分析情況如表１－１所示，表中的“入爐混煤”同圖２－２中逡逑“混煤成本”的“混煤”

計算得到；全部煤泥泵總泵送量與煤泥密度相乘可以得到的煤泥總質(zhì)量，煤泥逡逑成本可由煤泥總質(zhì)量乘以煤泥單位價格得到，燃料成本即為混煤成本與煤泥成逡逑本的總和。為降低數(shù)據(jù)量級，燃料成本單位換算為元／ｓ。圖２－３顯示了機組在逡逑煤泥穩(wěn)定投入情況下，機組懫樣時段一小時內(nèi)燃料成本曲線。逡逑Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ逡逑１５邋＂邐混煤成本邐煤泥成本邐總?cè)剂铣杀具娨诲义希桑皱义希彦暹姡姡姡姡姡蛇姡蛇姡慑义希斑姡担斑姡保埃斑姡保担斑姡玻埃斑姡玻担斑姡常埃斑姡常担板义喜蓸狱c逡逑圖２－３燃料成本曲線逡逑Ｆｉｇ．２－３邋Ｆｕｅｌ邋ｃｏｓｔ邋ｃｕｒｖｅｓ逡逑２．２．２脫硫脫硝成本逡逑近年來，國家要求火電企業(yè)加大污染治理力度，多個氣體污染物被列入“十逡逑三五”約束性指標，污染物排放嚴格按照《火電廠大氣污染排放標準》逡逑（ＧＢ１３２２３－２０１１）執(zhí)行。應(yīng)國家環(huán)保要求，現(xiàn)有單臺出力６５ｔ／ｈ以上火電鍋爐，無逡逑１７逡逑
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TK229.66

【參考文獻】

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1 吳丹岳;;基于直覺模糊粗糙集相似度的電壓暫降源定位方法[J];中國電力;2017年03期

2 崔超;楊婷婷;劉吉臻;呂游;劉濤;;基于BP網(wǎng)絡(luò)變量選擇與LSSVM結(jié)合的鍋爐脫硝經(jīng)濟性建模[J];中國電機工程學報;2015年24期

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4 王愷;關(guān)少卿;汪令祥;王鼎奕;崔W，

本文編號：2617973