协调控制在135MW循环流化床锅炉的应用

循环流化床是一种燃烧效率高、污染物排放低、燃料适应性广、负荷调节性能好的先进燃煤技术,近几年得到了快速发展,从12MW的垃圾焚烧流化床锅炉到在建的四川白马电厂的600MW超临界循环流化床锅炉,流化床锅炉几乎覆盖了所有的电厂锅炉容量。为了实现了机组自动发电控制,机组协调控制在流化床锅炉发电机组中得到了广泛的应用,机组容量达到135MW的发电机组基本都投入了协调控制系统。但是,由于循环流化床锅炉燃烧具有大迟延,强耦合、非线性时变的特点,且现有的控制系统都是建立在近似线性化模型或是辨识模型的基础上,所以当煤种发生瞬时变化时,往往会造成机组负荷和蒸汽压力的大幅波动,导致机组的协调控制效果不理想,基于这种情况,对某火电厂135MW循环流化床机组的协调控制方案进行了完善和优化,在控制策略中增加了对煤种变化的预测,通过机理模型与预测模型相结合,最终实现机炉的协调控制,达到了良好的控制效果。     

130t/h循环流化床锅炉燃烧控制系统应用

锅炉机组燃烧控制系统以130t/h循环流化床为例,阐述了循环流化床燃烧技术机理及其优点的广范应用;借助计算机组态技术,设计燃烧控制系统模型,模拟锅炉燃烧系统运行工况,采用高压罗茨风机转速调节返料风挡板返料量.改变料层厚度的方法调节床温,分析适应锅炉负荷变化燃烧调整.通过风与煤的搭配调节锅炉负荷实现锅炉循环量的改变,建立了稳定的物料循环将大量热量带到整个炉膛.从而使炉膛上下温度梯度减少,增大了负荷调节的范围达到调节锅炉负荷的目的;减少运行人员误操作事故,避免突发事件.     

基于Aspen Plus的循环流化床锅炉效率的计算

以150T/H中温分离、低循环倍率循环流化床锅炉为背景,采用Aspen Plus建立了循环流化床锅炉模型。将循环流化床锅炉分解为煤裂解、碳及挥发分的燃烧、气固分离、烟气能量回收4个子过程,由以上过程构成完整的循环流化床锅炉模型。用装置现场测得烟气组成检验模型的可靠性,模型计算结果与现场数据吻合良好。通过对循环流化床锅炉的模拟,本文提供了一种基于Aspen Plus模型的方法计算循环流化床锅炉的效率,充分利用装置现场数据,包括各级换热器进出口流股的温度,蒸汽温度、压力、流量等数据,计算出锅炉各项热损失而计算锅炉的效率而得到锅炉效率,也可以直接计算锅炉的有效吸收热量,计算出锅炉的效率。并与采用标准算法的结果进行比较,两者吻合良好。验证了采用Aspen Plus模型计算循环流化床锅炉效率的可行性。与常规法相比,该方法简单易行,不必测定飞灰含碳量、灰渣含碳量、排渣量等数据,能够及时的计算锅炉工况改变后的效率,并得到各项热损失的具体数据,为装置的优化提供指导意见。     

基于在线支持向量机的锅炉燃烧系统动态建模

通过燃烧优化提高电站锅炉效率并降低NO_x排放,是实现电厂节能减排的重要手段。目前大多数的燃烧优化方法都是基于锅炉燃烧系统的稳态模型,因而难以实现动态变负荷情况下的燃烧优化。针对该问题,提出了一种改进的在线自适应最小二乘支持向量机动态建模算法。该算法首先进行离线的支持向量筛选,不仅减少了建模所需样本数,也确保了支持向量的稀疏性;然后,采用替换、新增、删除3种支持向量的在线更新策略,使算法能够更好地适应对象特性的变化。将上述算法应用于建立某600 MW机组锅炉燃烧系统的动态模型。仿真结果表明,所建模型能够准确反映锅炉效率和NO_x排放随负荷变化的动态特性。相比原有基于在线最小二乘支持向量机建立的稳态模型,其具有更高的精度和预测能力。同时,该模型结构简单、在线计算量小,为进一步研究锅炉燃烧动态优化控制策略奠定了基础。     

CFB机组燃烧过程的非线性动态参数预测模型仿真

针对循环流化床(CFB)锅炉复杂特性下建模困难的情况,借助神经网络良好的非线性映射能力,利用山西某电厂300MW循环流化床机组的运行数据,研究了锅炉燃烧过程的主要参数关系,建立了给煤对主汽压力以及一、二次风对床温参数的非线性动态辨识模型。仿真结果显示预测与实际值误差较小,说明所建立的模型能反映研究对象的实际运行状况,预测模型可以作为下一步预测控制的基础。     

300MW循环流化床主汽压波动大的分析和解决方案

针对300MW循环流化床加减负荷等情况时主汽压波动大导致AGC和协调退出的问题,仔细分析了循环流化床的运行特性和锅炉主控系统的控制逻辑,提出了切实可行的逻辑优化方案,使主汽压力在正常范围内变化,保证了机组的安全稳定运行。     

连州发电厂125MW机组锅炉燃烧优化调整

在125MW机组燃用无烟煤锅炉热态试验的基础上,利用人工神经网络对其效率与煤质特性及运行工况进行建模:并从DCS系统下载实时工况数据.根据建立的锅炉效率模型运用遗传算法对该锅炉进行了燃烧工况寻优.     

浅析CFB锅炉CCS及燃料控制

主要分析330MW循环流化床锅炉机炉协调控制方式系统（CCS）的基本控制方式、特点及机组在协调控制中煤量控制和煤量计算。CFB锅炉特性是具有较大的延迟和惯性,为了提高锅炉负荷的响应能力及消除煤量计算的误差,对燃料控制系统及给煤机提出了很高的要求。燃料控制系统采用串级控制系统,该系统由燃料主控、偏置、给煤机控制等部分组成,保证相应负荷对煤量的需求。     

循环流化床锅炉优化控制实现方法研究

循环流化床锅炉由于其对于燃料适应性强,燃烧效率高,污染控制特性好,负荷调节范围大等优点,在工业生产以及发电领域有很广泛的应用.但是由于其燃烧过程非线性,时变,大滞后,多变量耦合等特性,使得流化床锅炉很难达到设计要求,工作在十分不经济的工况下.因此,研究流化床锅炉燃烧特性,提高流化床锅炉的自动控制水平对于发挥流化床锅炉的优点具有很大的意义.在分析流化床传统控制方法的基础上,得出只有采用先进智能控制算法才能够适应流化床燃烧对象的特性,而先进智能算法在现场控制系统中很难实现,因此将先进智能算法和外接优化控制站相结合,提高流化床锅炉自动控制水平.通过实际运行效果表明,方案可行并具有一定的推广性.     

模糊自适应补偿控制在炉内脱硫系统中的应用

针对循环流化床机组炉内脱硫过程动态特性具有大迟延、大惯性、时变、非线性等特点,提出了一种基于模糊PID增量自适应补偿的炉内脱硫控制系统设计方法。采用Matlab/Simulink对某300 MW循环流化床机组炉内脱硫系统3种典型工况下的数学模型进行控制仿真。仿真结果表明,该方法在给定值跟踪性能、单位阶跃响应的动态和稳态性能方面,特别是在抗干扰和模型自适应方面都优于常规PID控制和模糊PID控制。     

基于DMC的循环流化床锅炉燃烧控制系统设计

循环流化床锅炉燃烧系统是一种纯滞后、大延迟、强耦合的系统。而多变量动态矩阵控制对模型精度要求不高,对惯性、延迟和耦合的适应能力较强,且有很强的鲁棒性,因此,把多变量动态矩阵控制用于循环流化床锅炉燃烧控制系统。仿真结果表明,该系统响应速度较快,输出量和控制量变化较小,取得了比较满意的控制效果。     

基于ISO-PSO的350 MW超临界CFB锅炉主汽温建模研究

针对火电厂目前主蒸汽温度数学模型不准确、不能有效地反应实际生产过程、辨识结果偏差较大等问题,使用学习因子动态调整及随机惯性权重策略改进的二阶振荡粒子群优化(ISO-PSO)算法进行建模。首先,采用学习因子动态调整、随机惯性权重策略对二阶振荡粒子群算法进行改善。测试结果表明,改进算法拥有更好的收敛速度及寻优精度。其次,处理山西某电厂350 MW超临界循环流化床(CFB)锅炉在300 MW工况下采集到的主蒸汽温度数据。最后,对比ISO-PSO算法和粒子群优化(PSO)算法。辨识结果及验证结果表明,ISO-PSO算法辨识的主蒸汽温度模型与实际输出的拟合度更高,能够更加准确、快速地反映主蒸汽温度的变化。所建立的主蒸汽温度模型可以及时跟踪实际曲线。该研究为后续350 MW超临界CFB锅炉主蒸汽温度优化控制研究奠定了良好的基础。     

150t/h循环流化床锅炉燃烧系统的建模

通过调研某发电厂循环流化床锅炉,利用从该电厂获得的历史数据以及现有的数学模型,采用MATLAB工具箱建立了传递函数模型,在此模型基础上通过仿真研究循环流化床锅炉燃烧系统的动态特性.主要研究给煤量、一次风、二次风等输入量与床温、主蒸汽压力、主蒸汽温度、炉膛出口烟气含氧量等输出量之间的关系,给出了可用于控制系统设计的燃烧系统的传递函数阵.仿真结果表明,所建立的模型能准确地反映系统的动态性能.同时分析了影响动态特性的因素,为循环流化床锅炉燃烧系统的控制策略研究建立了平台.     

超超临界锅炉闭环燃烧优化控制方法及应用!

燃烧优化是实现锅炉进一步节能减排的重要手段。针对1 000 MW超超临界锅炉,提出了一种闭环燃烧优化控制方法。首先,采用在线最小二乘支持向量机(LSSVM)建立了燃烧系统的动态模型,以准确描述控制变量、主要扰动与输出参数之间的动态变化关系;然后,结合预测控制的思想,构建了兼顾锅炉效率和NO_x排放的经济性性能指标,并利用非线性优化算法求解滚动优化问题,实现了对配风方式、氧量等运行参数的闭环自动调节;最后,设计、开发了相应的优化控制软件,并成功实现了现场应用。应用结果表明,该方法能够在保证锅炉效率的情况下,明显降低NO_x排放,并有效克服煤种变化和负荷变化的影响。该方法对推动智能控制技术在工业过程中的实际应用具有借鉴意义。     

大型循环流化床机组的协调控制系统设计

大型循环流化床锅炉迟滞性和热惯性大,被控参数间耦合关系强烈,自动控制问题难度更大.在对山西昱光电厂2×300MW循环流化床机组协调控制系统投入的过程中,对存在的问题进行了多方面的探讨,采用适合流化床锅炉新的控制策略,使机组负荷变化率达到1.5％Pe,并实现了投入自动发电控制方式运行.     

基于导前微分的锅炉动态加速控制策略研究

为解决超临界燃煤发电机组协调控制方式下锅炉设备动态响应滞后的问题,合理设计并使用锅炉输入变化率(BIR)控制策略。在机组变负荷初期对锅炉各子系统增加适当的提前控制量,全面加快锅炉燃烧动态响应速度,满足锅炉主汽压力和机组负荷的控制要求。基于导前微分的锅炉动态加速控制策略,相比传统的控制策略设计简单,可调参数少。在以每分钟1.5%额定功率的负荷变化率下连续加减负荷,主汽压力偏差不超过±0.5 MPa,主汽温度偏差不超过±6℃。该研究在600 MW、1 000 MW超临界燃煤发电机组的协调系统中有较强的实用性,对工业控制领域中快、慢被控对象协同工作的系统也有一定的借鉴意义。     

循环流化床锅炉的燃烧调节

以工程设计项目中７５ ｔ／ｈ 循环流化床锅炉为具体对象进行分析探讨。以确保床温在正常范围为基础,确定最佳风煤比,正确的选择炉膛压力和床层差压调节系统,找出循环流化床锅炉燃烧调节系统的控制量和被调量及其相互耦合关系和影响,保证了负荷、主蒸汽压力的稳定。     

超超临界1000MW火电机组锅炉主控逻辑优化思路探讨

某电厂采用以锅炉跟随为基础的协调控制系统,其锅炉主控控制主汽压力在允许范围内运行。但由于锅炉侧的燃烧特性存在较大的延滞惯性,所以优化锅炉主控的控制逻辑,以期与汽机侧的快速负荷响应特性相匹配显得尤为重要。首先分析了某超超临界1000MW火电机组锅炉主控逻辑组态的控制策略及其存在的问题,并根据前馈-反馈控制策略对其原始控制策略加以优化改进。优化环节主要体现在锅炉调节器的主要参数随负荷指令变化量>2MW为界限进行动态调整,以及锅炉调节器的前馈增加了主汽压力设定微分前馈、超压保护前馈及主汽压力偏差绝对值>0.8MPa后持续120s的锅炉前馈。优化锅炉主控应用结果表明:机炉协调性能更加稳定、安全、快速,为机组控制系统优化提供了技术支撑。     

循环流化床锅炉的燃烧调节

以工程设计项目中７５ｔ／ｈ循环流化床锅炉为具体对象进行分析探讨。以确保床温在正常范围为基础。确定最佳风煤比,正确的选择炉膛压力和床层差压调节系统,找出循环流化床锅炉燃烧调节系统的控制量和被调量及其相互耦合关系和影响,保证了负荷、主蒸气压力的稳定。     

基于自适应权重粒子群算法的脱硝系统建模

随着燃煤机组对NO_X排放控制要求的提升,传统PID控制器已无法有效控制大迟延、大惯性、非线性、时变的选择性非催化还原技术(SNCR)脱硝系统。因此,建立了基于自适应权重粒子群算法的脱硝系统模型。以某配有2×705 t/h循环流化床锅炉的2×200 MW供热汽轮发电机组为试验机组,进行了SNCR脱硝系统分析。采用带有自适应权重的粒子群算法,分别对工况为140 MW、170 MW、200 MW下的SNCR脱硝系统中尿素流量与烟囱出口NO_X浓度之间的关系进行建模,为SNCR脱硝系统的自动控制提供过程模型。应用现场实际数据验证所建模型。结果表明:所建模型的输出与实际运行数据误差在允许范围之内,验证了模型的有效性。该成果为粒子群算法在SNCR脱硝系统建模开辟了新路径,同时推动了智能算法在其他工业过程中的应用。