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电站锅炉燃烧优化专家系统
1.需求背景
2.工作原理及功能特点
3.系统优势
4.运行环境及应用效果
5.案例
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1.需求背景
2.GT-AGC2000优化系统介绍
3.GT-AGC2000优化控制系统的优
  越性

4.机组自动发电控制优化系统的
  主要特点

5.采用控制优化产品后产生的直
  接经济效益分析

6.机组控制优化系统项目实施过
  程
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电站锅炉燃烧优化专家系统GT-COP1.0

1.需求背景 

2.工作原理及功能特点

3.系统优势

4.运行环境及应用效果

5.案例

 

一、需求背景
1、节能减排的需要
    近年来,中国的火电装机容量持续攀升,发电市场的竞争局面日趋严峻!另一方面,煤价成本飞升和国内各种环保规范更严格的约束,在未来一段时期,如何提高燃烧效率,减少污染物排放,降低发电成本将成为发电企业重点考虑的问题之一。
    燃煤锅炉节能降耗,降低排放需要解决的现实问题:提高锅炉运行效率,降低发电煤耗;降低烟气污染物(SO2、NOx)的排放,满足环保要求。
产品概述
    COP1.0是南京归图科技经过多年的研究研制开发的电站燃煤锅炉燃烧优化专家系统产品,该产品采用先进的人工智能神经网络技术,实现了复杂的非线性燃烧优化建模,同时采用了遗传算法、模式识别、专家系统等多项先进技术,能根据锅炉的实时运行工况,对锅炉燃烧器负荷分配、一次风风速风率、烟气氧量、二次风分配、过燃风量等锅炉的配风、配煤燃烧运行参数进行在线优化,达到提高锅炉运行效率,同时降低烟气NOx排放目的,实现锅炉的经济环保运行。

二、燃烧优化专家系统(COP1.0)工作原理
1. 采用人工智能神经网络技术建立燃烧优化模型
    (1)数据驱动
锅炉运行数据中蕴涵锅炉燃烧特性和司炉运行经验。运用神经网络技术可从这些数据样本中找出各燃烧调整变量与锅炉效率和烟气NOx排放量之间的内在联系,所建立的模型能真实、有效地反映锅炉的实际状况。
    (2)燃烧优化模型自适应技术
    能适应锅炉运行特性变化(设备老化、测点偏移等)。
    模型能适应新的负荷、煤质工况,因此专家系统适用于负荷、煤质变化较大的机组。
    (3)专家系统神经网络可处理多达1000多个与燃烧有关的变量,模型可包含几百个燃烧运行模式,供燃烧优化之用。
2. 采用先进的多目标遗传算法(MOGA)优化技术进行参数寻优
    (1)可获得全局最优解,避免非线性优化问题的局部最优解。
    (2)可在预设的参数最大、最小安全范围内寻优,保证锅炉运行安全
    (3)多目标组态优化,用户可通过优化权重系数,方便地在锅炉的NOx排放与炉效之间进行平衡。


三、燃烧优化专家系统(COP1.0)功能特点
1、不同负荷、不同煤质工况下锅炉燃烧系统非线性建模
    系统综合利用数据预处理技术、神经网络技术以及动力学过程辨识技术,根据锅炉实际运行历史数据建立燃烧模型,使得模型能真实反映锅炉在不同负荷、不同煤质工况下的实际燃烧特性。系统还采用自适应技术,根据最新的锅炉燃烧过程数据,在线自动完成对燃烧优化模型的调整和修正,保证燃烧优化模型能适应锅炉运行条件的变化,如负荷变化、煤质变化、设备老化、测点偏移等,使燃烧优化系统长期可靠有效。因此,系统特别适用于负荷、煤质变化较大的机组。
2、安全有效的燃烧运行参数全局寻优
    系统采用多目标遗传算法(GA)优化技术,在预先确定的最大值最小安全值范围内寻优,找出最佳的配风配煤燃烧运行参数,确保锅炉运行的安全性。最大值最小值范围的限定是动态的,一般随负荷的不同而变化。典型的燃烧优化变量包括各层燃烧器负荷、一次风风速风率、烟气氧量、各层二次风挡板开度、过燃风挡板开度等。
    系统的遗传算法优化技术能有效地同时对三十多个变量进行寻优,在五分钟内对数百种燃烧运行模式的性能进行评估,并最终找出与当前运行工况匹配的最佳燃烧运行方式,实现实时的燃烧优化。
    采用遗传算法优化技术可全局最优的燃烧参数,同时对系统测点的精度要求大大降低,保证优化的效果。
3、灵活的多目标燃烧优化实现经济利益最大化
    系统以提高锅炉效、降低烟气NOx排放为优化目标,优化锅炉的配风、配煤燃烧运行参数。
    降低烟气NOx排放往往是以牺牲锅炉效率为代价的,从经济性角度看,烟气NOx排放不是越低越好。燃烧优化应以在满足环保要求的前提下,使锅炉的燃烧损失与脱硝成本之和最小为优化目标,节能与减排有一个最佳的平衡点。
    专家系统提供了多组炉效和NOx排放优化目标供用户在线选择,满足用户对节能和减排的不同需求。当锅炉运行条件(如燃煤的价格和液氨的价格等)变化时,可方便灵活地调整节能与减排的平衡点,实现经济利益最大化。
4、开环和闭环运行方式及其无扰动切换
    系统系统提供开环和闭环两种运行模式,并可进行两种运行模式的无扰动切换。
    在开环运行模式下,系统将燃烧调整参数的优化结果以图表的形式送往CRT,对运行人员进行燃烧调整操作指导。运行人员可根据优化系统提供的优化值,手动改变DCS相关的参数设定值或偏置,也可根据优化值,直接进行手动控制,实现燃烧系统开环优化控制。
    在闭环运行模式下,系统将优化结果送入DCS,修改DCS相关的设定值和偏置量,在不改变原DCS的控制策略和系统组态条件下,实现燃烧系统闭环优化控制。
5、锅炉燃烧控制系统优化
    对与燃烧有关的各控制系统进行全面优化,改善燃烧控制系统的控制品质,提高锅炉燃烧系统运行的稳定性和安全性。

四、燃烧优化专家系统(COP1.0)的优势
    无需对锅炉设备进行改造,不增加额外的测点,投资少,避免了由于设备改造带来的不确定性风险;
    系统是以软件为主的产品,不产生直接的运行、维护费用;
    能兼顾锅炉的NOx排放和炉效,用户能方便地调整NOx排放和炉效之间的平衡点,实现经济利益最大化;
    适用于各类燃煤锅炉,对已进行过低NOx燃烧器改造的锅炉,通过系统燃烧优化可发挥燃烧器的最佳能,从而获得很大的经济效益和环保效益;
    对提高烟气脱硝装置的脱硝效率,降低烟气脱硝装置的运行成本也有很大益处;
    能根据负荷和煤质工况条件实时优化燃烧,实现锅炉燃烧的闭环优化控制。
    通过叠加到原有控制指令上的优化偏置,实现对锅炉燃烧系统的优化控制,不直接控制设备(如阀门、挡板等);
    不改变DCS系统原有的控制策略;并且优化的被控参数在预设的安全范围内进行,同时对优化偏置进行限幅、限速处理。


五、燃烧优化专家系统(COP1.0)运行环境
    燃烧优化专家系统是基于DCS基础控制层之上的锅炉燃烧性能监督站,属于监督控制层,燃烧优化专家系统、DCS控制系统及被控锅炉设备对象关系如下:

    燃烧优化专家系统作为监督控制层,所需的硬件是配置一台工作站或服务器,作为运行专家系统COP1.0软件的硬件平台,专家系统与DCS控制系统双向数据通讯,通过DCS控制系统接受来自锅炉燃烧过程相关数据,并将专家系统COP1.O软件计算的优化结果输出到DCS控制系统,参与机组风煤系统的控制,调整与燃烧有关的参数。
燃烧优化专家系统(COP1.0)应用效果
    1、提高锅炉运行效率,节省燃料费用,锅炉效率一般可提高0.3%-2.0%;
    2、降低10%-50%的烟气NOx排放量,减少环境污染及排污费用;
    3、减少风机的电耗,降低厂用电率;
    4、改善锅炉燃烧控制系统的控制品质,提高锅炉燃烧安全、稳定运行水平;
    5、减少燃烧调整的随意性,降低运行人员的劳动强度,提高锅炉燃烧系统的整体自动化运行水平。
    6、直接经济效益分析
    以600MW机组为例,锅炉效率提高0.5%,标准煤耗可下降1.5-2g/kwh,以80%的负荷率计算,年节约标准煤约6307-8410吨,以每吨标煤1000元价格计算,年直接经济效益约630-840万元。一般6-12个月可回收投资成本。如果考虑每公斤NOx 0.6元的排污费,则经济效益更加可观。

七、案例
1.案例一
    测试锅炉为1025t/h中间储仓式乏气送粉双炉膛结构四角切圆燃烧锅炉,四层一次风(甲、乙、丙、丁),五层二次风(A、B、C、D、E),两层燃烬风(OFA、OFB)。
由于司炉的运行经验及运行习惯不同,导致锅炉配风配煤燃烧运行方式存在较大差异,对该锅炉历史数据的分析显示,这种差异使得在同一种工况下锅炉效率相差较大。测试目的是运用神经网络技术对燃烧运行参数进行在线优化,用于指导锅炉燃烧调整,规范司炉的运行操作,提高锅炉的整体运行水平,从而达到提高锅炉效率的目的。
    系统优化的变量包括:四层燃烧器的负荷分配、四层一次风压、烟气氧量、五层二次风的风量分配。下图为在满负荷工况下,优化工况和非优化工况的炉效比较曲线。图中蓝线为非优化工况的锅炉效率,绿线为优化工况的锅炉效率。可以看出优化工况炉效分散性比非优化工况炉效分散性小,非优化工况平均炉效为92.779,优化工况的平均炉效为93.319,锅炉效率平均提高了0.64%。

2.案例2
    测试锅炉为410t/h中间储仓式乏气送粉锅炉,三层一次风,四层二次风。任务是对锅炉的配风配煤燃烧运行进行在线优化,目标是提高锅炉效率,同时降低烟气NOx排放。
下图为在满负荷工况下,优化工况和非优化工况的炉效及NOx排放的比较曲线。图中蓝线为非优化工况曲线,绿线为优化工况曲线。可以看出优化工况比非优化工况,炉效提高了0.568% ,NOx排放降低了 7.05%。

 
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