一种火电厂入炉煤低位热值实时计算方法及系统技术方案

一种火电厂入炉煤低位热值实时计算方法及系统，方法包括：基于能量平衡原理，构建火电厂入炉煤低位发热量的计算公式；对历史时序数据稳定时间段进行识别筛选，以便于后续基于该稳定时段数据进行模型的训练以及参数的调整；基于遗传算法，对低位发热量计算公式中常量、经验值等参数进行训练调整，以适应实际电厂的不同工况；将训练好的模型预测结果与实际化验值整合集成，作为最终的煤粉低位热值。本发明专利技术在火电机组，通过机理建模与机器学习方法相结合的方式实现电厂入炉煤低位热值的实时计算，具有较高的可信度、灵活性和普适性。灵活性和普适性。灵活性和普适性。

【技术实现步骤摘要】
一种火电厂入炉煤低位热值实时计算方法及系统


[0001]本专利技术属于火电厂燃料
，具体涉及一种火电厂入炉煤低位热值实时计算方法及系统。

技术介绍

[0002]随着火电机组单机容量不断增大，电站自动化、信息化水平不断提高，电站信息的集成度也越来越高，海量的设备运行时序数据和专家经验提供了大量反映机组设备运行状态的信息。利用计算机技术、信息技术以及人工智能技术等对这些信息资源进行深层地挖掘，必将提高机组的运行管理水平，促进机组的状态检修工作，对火电机组的安全运行和节能降耗具有重要的现实意义。
[0003]近年来火电机组燃料供应日趋紧张，燃煤来源杂且严重偏离设计煤种，为降低燃料成本，部分发电企业不断加大劣质煤掺烧力度。受掺烧场地、掺配方案合理性等因素影响，燃煤掺配、掺烧的均匀性很难得到有效控制，燃煤的热值波动较大。目前煤质热值测量主要依赖于离线式的人工测量及手工填报，这样测量结果的得到时间已经滞后于当前实际入炉煤时间。另外，电厂应用了煤质热值的在线测量技术，比如红外线、微波法等，但测量精度还有限，受到外界环境变化影响很大，难以满足现场对入炉煤热值实时监控和计算分析的需求，同时这些测量方法成本高、维护工作量大，因此为了更加方便企业进行节能管理以及耗差分析，需要对火电厂煤质热值进行更加准确的计算。
[0004]该专利技术立足于燃煤电站实际需求，提供了一种基于仿真建模的火电厂入炉煤低位热值实时计算方法。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种火电厂入炉煤低位热值实时计算方法及系统，基于火电厂燃煤机组长期运行数据，将火电厂煤粉低位热值计算步骤分为机理模型构建，稳定时段筛选，参数调整辨识，低位热值计算仿真四个模块，通过将训练好的低位热值模型预测结果与化验值进行集成，作为最终的煤粉低位热值。
[0006]本专利技术采用如下的技术方案。
[0007]一种火电厂入炉煤低位热值实时计算方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1，从数据库中按照时间间隔t获取机组相关测点变量历史数据；
[0009]步骤2，通过判断设定时间内稳定性相关测点阈值变化范围，对历史数据进行稳定时段筛选；
[0010]步骤3，依据锅炉能量平衡和热平衡原理，利用燃料总热量和给煤量之比得到入炉煤粉低位热值模型；
[0011]步骤4，基于步骤2筛选得到的数据，采用遗传算法对步骤3模型中待识别参数进行优化，从而得到优化后的入炉煤粉低位热值模型；
[0012]步骤5，获取机组相关测点变量实时数据，输入步骤4得出的优化后的入炉煤粉低
位热值模型，将输出的预测结果与实际化验值均值作为最终的煤粉低位热值。
[0013]优选地，步骤1中，相关测点变量历史数据包括：煤粉热值相关测点变量数据和机组稳定性相关测点变量数据。
[0014]优选地，步骤2中，根据步骤1得出的机组稳定性相关测点变量数据计算得到机组稳定性相关测点变量在一段时间内数据变化幅度，结合设定的阈值，判断时段稳定性，若测点变量数据变化幅度不大于阈值，则判定该时段为稳定时段，否则判定为非稳定时段。
[0015]优选地，步骤3中，入炉煤粉低位热值模型公式如下所示：
[0016][0017][0018]Q2＝(1.071
×
(1.3593+0.000188t1)
×
(t1‑
t0)
×
Q
a
)/B
V
[0019][0020]D
gr
＝D
gs
+D
gj
‑
D
pw
‑
D
lk
[0021][0022][0023]D
zr
＝(1
‑
L)D
zrs
+L*D
zrns
[0024]D
lz
＝D
zr
‑
D
zj
[0025]式中，
[0026]Q
net,ar
为入炉煤粉低位热值，
[0027]k为与效率相关的系数；
[0028]Q1为锅炉输出热量，
[0029]Q2为排烟损失热量，
[0030]q3为可燃气体未完全燃烧热损失，
[0031]q4为固体未完全燃烧热损失，
[0032]q5为散热损失，
[0033]q6为灰渣物理热损失损失，
[0034]D
gr
为锅炉主蒸汽流量，
[0035]h
gr
为锅炉主蒸汽焓，
[0036]D
zr
为锅炉再热蒸汽流量，
[0037]h
zr
为锅炉再热蒸汽焓，
[0038]D
gs
为锅炉给水流量，
[0039]h
gs
为锅炉给水焓，
[0040]D
gj
为过热器减温水流量，
[0041]h
gj
为过热器减温水焓，
[0042]D
zj
为再热器减温水流量，
[0043]h
zj
为再热器减温水焓，
[0044]D
lz
为锅炉冷再流量，
[0045]h
lz
为锅炉冷再焓，
[0046]B
V
为总煤量，
[0047]取3
‑
5分钟内热值的平均变化斜率，
[0048]Q
a
为总风量，
[0049]t0为送风温度，
[0050]t1为排烟温度，
[0051]D
ed
为锅炉额定蒸发量，
[0052]D
gr
为锅炉主蒸汽流量，
[0053]D
pw
为锅炉排污量，
[0054]D
lk
为系统不明泄漏量，
[0055]D
zrs
为稳态锅炉再热蒸汽流量，
[0056]h
f1
为#1高加出水焓，
[0057]h
f3
为#3高加出水焓，
[0058]h
c2
为#2高加进汽焓，
[0059]h
s2
为#2高加疏水焓，
[0060]a1为稳态锅炉再热蒸汽流量的拟合系数，
[0061]b1为稳态锅炉再热蒸汽流量的拟合指数，
[0062]D
zrns
为非稳态锅炉再热蒸汽流量，
[0063]p
rz
为汽机热再蒸汽压力，
[0064]t
rz
为汽机热再蒸汽温度，
[0065]a2为非稳态锅炉再热蒸汽流量的拟合系数，
[0066]b2为非稳态锅炉再热蒸汽流量的拟合指数，
[006本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种火电厂入炉煤低位热值实时计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，从数据库中按照时间间隔t获取机组相关测点变量历史数据；步骤2，通过判断设定时间内稳定性相关测点阈值变化范围，对历史数据进行稳定时段筛选；步骤3，依据锅炉能量平衡和热平衡原理，利用燃料总热量和给煤量之比得到入炉煤粉低位热值模型；步骤4，基于步骤2筛选得到的数据，采用遗传算法对步骤3模型中待识别参数进行优化，从而得到优化后的入炉煤粉低位热值模型；步骤5，获取机组相关测点变量实时数据，输入步骤4得出的优化后的入炉煤粉低位热值模型，将输出的预测结果与实际化验值均值作为最终的煤粉低位热值。2.根据权利要求1所述的一种火电厂入炉煤低位热值实时计算方法，其特征在于，步骤1中，相关测点变量历史数据包括：煤粉热值相关测点变量数据和机组稳定性相关测点变量数据。3.根据权利要求1所述的一种火电厂入炉煤低位热值实时计算方法，其特征在于，步骤2中，根据步骤1得出的机组稳定性相关测点变量数据计算得到机组稳定性相关测点变量在一段时间内数据变化幅度，结合设定的阈值，判断时段稳定性，若测点变量数据变化幅度不大于阈值，则判定该时段为稳定时段，否则判定为非稳定时段。4.根据权利要求1所述的一种火电厂入炉煤低位热值实时计算方法，其特征在于，步骤3中，入炉煤粉低位热值模型公式如下所示：步骤3中，入炉煤粉低位热值模型公式如下所示：Q2＝(1.071
×
(1.3593+0.000188t1)
×
(t1‑
t0)
×
Q
a
)/B
V
D
gr
＝D
gs
+D
gj
‑
D
pw
‑
D
lklk
D
zr
＝(1
‑
L)D
zrs
+L*D
zrns
D
lz
＝D
zr
‑
D
zj
式中，Q
net,ar
为入炉煤粉低位热值，k为与效率相关的系数；Q1为锅炉输出热量，Q2为排烟损失热量，
q3为可燃气体未完全燃烧热损失，q4为固体未完全燃烧热损失，q5为散热损失，q6为灰渣物理热损失损失，D
gr
为锅炉主蒸汽流量，h
gr
为锅炉主蒸汽焓，D
zr
为锅炉再热蒸汽流量，h
zr
为锅炉再热蒸汽焓，D
gs
为锅炉给水流量，h
gs
为锅炉给水焓，D
gj
为过热器减温水流量，h
gj
为过热器减温水焓，D
zj
为再热器减温水流量，h
zj
为再热器减温水焓，D
lz
为锅炉冷再流量，h
lz
为锅炉冷再焓，B
V
为总煤量，取3
‑
5分钟内热值的平均变化斜率，Q
a
为总风量，t0为送风温度，t1为排烟温度，D
ed
为锅炉额定蒸发量，D
gr
为锅炉主蒸汽流量...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙娜，吉云，党明锐，张勤，谷薇，吴娜，
申请(专利权)人：国能信控互联技术有限公司，
类型：发明
国别省市：