【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电站调峰，特别涉及一种适用于电站深度调峰的磨煤机智能控制方法及装置。
技术介绍
1、近年来，随着智能发电概念的提出，要求燃煤发电机组集成智能传感与执行、智能控制与优化、智能管理与决策等技术，形成一种具备自学习、自适应、自趋优、自恢复、自组织的运行控制管理模式，其对燃煤发电机组提出了更高的要求，也赋予了新的属性，其最终目标即是进一步解放生产运行人员的劳动生产力，将以往关注机组监控参数、控制系统调节的工作重点转移至对生产运行数据的分析、判断和决策，实现电力生产过程的“少人/无人值守”的目标。然而在新能源电力系统环境下，燃煤发电机组面临的外界环境更加恶劣，为了平抑风电、光伏等新能源电力的随机波动性，在我国能源结构中仍占据主体地位的燃煤发电机组，将需要更加频繁的参与电网调频调峰，燃煤发电机组深度调峰的要求逐渐增强，在此现状下，为了实现燃煤发电机组的“少人/无人值守”，需要极大的提升控制系统的自动化程度，提升机组控制系统的自主决策控制能力，减少运行人员的调整和干预。
2、在燃煤发电机组制粉系统控制系统中，由于每台磨煤机存在出力上下限的问题，在机组大范围变负荷过程中需要频繁的进行制粉系统的启停操作，加之制粉系统涉及到的相关设备较多且流程复杂，在日常升降负荷过程中占据了运行人员大部分的操作时间，因此实现制粉系统的智能化控制是实现燃煤发电机组“少人/无人值守”的重要环节；另一方面，由于制粉系统是燃煤发电机组的主要耗能设备，在机组升降负荷过程中，无论过早或者之后制粉系统的启停，均对机组经济性、发电量或电网公司两个细则考核
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种适用于电站深度调峰的磨煤机智能控制方法及装置，能够有效提升燃煤发电机组锅炉燃烧系统的整体安全性和经济性。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种适用于电站深度调峰的磨煤机智能控制方法，包括：
3、以机组分散控制系统采集到的发电机组负荷、总二次风流量、空预器前二次风压、空预器前二次风温、各煤层二次风门开度、各磨煤机运行状态、各煤层磨煤机给煤量、各煤层磨煤机出口风粉混合物温度、各煤层磨煤机出口风粉混合物流量、各煤层磨煤机出口风粉混合物压力、机组给水流量、机组给水温度作为输入信号，以锅炉总吸热量、省煤器吸热量、水冷壁吸热量、低过吸热量、屏过吸热量、高过吸热量、低再吸热量、高再吸热量作为输出信号，利用机器学习模型建立基于煤层出力的锅炉燃烧模型；
4、以机组收到电网调度的agc日负荷指令作为输入，计算当前负荷所需最大给煤量，结合机组升降负荷过程判断以及当前负荷持续时长，计算得出电站深度调峰模式下磨煤机启停决策结果，确定各磨煤机运行状态；
5、将磨煤机运行状态及当前机组运行相关的数据作为初始值，输送至锅炉燃烧模型，经过基于热量均衡分布的磨组出力优化算法模型的优化计算，得到最优的磨组出力指令。
6、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种适用于电站深度调峰的磨煤机智能控制装置，包括：
7、建立模块，用于以机组分散控制系统采集到的发电机组负荷、总二次风流量、空预器前二次风压、空预器前二次风温、各煤层二次风门开度、各磨煤机运行状态、各煤层磨煤机给煤量、各煤层磨煤机出口风粉混合物温度、各煤层磨煤机出口风粉混合物流量、各煤层磨煤机出口风粉混合物压力、机组给水流量、机组给水温度作为输入信号，以锅炉总吸热量、省煤器吸热量、水冷壁吸热量、低过吸热量、屏过吸热量、高过吸热量、低再吸热量、高再吸热量作为输出信号，利用机器学习模型建立基于煤层出力的锅炉燃烧模型；
8、计算模块，用于以机组收到电网调度的agc日负荷指令作为输入，计算当前负荷所需最大给煤量，结合机组升降负荷过程判断以及当前负荷持续时长，计算得出电站深度调峰模式下磨煤机启停决策结果，确定各磨煤机运行状态；
9、输出模块，用于将磨煤机运行状态及当前机组运行相关的数据作为初始值，输送至锅炉燃烧模型，经过基于热量均衡分布的磨组出力优化算法模型的优化计算，得到最优的磨组出力指令。
10、本专利技术实施例提供了一种适用于电站深度调峰的磨煤机智能控制方法及装置，通过分析不同的调度指令下各层制粉系统磨煤机运行对锅炉炉膛热量均衡性的影响，智能化的分析计算得到最优的煤层磨组运行模式，以最大限度的提升燃煤发电机组锅炉的整体安全性；另一方面，结合燃煤发电机组锅炉燃烧系统模型，针对各磨组运行模式的启停时间节点的优化，达到提升机组在深度调峰模式下经济性的最终目标。即，上述技术方案结合燃煤发电机组调度指令、煤质、锅炉各受热面热量分布情况等边界条件，将智能化的运行分析算法纳入其中，经过综合判断，给出制粉系统的启停设备规划以及启停时间节点，从而有效提升燃煤发电机组锅炉燃烧系统的整体安全性和经济性。
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1.一种适用于电站深度调峰的磨煤机智能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述启停决策结果是通过如下方式计算得到的：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述启停优化算法模块的原则包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述磨组出力优化算法模型的计算过程为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，磨组合的优化优化目标包括：
6.一种适用于电站深度调峰的磨煤机智能控制装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述启停决策结果是通过如下方式计算得到的：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述启停优化算法模块的原则包括：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述磨组出力优化算法模型的计算过程为：
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，磨组合的优化优化目标包括：
【技术特征摘要】
1.一种适用于电站深度调峰的磨煤机智能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述启停决策结果是通过如下方式计算得到的：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述启停优化算法模块的原则包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述磨组出力优化算法模型的计算过程为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，磨组合的优化优化目标包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：陈继平，刘新龙，倪煜，马欣强，贺迪，温开妮，
申请(专利权)人：中国电力工程顾问集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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