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生物质循环流化床锅炉燃烧过程多目标经济预测控制

北极星电力网新闻中心  来源:循环流化床发电  作者:何德峰  2019/11/12 10:28:38  我要投稿  
所属频道:  关键词: 生物质发电 火电技术 火力发电

北极星火力发电网讯:生物质能源是一种可再生的清洁能源,种类丰富,如建筑废料、农作物秸秆等。我国作为一个农业大国,近年来年秸秆产量约有9亿吨,除去部分用作动物饲料和还田外,剩下的大部分被随意丢弃、堆放或直接燃烧,间接地造成了经济损失,而且易污染环境。因此,寻求秸秆资源的合理利用方式既是经济效益的追求,更是解决环境污染问题的重要举措。由于循环流化床锅炉(circulatingfluidizedbedboiler,CFBB)具有燃料适应性广、燃烧效率高和环保等优点,可以实现秸秆等生物质资源的高效利用。

(来源:微信公众号“循环流化床发电”  ID:xhlhcfd  作者:何德峰)

生物质CFBB燃烧过程需要稳定床温,否则会导致燃烧不完全而造成熄火,降低脱硫效率而造成大气污染,而且对于秸秆等生物质燃料,控制床温能在一定程度上抑制床料黏结。锅炉的输入量为燃料添加速率、一次风风速和二次风风速,可通过控制三者的大小来调节床温,然而随着锅炉炉膛中燃烧的进行,燃料量和氧含量会发生变化,可能引起床温波动,难以稳定在期望数值,另外输入量的调整还受到风煤比限制。对于整个锅炉燃烧过程,需要考虑生产成本,包括燃料消耗和风机耗电,但这可能会与锅炉的稳定运行要求产生冲突。因此,如何选择合适的控制策略满足CFBB燃烧过程的多目标控制要求,是待解决的问题与难点。

随着工业化进程和科学技术的不断发展,越来越多的先进控制方法用于CFBB的控制与优化。对于CFBB燃烧过程的非线性、时变、强耦合问题,不少学者运用了模糊控制方法。文献[8]采用改进后的遗传算法设计床温模糊控制器,制定了一种新的床温调节策略。文献[9]提出了一种针对床温动态特性的模糊控制器,具有很强的鲁棒性。文献[10]在研究了一次风和回料阀开度对床温影响的基础上,设计了CFBB燃烧模糊控制器,增强了系统的稳定性,减少了耦合对系统的影响。预测控制十分适用于CFBB这类复杂的工业过程,文献[13]采用了系统辨识方法建立锅炉模型,并结合模型预测控制(modelpredictivecontrol,MPC)算法实现了锅炉床温、蒸汽压力控制。文献[14]提出了一种基于多模型的预测控制策略,通过离线辨识获得多个工况点的模型,来逼近整个过程的动态特性,成功实现了锅炉床温控制。此外,自适应控制和神经网络控制也在实践中取得了成功,主要实现了床温和主蒸汽压力的解耦控制。许多文献侧重于实现CFBB的床温和(或)主蒸汽压力控制,通过结合一些先进控制方法,来解决锅炉运行过程的非线性、时变、强耦合等问题,然而很少有文献引入一些具体的多目标方法,实现锅炉燃烧过程的优化控制。

本文从锅炉持续运行的角度出发,分析了其中存在的控制要求。一方面当锅炉状态偏离预期生产工况时,需要及时恢复,另一方面希望恢复过程的生产成本尽可能小。为此,本文提出了一种字典序模型预测控制(lexicographicmodelpredictivecontrol,LMPC)策略,以实现锅炉燃烧过程的控制优化,并通过与传统的加权模型预测控制(weightedmodelpredictivecontrol,WMPC)策略的对比,验证了LMPC策略的有效性,同时表明了该策略能避免WMPC策略依赖权重调整的缺点。

1生物质CFB燃烧过程描述

1.1燃烧过程建模

循环流化床锅炉主要由炉膛、分离器、返料器、排渣装置、省煤器、过热器等组成,如图1所示。其燃烧过程的基本原理是:(生物质)燃料和脱硫剂粉碎后,通过给料机送入炉膛,然后被炉膛中的流化态物料加热燃烧;同时从炉膛底部和侧墙分别送入一次风和二次风,使得物料随着上升气流朝着炉膛上部运动,其中粗颗粒在炉膛下部的密相区燃烧,细颗粒在炉膛上部的稀相区燃烧,燃烧产生的热量被炉膛四周布置的水冷壁吸收。另外,有一部分细小颗粒被气流带出炉膛后由分离器捕捉收集,再经返料器送回炉膛继续燃烧,烟气则进入尾部烟道,与过热器、省煤器和空气预热器等完成换热过程,最后经除尘器处理后由烟囱排向大气。

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通常为了保证锅炉安全运行和脱硫效率,需对锅炉床温实施控制,使其维持在850℃左右,同时需要监测烟气氧含量以保证锅炉热效率,烟气氧含量过低则燃料燃烧不充分,过高则通风量过大,热量损失多,一般烟气氧含量要求在3%~6%的范围内。根据质量与能量守恒定律,文献[7]利用了机理建模方法建立如下锅炉炉膛的动力学方程:

2.jpg

其中锅炉炉膛的输入量QC、F1和F2分别为给料速率、一次风风速和二次风风速;锅炉炉膛的状态量WC、CB、F、TB、TF和PT分别为燃料剩余量、床氧含量、稀相区氧含量、床温、稀相区温度和热功率;剩下的模型参数为燃料挥发分比例V,固体燃料燃烧时间tC,床体积VB,一次风氧含量C1,固体燃料耗氧系数XC、床料比热cI和质量WI,固体燃料热值HC,一次风比热c1和温度T1,床水冷壁传热系数aBt、面积ABt和温度TBt,烟气比热cF,稀相区体积VF,二次风氧含量C2,挥发分耗氧系数XV,挥发分热值HV,稀相区水冷壁传热系数aFt、面积AFt和温度TFt,二次风比热c2和温度T2,时间常数τmix,具体取值见文献[7]。

对于锅炉燃烧过程模型式(1),定义状态变量x=[WC,CB,CF,TB,TF,PT]T和控制变量u=[QC,F1,F2]T,可以得到锅炉燃烧过程状态方程:

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由于考虑预测控制器,以采样时间Ts离散化连续时间模型式(2),得到离散时间非线性系统:

4.jpg

1.2优化目标与约束

在循环流化床锅炉持续运行时,一方面要防止

锅炉状态偏离预期工况,另一方面希望锅炉运行的生产成本低,可以归纳得到:

(1)根据模型式(1)分析炉膛内的平衡关系,结合床温、烟气氧含量等实际经济性控制要求,可以离线计算得到适合锅炉长时间稳定运行的工况,且经济性能最佳。然而实际中存在着一些难以避免的因素,如锅炉的热量散失、投料设备控制不精确、风机风压波动等,有可能使锅炉运行状态偏离预期工况,甚至偏离程度会随时间进一步扩大,因此,需要及时调节给料机和一、二次风机的运行情况,以便恢复锅炉的运行状态,因此考虑如下设定值跟踪性能目标:

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其中,Q和R分别为状态偏差的正定加权矩阵和控制偏差的正定加权矩阵,xs为期望的锅炉运行状态,us为锅炉稳定运行时给料速率和一、二次风速。

(2)锅炉燃烧过程会不断消耗燃料,同时需要风机持续供风,因此生产成本由燃耗和风机耗电组成,由于这两部分物理意义有所区别,参考文献[17]的方法,将耗电量转化为发电所需煤耗,另外根据秸秆和煤的价格差异,将燃耗折算为煤耗,可以得到如下经济性能函数:

6.jpg

其中L2表示折算后的每秒锅炉煤耗量,p1>0,p2>0和p3>0为折算系数。

此外,锅炉燃烧过程需要满足一些约束,除了设备物理条件和炉膛状态的限制外,还需要控制风机和投料机的运行状态,将风煤比维持在一定区间范围内,以保证锅炉高效燃烧,并降低氮氧化物对环境的污染,整理得到如下约束:

7.jpg

其中xmin、umin和αmin分别表示状态量、控制量和风煤比的下限,xmax、umax和αmax分别表示状态量、控制量和风煤比的上限。

2生物质CFB多目标经济预测控制

2.1加权多目标非线性预测控制

为了实现锅炉运行过程的多目标优化,本文考虑两种多目标MPC策略。第一种是加权模型预测控制(WMPC),根据加权求和法,将性能指标式(4)和(5)组合成一个新的性能指标Lw,并以权值w1和w2表示性能指标的相对重要性,然后求解如下单目标有限时域最优控制问题:

8.jpg

其中Lw=w1L1+w2L2,约束式(7b)包括系统约束式(3)和边界约束式(6),对应的最优解为

9.jpg

再根据滚动时域控制原理,得到相应的预测控制律如下:

10.jpg

其中u0*|k是u*k的第一个分量,对应的闭环系统为

11.jpg

此外,对于锅炉运行过程的两个性能指标,L1优先级高于L2,因此权值调整需满足0<w2<w1<1。

由上述过程,WMPC算法如下:

步骤1选择预测时域N,调整权值w1、w2,设置目标函数Jw。

步骤2测量k时刻状态xk,求解优化问题式(7),得到最优控制序列u*k。

步骤3将u*k的首个分量作用于系统式(3),更新状态。

步骤4令k=k+1,并返回步骤2。

2.2字典序多目标非线性预测控制

加权求和法可以近似地处理多目标优化控制问题,但需要反复调整权重,对于锅炉这类复杂非线性系统,权重选择困难且实际控制效果可能不理想。因此,考虑字典序方法设计锅炉燃烧过程预测控制器。

根据字典序优化方法原理,先优化锅炉稳定运行目标J1,再优化经济性目标J2。为了得到锅炉运行过程的字典序最优解,在每个时刻求解如下顺序的单目标有限时域最优控制问题[18]:

12.jpg

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