华北电力大学周怀春：火电厂智能化建设或有根本性缺陷——2018年智慧电厂论坛（二期）

“如果不能实现燃烧的这种智能的精确的控制，实现火电厂智能化的电厂建设其实也是有根本性的缺陷的，包括我们现在对锅炉运行控制理念，风煤比、水煤比这些概念，连这些基本概念都束缚了我们根本提升锅炉控制水平技术的障碍。”华北电力大学能源动力与机械工程学院教授周怀春在2018智慧电厂论坛（第二期）分享了《炉内在线检测与燃烧智能优化控制》时表示。北极星电力网全程对会议进行直播，如需了解更多的会议直播，请联系微信号：13693626116

感谢曾经理为大家介绍了基于互联网+的安全生产管控系统。基于光学图像、光谱、激光、放射、电磁、以及声学、化学的各种先进检测机理的炉内测量技术实用化研究进展较快，在炉内温度测量、煤粉分配、煤种辨识、参数分布、排放分析等方面为多目标全局闭环优化控制创造了条件。同时随着计算机技术的快速发展，先进智能控制技术也逐步进入实用化阶段，伴随各类灵活可靠的优化控制平台载体的推广应用，电站控制参数的智能优化技术得到了快速的发展。接下来由我为大家分享“炉内在线检测与燃烧智能优化控制”。

直播地址：2018年智慧电厂（第二期）

我自己这么多年主要做炉内的监测和燃烧控制，我在华中87—90年硕士做的课题就是“电站锅炉燃烧计算机控制系统研究”，80年代做这个题目实在是太超前的题目，那个时候开始我就解除和了解锅炉燃烧控制的问题，今天很高兴受组委会邀请来做这样一个专题的报告。这个专题报告我想这从这几方面阐述，我们如果要实现智慧电厂的建设目标，就是我们要突破现有的哪些东西，理论上的、观念上的、技术上的，我认为是全面的突破，不是说我在现在的技术理念、我在现在的技术构架下放一个网络系统、放一个智能化我就变成了智能电厂，其实是对整个认识、整个技术细节，我认为是根本性的变化。

我自己大概总结了四个方面，因为今天时间有限，每个方面可能不会展开说明，可以把这个说清楚。

1，智能电厂的建设是基于大量数据的应用。实际上从电厂的信息系统来讲数据是不缺乏的就是说对我们现在数据处理能力而言，现在的数据是过剩的，我们现场DCS每时、每刻积累的运行数据，可能有一年、两年的保存时间，大家想想我们什么时候把这些数据翻出来做过很详细的、很仔细的、很有成效的分析，除了有安全性的一些事故，我们要做事故分析，才可能把历史数据调过来看一下而已，所以现在现有的数据是没有充分利用的，现有的电厂数据加工方法没有建立。别看互联网AI的技术，包括其他领域的技术，是不是可以移植过来就可以使用？我认为没有这条路可走，不同问题特点是不一样的、手段也不一样。

2，不能要实现电厂的智能化。我是火电专业，还是侧重于锅炉燃烧这部分，锅炉燃烧是最复杂的过程，技术层面更是没办法驾驭，如果不能实现燃烧的这种智能的精确的控制，我想实现火电厂智能化的电厂建设其实也是有根本性的缺陷的，实际上我这里讲了一下，包括我们现在对锅炉运行控制理念，风煤比、水煤比这些概念，连这些基本概念都束缚了我们根本提升锅炉控制水平技术的障碍。

3，我们现在锅炉热供控制系统的构成基本模式。为什么要说这个东西呢？因为智能控制、智慧电厂肯定是智能控制，智能控制肯定是对现有控制方式革命性的提升，你说我现在控制方式都很好了，我控制方式都习以为常，如果有这个想法就别想做智能系统的控制化改进。现有的控制，以输出偏差反馈调解为主，什么意思呢？虽负荷的前位控制，但是不往往把这个作为我们控制设计的主要方法，我前控制不准确通过反馈控制调节，通过这个调节可以达到我控制的目标，如果这样一种模式根本不能提高它灵活性的水平。

4，我们现在电厂的信息，看起来足够多，都没有能力分析，但是从另外一个角度，现在的信息还不够，就是说对某些具体设备具体工作状况的了解，你就一个输入、输出，你就几个参数就能代表他工作的性能，实际上是远远不够的，这是我自己用了这么多年结合锅炉燃烧和控制所产生的一些思考、提出的疑问，看看我们怎么来回答或者解决这些疑问。

首先，我们看一看怎么利用现有的技术？从燃烧专业，我们也有燃烧优化，我们一说燃烧优化想到的是什么呢，我们要做很多很多运行的实验，锅炉运行的实验、燃烧调整的实验，我设置很多不同的实验条件，通过这些实验分析哪些条件下得到的工况是优化的，再总结这些优化的规律，把它反馈到调节的指导。实际上这种模式我认为很难行得通，为什么？因为影响锅炉运行的这些数字参数非常多，比如风，总风量、送风量、引风量等等，这才几个，看十几个、几十个就很头疼。基于现在的运行人为有意识的局部实验方法实际上是做不了优化的彻底的工作，AI领域里面我觉得有一个观念可以借鉴，到了后期，他不认为做有限局部的抽样是实现智能化的条件，而是完全抽样，全样本，没有说我局部拿来做代表的，我把我这个，比如说他识别某个图像，我图像要找出几十万、几百万、几千万张图片，能代表比如数字二所出现的可能的信息，我的计算机做深度分析，最后什么出来我都能应对，不是代表性的抽样。我们现在电厂立面实际上有这么多的数据，我们现在缺乏这种数据分析的方法，缺乏数据分析的方法可能不是数据方法本身的问题，我认为还有我们对热供过程本身认识的局限，我们一说到过度控制，风、煤、水相互关联，这个控制系统都是按照这个逻辑来实施的。我这里上面提了一个风、煤、水独立解耦，也就是说我们不太考虑他们之间相互的关系，独立解耦，然后直接前馈，负荷指令的精确的直接前馈，如果做到这点，我们就把三种介质的控制相互之间产生的干扰实际上是可以减低到最低的程度，这才是优化的，这才是快速灵活有效的。

这里我列了一个煤的热量的门捷列夫公式，为什么提这个东西呢？我们要考虑随负荷变化的燃料怎么控制，随负荷变化的风怎么控制，随负荷变化的水怎么控制，燃料变化最大，现在恰恰我们传统的控制方式是把风和水的控制都跟随燃料的控制，燃料本身就变化比较大，你这样是不是就变成一个你去跟随一个不太好控制的变量，使得本来控制好的参数控制不好，这就是我们现有控制思路的问题。

我这里做一个非常简单的推导，我说我们负荷控制，机组的控制是负荷控制，风场最高指令就是AGC指令，我为了满足不同的负荷需求，我们看看在不同负荷下面实际上燃烧的煤，锅炉因为产生相应的蒸汽、需要吸收相同的热量，如果吸收的相同热量是碳量产生的热量，碳就是恒定的，氧量是恒定的，一定的负荷对于确定的风量控制。不是说我风量的控制要随着煤的变化去调整，我这已经非常简单把这个逻辑关系给大家说清楚，后来我们最近有想写一篇文章，他告诉我，他说你看燃烧供热公司，威尔克BW公司，他出版的锅炉燃烧的著作立面都非常清楚的说明，不同的燃料，如果我们用计算它的理论供给量的话，如果你用燃料的质量来算，供给量相差很大，你用不同的煤具有相同的热量，这个标准来供给量，相差不大。意思就是说，如果用负荷控制理念来做，负荷变化的风量，风量主要是负荷变化，它倒不会太随我们燃烧过程的煤种变化而变化，我说的是总风量，就是说它是总热量。

你说我现在烧垃圾，可能改变的是炉场里面燃烧过程的快慢和早晚，只是不同阶段输入了多少风量而已，并不改变总风量输入的大小，这是我们辩证看这个问题。这样变成我们风和煤分开，水实际上是一个做工介质，更是属于负荷变化的控制量，我见到过超临界机组的控制系统，跟随偏差来调节水量。我们把风和水，是属于负荷直接的确定性的控制规律，这个控制规律怎么来？我们现在发明一套从运行的历史数据立面来看他属于负荷变化控制规律，定量的负荷变化的前馈控制规律就是从历史数据来的，这就是我们把我们的研究中心叫做热辐射育燃烧监控大数据解决中心，我们已经在大数据应用立面作出了小小的有应用价值的技术。这样就会是一个AGC的负荷指令准确的前馈准确调整锅炉的给水量、风量，以前我们在襄阳30万机组立面做的工作，从来都没有哪一个说我有一个随时控制的方法，没有的，就是个开放的，就是随着负荷的增加加大，负荷降低就减少，这种手动控制还说智慧电厂，不可能的，所以这个是负荷的优化控制。这里我们给的是我们这个技术建立的模型，在绿色发电功率的输出和实际机组的功率输出之间相差只有几个兆瓦，右面那个图是属于风能的定量负荷变化的曲线，有负荷指令就有风能直接可以到执行机构。