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火电机组运行参数能耗敏感性分析

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第 28 卷 第 29 期 2008 年 10 月 15 日



国 电 机 工 程 学 Proceedings of the CSEE 中图分类号:TM 611



Vol.28 No.29 Oct. 15, 2008 ?2008 Chin.Soc.for Elec.Eng. 学科分类号:470?20

文章编号:0258-8013 (2008) 29-0006-05

文献标志码:A

火电机组运行参数能耗敏感性分析
王惠杰,张春发,宋之平
(电站设备状态监测与控制教育部重点实验室(华北电力大学),河北省 保定市 071003)

Sensitive Analysis of Energy Consumption of Operating Parameters for Coal-fired Unit
WANG Hui-jie, ZHANG Chun-fa, SONG Zhi-ping
(Key Laboratory of Condition Monitoring and Control for Power Plant Equipment (North China Electric Power University), Ministry of Education, Baoding 071003, Hebei Province, China) ABSTRACT: Due to the complexity of thermodynamic system and variability of boundary condition, the striking non-linear relationship exits between the operating parameters and the energy consumption. At present, the research of quantitatively analyzing the problem under systematic variable work conditions is lack of effective method. Based on deep research on the problem, the concept of sensitive factors of the energy consumption of operating parameters was put forward. Furthermore, by the application of analytic models to the whole thermal system under variable work conditions and adoption of the state space theory, the topological relation between the parameters of the measuring points and the energy consumption was established. Then the non-liner analysis problem on the complex thermodynamic system under multiboundary conditions can be availably solved. With analysis to the possible work conditions of different units, curves of the sensitive factors of energy consumption of all parameters are obtained. Through utilizing the probability density functions of load distribution, the total sensitive factor of energy consumption was defined. And the sequences of all operating parameters’ sensitive factors of different units are obtained through calculation. KEY WORDS: redundant technology; state space; energy consumption; sensitive analysis; probability density 摘要: 由于实际热力系统的复杂性和边界条件的多变性, 使 得测点参数与能耗特性之间存在鲜明的非线性关系, 目前对 测点参数在系统变工况条件下对能耗特性的定量影响尚缺 乏充分的研究。该文就此问题进行深入分析,提出运行参
基金项目:国家自然基金项目(50776030);国家 863 高技术基金项 目(2007AA041105)。 Project Supported by National Natural Science Foundation of China (50776030); The National High Technology Research and Development of China 863 Program (2007AA041105).

数能耗敏感因子的概念, 通过建立全系统的变工况理论分析 模型, 引入状态空间的理念, 准确地建立了测点参数与能耗 特性之间的拓扑关系, 有效地解决了多边界条件下的复杂热 力系统的非线性分析问题。 应用敏感性分析方法, 针对不同 类型机组, 确定其可能运行工况下的各测点参数的能耗敏感 因子曲线。 通过引入负荷分布的概率密度函数, 给出了参数 总体能耗敏感因子的计算方法, 并结合计算实例得到了各运 行参数对能耗影响权重排序。 关键词:冗余技术;状态空间;能耗;敏感性分析;概率 密度

0 引言
目前我国大力提倡的创建“节约型社会”的发 展目标,对火力发电企业的节能降耗工作提出了更 高的要求。热经济性在线监测及分析系统在大型火 电机组上的广泛应用,为节能优化控制和负荷优化 分配等关键技术实施提供了前提条件[1]。 机组热经济性在线监测系统所需的大量实时 然而由于仪表故障、 数据来自现场数据采集系统[2]。 变送器飘移和传感器故障等原因,造成从DCS系统 中采集的实时数据中存在部分不良数据。这些原始 数据不能反映热力系统的真实运行状态,将使能耗 在线监测系统的计算结果失真,从而直接影响到其 他后继高级应用模块的应用[3]。采用多测点冗余技 术进行数据重构,是提高数据精度的有效手段。对 于一些重要的参数,可以采用冗余测量技术,用平 均值偏差检测、偏差积分检测、数据信息融合等方 法进行判别,可靠性较高,但要增加相应的硬件投 入,所以测点冗余技术不可能应用于全部参数的测 量[4]。因此,从众多的参数中确定对机组能耗影响 较大的重要参数,是冗余技术得以有效应用的先决 条件。

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目前,关于参数偏离对能耗的影响多采用试验 法、偏导数法和热力学方法[5]。由于实际机组运行 工况的多变性、运行边界条件的复杂性和热力系统 鲜明的非线性,使以上方法的应用受到不同程度的 限制。笔者在就此问题进行深入分析的基础上,提 出了运行参数能耗敏感因子的概念,通过建立全系 统的变工况理论分析模型,引入了状态空间的理 念,准确地建立了测点参数与能耗特性之间的拓扑 关系,有效地解决了多边界条件下的复杂热力系统 的非线性分析问题。应用敏感性分析方法,针对不 同类型机组,确定了其可能运行工况下的各测点参 数的能耗敏感因子曲线。通过引入负荷分布概率密 度函数,给出了参数总体能耗敏感因子的计算方 法,并结合计算实例得出了各运行参数对能耗影响 权重排序。本文的研究工作为多测点冗余技术和数 据重构的应用提供了重要的理论依据。

对于作用于能耗特性与各运行参数之间的算 法集合F,包括描述测点参数与工质热物性状态参 数(如焓、熵等)之间关系的特性方程[7]、反映机组 具体拓扑结构的汽水分布矩阵方程[8]、机组功率方 程和吸热量方程[9]以及各效率的计算模型[10],如式 (2)所示: F = {h( pi , Ti ), α i ,ηi ,ηb ,η m ,η p ,η g } (2) 以给定压力和温度计算过热蒸汽焓值为例,运 行参数与工质热物性参数之间的算法模型为

h(π ,τ ) = RTτ (∑ ni0 J i0τ J i ?1 + ∑ niπ Ii J i (τ ? 0.5) J i ?1 ) (3)
0

9

43

i=1

i=1

式中:π=p/p*;τ=T*/T; p*、T*分别为特征压力和 温度;ni、Ii和Ji为常数系数。 电厂热力系统汽水分布矩阵方程,基本形式为 A ? α i + A f ? α fi + Aτ ? ατ i + Δq = τ i (4) 式中:A、Af和Aτ分别为与具体热力系统的回热系 统、辅助蒸汽系统和辅助水流系统结构有关的结构 矩阵;αi、αfi和ατi分别为回热抽汽系数、辅助蒸汽 系数和由主给水管路或凝结水管路进出系统的小 水流系数矩阵;Δq为辅助热量矩阵;τi为给水焓升 矩阵。方程中A、Af、Aτ、Δq和τi中的各项元素都为 相应汽水的焓值的函数, 结合实际运行参数(压力p、 温度T)与工质热物性参数之间的算法模型,回热抽 汽系数矩阵αi可表示为 α i = f ( pi , Ti ) (5) 热力系统热效率计算模型可表示为 (h + σ ? hn ) ? hiσ Tα i?1τ i ? N Z ηi = 0 (6) T ? (h0 ? hfw ) + σ R (α iR1× R + α ?1 × R ) fzR 式中NZ为轴封漏汽等在汽轮机中的作功量;h0、σ、 hn和hfw分别为主蒸汽焓、单位质量的再热蒸汽吸热 量、排汽焓和给水焓值; R 为再热前抽汽级数; 对于再热前的抽汽: hiσ = hi + σ ? hn ;对于再热后 的抽汽: hiσ = hi ? hn 。

1 机组能耗特性的状态空间描述
机组的能耗特性由热力系统的拓扑结构(系统 子设备之间相互联接方式)、运行条件(包括负荷指 令、煤质特性、大气环境等边界条件和设备性能)以 及运行方式(包括煤粉细度、二次风量、主蒸汽压力 等可调整的独立变量)决定,以上条件可称为机组运 行的边界条件。当上述条件给定,则热力系统各部 位的状态参数(如压力、温度、流量等),乃至机组的 能耗特性必然确定。因此,机组在某一时刻的状态 可描述为 n 维状态空间Ω中的某一确定的状态点。 “状态空间”是对所求问题进行描述的一种形 式。它指的是一个三元组:(S, F, G),其中,S 代表 问题的所有原始状态的集合;F 代表适用的算法集 合;G 代表问题的目标状态的集合。 对于机组能耗特性的求解问题,其中S为用于 能耗计算的某时刻所有运行状态参数的集合(x1,…, xi, …, xn)。其中xi代表第i个变量,包括各压力类变 量pi、温度类变量Ti、流量类变量Di、发电负荷、煤 质特性、烟气及灰渣分析结果等运行参数,n为能 耗计算所需变量的数量。 G为能耗特性指标。火电机组的最根本的能耗 特性指标,通常以供电煤耗率bsn表示[6]: 123 bsn = (1) ηbηiηmη gη p (1 ? ∑ ξi ) 式中ηb、ηi、ηm、ηg、ηp和Σξi分别为锅炉效率、循 环热效率、机械效率、发电机效率、管道效率和各 辅机电耗率。

ηb为锅炉效率,根据ASME计算标准可表示为 ηb = f (Tpy , O2L , O2py , Cfh , Rgas , Ccoal ) (7)
式中的Tpy、O2L、O2py、Cfh、Rgas与Ccoal分别为排烟 温度、炉膛出口氧量、排烟氧量、烟气分析结果和 媒质特性。 由于以上算法模型多为非线性模型,因此,求 解机组能耗率的状态空间Ω呈现出鲜明高维非线性 特性,机组在某一状态下的煤耗率可由诸运行参数 的高维非线性方程描述。 bsn = g ( x1 ,..., xi ,...xn ) (8)

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2 运行参数能耗敏感性分析
能耗敏感因子的定义 敏感性分析是一种不确定性分析方法[11-12]。由 式(8)可知,当所有因素都发生变化,分别由x 1 ,…, ′ ′ xi,…,xn变为 x1 ,…, xi′ ,…, xn ,变化量分别为Δx1,…, 2.1

Δx i ,…, Δx n ,则在状态空间中机组的状态点必然改 ′ 变,供电煤耗率bsn也发生相应变化,由bsn变为 bsn , ′ 则可用 Δbsn = bsn ? bsn 表示所有因素变化共同造成
的bsn变化量。利用多元函数的泰勒展开式为 ?b ?b ?b Δbsn ≈ sn Δx1 + ? ? ? + sn Δxi + ? ? ? + sn Δxn ?x1 ?xi ?xn

(9)

对于测点错误对煤耗影响程度问题的分析,由 于某一参数的偏离并非是发生了客观的变化,故其 他参数不会由此而引起变化。因此,只有参数xi由 于测点错误发生偏离,其它参数未变化,即Δxi≠0, Δxj=0,i≠j,则bsn变化量为Δbsn, xi,是Δxi对bsn的影响 值,表示为 ?b Δbsn , xi = sn Δxi (10) ?xi 则, Δbsn = ∑ Δbsn, xi 。
i =1 n

目前常用来确定参数偏离的对煤耗的影响系 数有如下 3 种方法: 1)试验法。 理论上用试验法来确定各参数的变动对经济 性的影响是可靠的方法,结果最符合实际。但事实 上,由于在实验时很难做到其他参数一直维持稳定 不变,而只有一个参数在控制下变化,因而其他参 数变化的影响靠其他方法来修正解决,所以试验法 现在真正采用的较少。 2)偏导数法[14]。 在状态空间中作用于运行参数与能耗率之间 的算法模型为高维、非线性模型,且由于机组的运 行条件的多变性,采用此方法计算不同工况下参数 对能耗率的影响将导致“维数灾难”[15]。 3)热力学方法。 此种方法存在理论不严格,有赖于其他详细计 算等缺点,同样不适用于本问题的分析。 本文引用状态空间方法,机组在某工况下的状 态可由运行参数集合(x1 ,…, xi ,…,xn )描述为状态空
x 间Ω中的某一确定的状态点, 其能耗特性 bsni 可以根

定义bsn的变化率与因素xi的变化率之比为bsn对 xi的敏感因子Si,则有: ?b ( sn / Δxi ) / bsn, xi Δbsn, xi / bsn x ?xi ?b Si = = = sn ? i (11) Δxi / xi Δxi / xi ?xi bsn

据算法集合F确定。 当某一运行参数xi由于测点错误 偏无穷小离量 Δx i ,即参数集合变为 (x 1 ,…, x i + Δxi,…,xn),则在状态空间中系统状态发生偏离,其
x 供电煤耗 bsni +Δxi 亦可由 F 直接计算得出。其偏离量

Δbsn可表示为
x Δbsn = bsni +Δxi ? bsxni

(12)

Si代表了煤耗bsn对某运行参数xi偏离的敏感程度。 Si为正,则Δbsn与Δxi的变化方向相同;反之,则Δbsn 与Δxi的变化方向相反。由式(11)可知,参数的煤耗 敏 感 因 子 Si 为 煤 耗 率 bsn 对 运 行 参 数 xi 的 偏 导 数 ?bsn/xi、当前工况下的运行参数xi和bsn的函数。由于 实际机组的容量、结构、设备特性和发电负荷等边 界条件不尽相同,即便同一运行参数的敏感因子Si 也必然随着边界条件的不同而变化。能耗敏感因子 的提出,为确定不同测量参数对煤耗计算结果的影 响的重要程度提供有效的研究方法。 2.2 能耗敏感因子的确定 在给定机组运行的边界条件(如发电负荷,煤质 特性,环境压力和温度,主蒸汽压力和温度等)的情 况下,热力系统的状态参数xi可由计算变工况下基准 值的动力学方程得出[13],供电煤耗率bsn由变工况计 算得出的状态参数xi根据算法集合F得出。而偏导数 ?bsn/xi则归结为求解参数偏离对煤耗影响的问题。

因此,当某一参数xi偏离量为Δxi,引起机组的 运行状态点在状态空间中也相应发生偏离,在此变 化过程中算法集合F并未有变化,则机组的煤耗率 变化量的为Δbsn可由状态空间方法直接求取。由 ?bsn Δbsn (13) = lim Δxi → 0 Δx ?xi i 可方便的计算出偏导数?bsn/xi,回避了复杂的对多 维非线性方程求偏导数问题,不失为有效的求解 方法。 为不失一般性,本文仅以发电负荷为边界条 件,则通过变工况基准值计算[9]可得机组在当前负 继而通过能耗 荷下的运行参数集合(x1,…, xi,…,xn), 率的计算可得机组在当前负荷下的供电煤耗率bsn。 而?bsn/xi可由状态空间法得出,同样也是负荷(或负 荷率)的函数。因此,参数的能耗敏感因子Si可表示 为负荷率λ的函数:

Si = Si (λ )

(14)

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以某 600 MW 超临界机组为例,根据以上方 法计算得出不同发电负荷率 (40%~110%)下相应的 敏感因子,图 1 给出了部分参数的能耗敏感因子 曲线。可见,由于运行参数与能耗特性之间存在的 非线性关系,则运行参数的敏感因子随发电负荷而 变化,甚至不同负荷下参数的敏感性排序也会发生 改变。
0.2 0.0 0.4 0.6 0.8 1.0 p0 T0 Trh Tpy Tcn

3 种不同类型机组的 2 年的负荷数据, 给出了相应的 负荷率概率密度分布函数, 基本符合 Bata 函数分布:
f (λ ) =

λ p ?1 (1 ? λ ) q ?1

∫0 λ

1

p ?1

(1 ? λ ) q ?1 dλ

(15)

Si/%

?0.2 ?0.4 ?0.6

其中 135 MW 机组的 p=4,q=3.04;300 MW 机组 的 p=5.3,q=2.9;600 MW 机组的 p=6.1,q=3.1。 2.3.2 总体能耗敏感因子的计算 考虑到敏感因子随负荷变化的特点,为统一描 述某一参数的敏感性,本文又定义了总体能耗敏感 因子概念。所谓总体能耗敏感因子是敏感因子在稳 定运行的可能负荷率区间内与负荷率概率率密度 分布函数的积分值。
SiT = ∫ Si (λ ) f (λ )dλ
0 1

负荷率/%

(16)

图 1 不同负荷下运行参数能耗敏感因子曲线 Fig. 1 Curves of operating parameters sensitive factors of energy cost in different load

2.3 总体能耗敏感因子的确定 2.3.1 发电负荷率的概率密度分布函数 如图 2 所示,本文统计某 600、300 和 135 MW
0.10 0.08 135MW 300MW 600MW

运行参数的总体能耗敏感因子是结合特定机 组发电负荷率的分布情况,给出的全负荷区间内运 行参数敏感性的统一指标。

3 实例分析
为进一步对上述方法进行说明,本文分别以浙 能兰溪电厂 N600-24.2/566/566 型汽轮发电机组、 国电云南宣威电厂 N300-16.67/537/537 型汽轮发 电机组和温州电厂 N135-13.24/535/535 型汽轮发 电机组为例进行实例分析。 针对具体的研究对象, 建立算法集合 F 和变工 况参数基准值计算模型,应用本文给出的总体能耗 敏感因子的计算方法,给出了 3 种类型机组部分参 数总体能耗敏感因子排序(前 15 位),见表 1。

概率密度/%

0.06 0.04 0.02 0.00 0.4 0.6 0.8 1.0

负荷率/%

图2 Fig. 2

不同机组发电负荷率概率密度分布曲线 Curves of load distributing probability density of different units

Tab. 1
排序
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

表 1 3 种类型机组的总体能耗敏感因子排序表 Sequences of parameters total sensitive factors for energy cost to three different types of units
1 350 MW 机组 参数 主蒸汽温度 再热蒸汽温度
SiT / % 0.552 257 239 0.400 402 998 0.287 422 209 0.156 862 897 0.122 853 033 0.095 468615 0.070 792 419 0.064 688 773 0.056 529 165 0.052 665 201 0.049 828 244 0.044 196 076 0.026 133 568 0.019 261 714 0.018 140 317

300 MW 机组 参数 主蒸汽温度 再热蒸汽温度 高压缸排汽温度 六抽温度 除氧器出口水温 六抽压力 七抽压力 排烟温度 主蒸汽压力 厂用电率 给水温度 八抽压力 高压缸排汽压力 一抽温度
#2 加热器出口水温 SiT / % 0.596 359 0.408 915 0.289 097 0.148 866 0.148 681 0.073 607 0.073 607 0.071 512 0.065 419 0.052 259 0.051 162 0.042 21 0.027 907 0.027 013 0.025 464

600 MW 机组 参数 主蒸汽温度 再热蒸汽温度 高压缸排汽温度 给水泵出口水温 除氧器出口水温 六抽温度 主蒸汽压力 给水温度 六抽压力 厂用电率 排汽压力 中压缸排汽温度 高压缸排汽压力 小汽机进汽量 一抽温度
SiT / % 0.581 196 0.339 879 0.262 553 0.189 897 0.166 495 0.118 14 0.078 701 0.074 971 0.062 531 0.055 96 0.054 588 0.042 484 0.029 313 0.028 68 0.027 07

高压缸排汽温度 给水泵出口水温 除氧器出口水温 六抽温度 排烟温度 六抽压力 排汽压力 厂用电率 给水温度 主蒸汽压力 再热器减温水量 一抽压力
#6 加热器出口水温

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第 28 卷

表 1 反映出机组能耗特性对运行参数敏感程度 的一定规律性:即诸如主、再热蒸汽、 高压缸排汽、 低压缸排汽和主给水等组成循环的热力过程线的 拐点状态,对能耗的影响较大;同时,由于过热蒸 汽焓值相比于压力变化,对温度变化更为敏感。因 此,不同类型机组的总体能耗敏感因子排名前 3 位 的同为主蒸汽温度、再热蒸汽温度海外高压缸排汽 温度。而对锅炉效率影响较大的排烟温度、直接作 用于供电煤耗率的厂用电率、直接影响锅炉吸热量 的最终给水温度、以及主蒸汽压力和高压缸排汽压 力等参数均排名在前列。 在存在以上规律性的同时,由于不同类型机组 的系统结构、设备性能、参数水平、机组运行方式 以及负荷分布情况的不同,造成其运行参数的敏感 性排序不尽相同。因此,对于不同类型机组只有进 行详细的参数能耗敏感性分析,才能有效地避免对 参数重要性模糊的主观认识,从而准地筛选出对特 定机组影响较大的运行参数,为测点冗余技术的 应用和能耗的准确分析提供基础。

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4 结论
1)本文引入状态空间分析方法,通过建立供电 煤耗率与火电机组运行参数之间的理论分析模型, 明确了运行参数与能耗特性之间的解析关系。 2)本文提出运行参数能耗敏感因子的概念, 为火电机组运行参数的能耗敏感性分析提供了简 便可靠的评价指标。 3)通过分析火电机组的负荷分布特点,给出 了不同类型机组的负荷分布概率密度函数。在此基 础上定义并计算得出了各运行参数的总体能耗敏 感因子,为能耗监测系统中的测点冗余技术的有效 应用提供了理论依据。

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参考文献
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收稿日期:2007-11-12。 作者简介: 王惠杰(1972—),男,讲师,博士研究生,主 要从事能源利用于节能技术、热力发电厂系统、设 备及运行节能在线监测及指导系统的研究与开发 工作,ncepuwhj@tom.com。 王惠杰

(责任编辑

王庆霞)



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