[发明专利]一种燃煤机组入炉燃煤质量流量的实时计量方法

说明书

技术领域

本发明涉及火力发电控制领域，具体地，涉及一种基于一次风体积流量和动态风煤比的燃煤机组入炉燃煤质量流量的实时计量方法。

背景技术

燃煤机组入炉燃煤质量流量通常直接采自给煤机传动皮带的称重测点。然而，对于正压直吹式磨煤机和中储式磨煤机（系我国两类主流磨煤机）而言，给煤机皮带称重信号与实际入炉燃煤质量流量存在较大的偏差，原因在于磨煤机粉仓料位（差压）闭环控制回路存在不可忽略的动态特性（如图1所示）。从控制信号流图可知：升降负荷指令发出后，一次风门挡板首先响应负荷偏差信号，通过改变挡板开度调节由一次风携带的入炉燃煤质量流量；入炉燃煤质量流量改变后，会引起磨煤机粉仓料位（差压）信号偏离设定值；实际差压信号与设定值的偏差通过闭环控制回路改变给煤机传动皮带转速，从而改变给煤量。给煤量改变后需经过磨煤机粉仓这一大惯性系统才会影响到入炉燃煤质量流量。由此可见，这时给煤机皮带称重信号是滞后于负荷指令的（对于300MW机组而言，该滞后时间约为5分钟）。由于磨煤机粉仓容量达30-40立方米，煤粉蓄纳量与每小时给煤量相当，故升降负荷发生后给煤量调节的过渡过程长达数十分钟。有时还会因控制器参数设定不当引起磨煤机粉仓料位闭环控制系统的震荡。入炉燃煤质量流量的不能在线计量，已成为了分钟级燃烧优化控制的瓶颈。

对现有技术的检索发现，中国专利申请号200810044158.3，公开日2009-6-24，记载了一种煤粉质量流量的软测量方法，该方法采用在磨煤机出粉口处的静电传感器测量带电煤粉颗粒运动形成的感应电流，对电流数据作预处理之后，采用RBF神经网络建立多输入单输出的数据驱动模型，获得煤粉质量流量。然而，带电煤粉运动形成的感应电流会受到颗粒尺寸、煤粉颗粒在管道中的输送条件等诸多随机因素的影响，从而直接影响计量精度；该方法的数据处理的核心算法是人工神经网络，当应用对象发生变化时，需要积累大量生产数据重新启动网络学习，而积累数据所需的时间将影响软测量方法的实时性；此外，现场安装静电传感器目前在国内大部分燃煤电站时机尚不成熟。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于一次风体积流量和动态风煤比的燃煤机组入炉燃煤质量流量的实时计量方法，该方法将携带燃煤进入炉膛的一次风的体积流量纳入到计算模型，结合空气物性参数数据库和现场已安装的给煤机皮带称重测点信号，实时计算和更新动态风煤比；在变负荷过程中，依据当前负荷和变负荷起始阶段对应的风煤比，进行动态风煤比的无扰动切换，最后基于动态风煤比和一次风流量实现对入炉燃煤质量流量的计量。

为实现以上目的，本发明提供一种基于一次风体积流量和动态风煤比的燃煤机组入炉燃煤质量流量的实时计量方法，具体操作步骤如下：

步骤1：从厂级监控信息系统的实时数据库读取给定时刻k的一次风体积流量F_PA、一次风温度T_PA、一次风机出口压力p_PA、给煤机皮带称重信号D_coalin、机组负荷P_load，利用Daubiches小波分形重构算法对皮带称重信号D_coalin进行无相位损失的去噪预处理；

步骤2：根据空气物性参数数据库和一次风机出口压力p_PA、一次风温度T_PA的实时数据以及空气成分，计算获得一次风密度ρ_PA，进而根据一次风体积流量F_PA计算一次风质量流量D_PA；

步骤3：建立负荷状态判断方法，判断当前的负荷状态。，负荷状态分稳定负荷和变负荷两个状态，稳定负荷对应的标记是flag=0,变负荷对应的标记是flag=1；同时定义稳定负荷计数器和变负荷计数器；

步骤4：建立动态风煤比计算模型，实时计算动态风煤比R_fm；结合步骤2求得的一次风质量流量D_PA，实时计算一次风携带进入炉膛的燃煤质量流量D_coalout；