[发明专利]一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法

说明书

本发明公开了一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，该方法提出根据机组DCS系统历史数据库获得机组负荷与机组运行标杆燃料量；同时利用机组标杆燃料量模型建立机组背压修正，得到修正后的标杆燃料量模型；进一步将修正标杆燃料量模型和实际机组燃料量，进行差异性计算，得到机组热值校正偏差输入信号；再一步热值校正偏差输入信号，构建热值校正计算条件和热值校正计算模型，得到未约束的热值校正计算系数；最后，利用未约束热值校正计算系数，根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数，该方法能使机组更加安全、经济、稳定运行。

技术领域

本发明涉及一种燃煤机组热值校正方法，具体涉及一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法。

背景技术

我国以燃煤电站为主的电力供应格局在未来相当长的时间内不会发生根本性改变，而随着我国火力发电机组的能源结构变化，超临界机组的占比越来越大，其中一个重要的问题就是如何在煤质变化的客观现实下通过热值校正的方法，快速的识别火力发电机组的燃料量热值变化，保证机组燃料量稳定控制，维持机组主汽压力和主汽温度等主要运行指标的稳定控制。

目前来说，燃煤机组热值校正的方法较多，主要集中在以下几个方面，一个是利用基于神经网络分析的大数据拟合等方法，前者由于结构复杂，不便于理解，很难做到控制的实时在线自适应，而其他的方法很多是以主蒸汽流量值对机组燃料量热值进行校正，该类方法的主要问题在于很少考虑机组背压对整体效率的影响而被动的认为是机组煤质的波动，同时目前公开的文献表明机组热值校正的计算范围并不精细，热值校正的约束性能较差，造成热值校正系数范围变化过大，不适应机组正常运行。

发明内容

本发明的目的在于针对现有热值校正方法存在的不足，提供了一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，该方法通过对机组实际运行的负荷-燃料量历史数据进行寻优，建立标杆燃料量模型，并根据机组实际运行参数偏差和运行范围建立热值校正的启动条件，同时利用标杆燃料量模型建立精细化约束条件，使该方法在煤质变化的全范围均具有较好的适应性。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案予以实现：

一种渐变约束的燃煤机组热值校正方法，包括以下步骤：

1)根据机组DCS系统历史数据库获得机组负荷与机组运行标杆燃料量；

2)对步骤1)中的所建立的标杆燃料量模型建立机组背压修正，得到修正后的标杆燃料量模型；

3)对步骤2)中所建立的修正标杆燃料量模型和实际机组燃料量，进行差异性计算，得到机组热值校正偏差输入信号；

4)根据步骤3)中所得到的热值校正偏差输入信号，构建热值校正计算条件和热值校正计算模型，得到未约束的热值校正计算系数；

5)对步骤4)中的未约束热值校正计算系数，根据DCS系统中的机组运行参数，建立热值校正渐变约束模型，最终获得渐变约束的燃煤机组热值校正系数。

本发明进一步的改进在于，步骤1)中，利用DCS系统历史数据库建立机组负荷S和机组运行标杆煤量W计算模型，具体如下：

在火力发电机组DCS系统历史数据库中，稳态负荷下，能够找到机组负荷S对应的机组燃料量W₁散点关系图，而从热力学理想模型上来讲，两者具有线性相关，即满足下列关系：

W₁＝a+b·S

其中a、b则是线性相关系数；利用散点数据和机组线性回归计算即可得到线性相关系数，采用拟合线性模拟法得到相应的相关系数：

假定给定一列数据(x₁,y₁),...,(x_n,y_n)时，如果认为它满足线性模型：