基于遗传算法的垃圾焚烧发电热力系统优化

季 辉，王 婕，刘 浩

（中国城市建设研究院有限公司，北京 100120）

基于遗传算法的垃圾焚烧发电热力系统优化

季 辉，王 婕，刘 浩

（中国城市建设研究院有限公司，北京 100120）

随着分布式发电、太阳能及垃圾焚烧电厂的推广，小机组有了更大的发展空间，因此对小机组的优化有着重大的意义。本文以给水焓升和给水温度为变量，以循环热效率为目标函数，采用遗传算法对某垃圾焚烧发电厂进行优化，提高了系统的循环热效率。该方法不需要对系统进行简化，优化结果更加符合实际情况，不仅适用于小型机组，对于大型机组同样适用。

垃圾焚烧；热力系统优化；给水焓升分配；遗传算法

1 引言

城市生活垃圾焚烧发电，可以使垃圾资源化、减量化和无害化，将会是城市生活垃圾处理发展的大趋势[1]。垃圾焚烧发电更多的意义在于处理垃圾，因此该类电厂的汽机大多是5～30MW的小机组。小机组在燃煤电厂早已经无立足之地，但是其在余热发电和垃圾焚烧发电中应用广泛，未来随着太阳能发电和分布式发电的推广，小汽机仍有十分大的发展空间。因此对小机组热力系统的优化有着重大的意义。

回热系统是电厂热力系统的重要组成部分之一，对机组和电厂的热经济性起着决定性的作用[2]。给水焓升分配和给水温度是影响回热系统的两个重要参数，本文将对这两个参数进行优化以提高垃圾焚烧发电厂热力系统的效率。

常用的给水焓升分配方法有等效焓降法，循环函数分配法等[3]，但这些方法计算过程繁杂，实际计算中很难取得满意的结果。随着计算机技术的发展，借助计算机编制程序对系统进行优化成为了一种有效且实用的方法[4]。

2 垃圾焚烧发电热力系统

图1所示为某20MW垃圾焚烧厂热力系统，汽机回热系统比较简单，只有三级抽汽：一级抽汽去空气预热器；二级抽汽去除氧器；三级抽汽去低压加热器。凝结水经过轴封加热器、低压加热器和除氧器后直接进入锅炉。

图1 垃圾焚烧发电厂热力系统图

THA工况时汽机参数：蒸汽初参数p0=3.8MPa，t0= 435℃；排汽压力pc= 6.8kPa；锅炉给水量91.5t/h；THA工况功率为20.12MW。THA工况时汽机抽气参数如表1。

表1 THA工况时汽机抽气参数

锅炉给水温度是130℃，二级抽汽压力是0.74MPa，因此二级抽汽管道上装有调节阀，保证除氧器的压力为0.27MPa，由于节流会造成一定的做工能力损失。电厂的循环热效率为：

式中：0D= 新蒸汽流量；iD= i级抽汽量；cD= 排汽量；sgD= 漏气量；0h= 新蒸汽焓值；ih=i级抽汽焓值；ch= 排汽焓值；sgh= 漏气焓值；fwh= 给水焓值；Tη= 汽轮机效率；Gη= 发电机效率；Bη= 锅炉效率。

循环热效率越高，电厂的效益越好，因此本文以低压加热器焓升τ和给水温度fwt为变量对整个热力系统进行优化，以寻求效率最大化。

3 目标函数

低加给水焓升τ和给水温度fwt与各参数的关系如图2所示。

图2 低加给水焓升和给水温度与系统参数的关系图

国产动力用中压锅炉给水温度大部分是150℃～170℃[5]，因此本文中将给水温度设定为小于200℃。200℃饱和水的焓，轴封加热器出口水的焓。因此低压加热器焓升τ的取值范围为 0 < τ< 694，低加出口水的焓，压力，据此可以算出低加出口水温tfw1。另外假定设备效率不变，则ηTηGηB为常数，因此目标函数表达式为：

从图 2中可以看到目标函数与变量之间是非线性关系，传统的求极限优化方法并不适用，所以本文采用遗传算法借助计算机编程对系统进行优化。

4 遗传算法

遗传算法不需要目标函数有明确的数学表达式，特别是一些常规数学方法不能求解的问题更适合采用遗传算法。这种算法采用概率化的寻优方法，不存在求导和函数连续性的限定，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则[6]。

算法以循环热效率（不考虑ηTηGηB）为目标值，以质能平衡为基础的程序段计算目标值；变量采用二进制编码；选择过程采用赌论法。经过一定次数的计算后，可求出最后的优化结果，程序界面如图3所示。

图3 程序界面

5 优化结果

遗传算法的交叉概率设置为0.9，变异概率为0.01，经过500次迭代后计算结果为：低加最佳给水焓升为最佳给水温度为，汽机功率19.60MW，此时的汽机参数如表2所示。

表2 THA工况时汽机抽气参数

f(194.2,154.27)=0.292，优化后的循环热效率（不考虑）为29.2%，优化前的循环热效率（不考虑）为28.3%，优化后全厂热效率提高了0.9%。与THA工况相比，由于提高了给水温度，二级抽汽压力和温度降低但是抽气量增加，导致汽机功率比THA工况时降低0.56MW。但是对电厂热力系统的优化应该从整体考虑，不能单纯地以汽机的功率作为目标函数，本文中虽然汽机的功率降低，但循环热效率提高，电厂的总体效益提高。

6 结论

本文介绍了以给水焓升和给水温度为变量，以循环热效率为目标函数对电厂热力系统进行优化的一种方法，并以某垃圾焚烧发电厂为例对其进行优化，提高了系统的循环热效率。这种方法不仅适用于小型机组，对于三高四低一除氧的大型机组同样适用。借助计算机编程和遗传算法，不需要对系统进行简化，优化结果更加符合实际情况。

[1]罗海中.城市生活垃圾焚烧发电清洁发展机制（CDM）项目开发研究[D].昆明理工大学，2008.

[2]郑体宽.热力发电厂[M].北京：中国电力出版社，2002.

[3]马芳礼.电厂热力系统节能分析原理-电厂蒸汽循环的函数与方程[M].北京：水力电力出版社，1992.

[4]郭民臣，刘强.火电机组热力系统给水焓升最佳分配方法[J].汽轮机技术， 2009，50（6）：422-424.

[5]范从振.锅炉原理[M].北京：中国电力出版社，2009.

[6]季辉.电厂热力系统的热经济学分析与优化[D].华北电力大学，2013.

Optimization of Thermal Power System of Refuse Incineration and Generating Electricity Based on Inheritance Algorithm

JI Hui, WANG Jie, LIU Hao
(China Urban Construction Design&Research Institute Co., Ltd, Beijing 100120, China)

By taking water supply rising distribution and water supply temperature as variable and taking recycling heat efficiency as goal function, the paper adopts inheritance algorithm to optimize a certain refuse incineration power plant and to increase the recycling heat efficiency of the system. The method is applicable to both small-sized and big-sized generating sets.

refuse incineration; optimization of thermal power system; water supply rising distribution; inheritance algorithm

X705

A

1006-5377（2016）04-0043-03