基于节能环保优化的厂级自动发电控制研究

2018-03-30 01:29张志刚李端超程建斌
自动化与仪表 2018年1期
关键词:全厂煤耗单机

梁 肖 张志刚 ,李端超 程建斌 ,贾 伟 于 洋

(1.安徽电力调度控制中心,合肥 230022;2.国投宣城发电有限责任公司,宣城 242052;3.皖能马鞍山发电有限公司,马鞍山 243021)

随着社会经济的发展,电力的消耗量逐渐增长,火力电站在提供能源的同时,也带来一定的资源消耗和污染问题[1-2]。自动发电控制AGC技术,是火电机组普遍采用的机组出力控制方法,维持电力系统用电负荷与发电功率之间的平衡,对其速度、精度、响应率有较高要求[3-4]。

目前,单台机组的AGC控制方式较为成熟[5-7],但还存在一些不足,如未对厂内各台机组进行负荷的优化分配,造成能源浪费、污染物排放增加[8-9];全厂总负荷变化时,厂内运行的机组均参与调节,各台机组频繁地变负荷,其遭受交变应力的次数增加,辅机启停次数也增加,从而使机组使用寿命降低,发电成本增加[10-12]。

基于节能环保优化的厂级自动发电控制技术,厂级AGC系统接受主站侧全厂负荷总指令,依据各台机组的煤耗率、脱硫脱硝效率、负荷响应速率(负荷微调率)、旋转备用安全裕度等,计算全厂机组最优负荷分配策略,从而实现节能环保调度与负荷经济分配相协调。

1 厂级AGC的概述

1.1 系统的物理结构

火电厂厂级AGC系统物理结构如图1所示。厂站与调度主站之间有2种控制策略:维持现有远动RTU和DCS之间的信号连接和控制方式不变情况下,一是在全厂控制模式时,调度AGC主站通过调度数据网下发全厂负荷指令至厂级AGC系统,厂级AGC系统根据机组状态和既定分配策略,完成机组负荷优化分配得到各机组的目标负荷,并通过模拟量回路输出至各机组DCS;二是在单机控制模式时,由远动RTU将单机负荷指令通过原有模拟量通道输出至各机组DCS。

图1 厂级AGC物理结构Fig.1 Physical structure of the plant level AGC

1.2 厂级AGC与主站通信方式

调度AGC主站通过调度数据网直接与厂级AGC系统通信,通讯规约采用104规约,全厂AGC指令通过遥调方式下发至厂级AGC系统,单机AGC指令的下发方式不变,仍由调度主站下发至远动系统。上传主站信号包括“全厂AGC允许”和“全厂AGC投入”“全厂AGC增闭锁”“全厂AGC减闭锁”信号,下发“全厂负荷指令”。

1.3 单机与全厂控制模式切换

在主站侧AGC的控制模式有全厂控制与单机控制,这2种是互斥的。当1号、2号的AGC控制信号为合位,全厂AGC控制信号为分位,此时为单机控制模式;当1号、2号的AGC控制信号为合位,全厂AGC控制信号为合位,此时为全厂控制模式。单机AGC和全厂AGC控制模式切换,由电厂向调度申请,由厂站侧运行人员投入相应的AGC控制模式,主站在收到单机或全厂控制模式信号后,会切换至对应的控制模式,下发单机或全厂负荷指令。

全厂AGC和单机AGC切换过程应避免负荷扰动。单机控制模式时,厂级AGC系统负荷指令输出应跟踪机组当前负荷,同时全厂控制模式时,建议负荷指令输出也应跟踪机组当前负荷。当全厂AGC控制模式时,还应考虑负荷偏差率和机组可调裕度,厂级AGC系统异常时,要及时反馈调度和DCS,自动转为单机控制模式。

1.4 运行的安全及容错性

对全厂AGC获取的负荷指令,需要通过安全约束和校核处理,方可成为有效的执行指令。根据机组的安全运行范围,设置机组最高和最低负荷限值,厂级AGC优化分配后的单机目标指令须在负荷高低限制值以内。当机组的实际发电负荷超过设定的安全限制值时,应禁止对机组的有功负荷控制,以确保机组的安全稳定运行,同时AGC应能给出相应的增减负荷闭锁告警信号。

主站下发全厂AGC指令形式为“±全厂负荷指令”——“+”表示正常全厂负荷控制,厂级AGC根据既定分配策略进行负荷优化分配;“-”表示“紧急控制”,厂级AGC应将收到全厂负荷指令与当前全厂总负荷的偏差(即增量),均分至2台机组。

2 厂级负荷分配策略

2.1 负荷分配描述

设某发电厂并列运行的机组为n台,全厂总负荷目标值为Psum,供电煤耗特征曲线的微增率是单调递增、连续可微的[13],拟合机组运行数据得到供电煤耗量特征函数为

式中:Mi为第i台机组煤耗量;Pi为第i台机组负荷;ai,bi,ci为供电煤耗特征参数。

厂级负荷优化目的是使全厂的总煤耗量最小,通过构造式(2)函数,求出在负荷平衡下目标函数的极小值,即

式(2)极小值存在必要条件是:其一阶偏导函数等于零,二阶偏导函数大于零,即

则得到

函数Q*的二阶偏导数为

函数Q*取得最小值的充分条件是式(7)的对角线上全部子行列式必须为正。考虑到机组AGC的上、下限的可控范围,当求解的值Pi,targ超出机组上下限时,则令Pi等于各机组的上、下限值,即

2.2 优化目标

厂级负荷分配系统根据省调AGC主站下发的全厂总负荷指令,依据机组的煤耗特性曲线和污染排放量[14-15],基于安全节能环保调度,优化分配得到厂内各机组的目标负荷,再通过DCS实现机组的有功控制,使全厂达到了安全节能指标最优。

优化还提高了厂内机组间运行协调能力,厂级AGC充分考虑了各台机组的效率、能耗、环保等指标,在满足机组运行安全下,通过对机组的可调节范围、调节容量、负荷增减闭锁、磨煤机启停等约束条件的综合判断,对厂内机组进行优化排序和负荷有最优分配,提高多机组之间的协调控制能力和稳定运行水平。同时,由于机组的热负荷有较大的惯性,厂级AGC系统在选择机组增减负荷时,避免机组在短时间内反向负荷调节,防止机组设备产生疲劳损耗。

3 试验验证

3.1 试点电厂分配策略

在厂级负荷分配的典型应用中选择宣城电厂作为试点,宣城厂1号机组可控范围为300~630 MW,2号机组可控范围为300~660 MW,其分配策略如图2所示。

图2 宣城厂厂级负荷分配表Fig.2 Xuancheng plant load distribution table

如图所示,负荷分配优先级从低到高依次为:

①最优分配目标 不考虑约束,仅按机组煤耗曲线分配;

②限值修正后目标 在①基础上,考虑机组的实际上下限额;

③偏差约束后目标 在①②的基础上,考虑2台机组实际偏差在15%的额定功率之内;

④旋转备用分配目标即安全节能环保最优分配目标 在①②③的基础上,考虑电网安全的裕度即在一台机组实际功率达到额定功率90%时,厂级功率再增加只分配给另一台机组,只有2台机组均达到90%以上,此台机组才接受继续增加出力的指令。

在实际运用中,为保证电厂1号、2号机组正常使用,采用了以下限制条件:

①2台机组同时增长或减少 (不出现一个增长另一个减少);

②如果1台机组发电量达到额定功率的90%,则分配给另一台发电机90%;

③下限为额定功率的50%;

④如果2台均达到90%或均未达到90%,择优分配;

⑤2台机组实际出力的差值不超过15%。

3.2 运行数据分析

选取宣城电厂典型运行日2017年7月17日的数据进行分析,如图3所示,全厂负荷指令变化范围为660~1290 MW。

图3 典型日机组实际出力值Fig.3 Actual output value of typical day unit

如图可见,在06:50时全厂负荷最低为660 MW,此时1号机负荷300 MW,2号机360 MW。此后,全厂负荷有升高,在19:57时全厂负荷为1116 MW,此时2号机负荷达到单机安全裕度上限600 MW,1号机为516 MW;总负荷上升至1170 MW时,1号机负荷也达到单机安全裕度上限570 MW。总负荷上升至1290 MW 时,1号机为660 MW,2号机为630 MW,均达到机组的上限。

经分析计算,当厂级负荷在600~1290 MW运行时,平均节约标准煤约 0.53~0.87 g/(kW·h),节煤效率为0.16%~0.27%。由此表明,节能环保优化可有效节约发电成本,降低污染物排放,促进发电机组经济高效运行。

4 结语

基于传统的单机自动发电控制系统上,提出了节能环保优化的厂级AGC控制技术,通过接受主站侧全厂负荷总指令,依据各台机组的煤耗率、脱硫脱硝效率、负荷响应速率、旋转备用安全裕度等,计算全厂机组最优负荷分配策略。通过宣城电厂的运行试验表明,其厂级AGC控制下平均节约标准煤约0.5 g,节煤效率0.2%,优化效果显著。

[1]刘武林,刘复平,胡雄辉,等.热工自动控制对600MW火电机组节能降耗的影响[J].中国电力,2010,43(10):44-47.

[2]梁肖,王建平,柯余洋,等.基于环保综合评价的电网节能环保调度研究[J].电测与仪表,2017,54(5):124-128.

[3]汪德星.电力系统运行中调节需求的分析[J].电力系统自动化,2004,24(8):6-9.

[4]徐兴伟,林伟.互联电网控制性能标准下自动发电控制策略的选择[J].电网技术,2003,27(10):32-34.

[5]潘国富,金光哲,韩壮.火电机组自动发电控制系统优化改造[J].吉林电力,2011,39(1):42-45.

[6]田娅菲,赵文杰,田岚.火电机组快速响应负荷指令的优化设计[J].自动化与仪表,2014,29(1):38-41.

[7]杨婷婷,曾德良,刘吉臻,等.基于工况划分的火电机组运行优化规则提取[J].华北电力大学学报,2009,36(6):64-68.

[8]黄卫剑,张曦,朱亚清,等.火电机组燃料品质自适应性优化控制策略研究[J].中国电力,2012,45(6):43-46.

[9]简一帆,陈彦桥,曾德良.基于TOPSIS的火电机组负荷优化分配[J].热能动力工程,2017,32(1):70-74.

[10]王超,张晓明,唐茂林,等.四川电网节能减排发电实时调度优化模型[J].电力系统自动化,2008,32(4):89-92.

[11]张晓民,赵军.自动发电控制在调度和机组设计中的问题探讨[J].山西电力,2007,27(4):11-13.

[12]宋兆星,骆意,李国胜.发电机组类型对运行性能的影响及对策[J].电网技术,2005,29(18):17-21.

[13]方彦军,伍洲,王琛.集散遗传算法在厂级AGC负荷分配中的应用[J].电网技术,2010,34(7):190-194.

[14]梁肖,李端超,黄少雄,等.基于递归神经网络的火电机组污染物排放研究[J].自动化与仪表,2017,32(10):68-71.

[15]向德军,陈根军,顾全,等.基于实测煤耗的AGC电厂负荷优化分配[J].电力系统自动化,2013,37(17):125-129.

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