SOFA配风调整对炉膛出口烟温影响的研究

烟台龙源电力技术股份有限公司 高金玉 陈 龙

北京国电电力有限公司大连开发区热电厂 孙 磊 郑鸿志 赵树龙

1 引言

气候变化是人类面临的全球性问题，随着各国二氧化碳排放，温室气体猛增，对生命系统形成威胁。在这一背景下，世界各国以全球协约的方式减排温室气体，我国由此提出碳达峰和碳中和目标。“十四五”时期是实现碳达峰目标关键时间窗口，也是加快构建清洁低碳、安全高效能源体系的关键五年，在碳中和碳达峰的双重目标引领下，火力发电企业也在紧锣密鼓的提高锅炉燃烧效率，通过对燃烧系统的调节优化机组的经济性和环保性。

SOFA 风作为电站锅炉燃烧末端补充的燃烧空气起到帮助充分燃烧的作用，因此SOFA 风的有效调节与控制能降低NOx 排放[1]，减少炉膛出口烟温偏差，降低飞灰，同时还能够减少CO 生成。王潜等研究发现通过调整二次风和SOFA 风风门开度,可以有效降低炉内两侧的烟温偏差,提高锅炉运行的安全性[2]。吴乃新等采用冷态模拟实验和数值模拟的研究了SOFA 配风在不同运行工况对烟气侧的烟气偏差特性影响规律[3]，但是没有实际的应用案例。刘基昌等提出了一种基于分离燃尽风风速度偏置的烟温偏差控制方法，研究了SOFA 配风风速对炉膛出口烟温的影响[4]。以上研究均说明SOFA 配风与炉膛出口烟温有着很大的关联性。

本文的研究对象为北京国电电力大连开发区热电厂，该厂2×350MW-HG-1125/25.4-HM2锅炉是哈尔滨锅炉厂有限责任公司自主开发制造的超临界褐煤锅炉。为一次中间再热、超临界压力变压运行，采用不带再循环泵的大气扩容式启动系统的直流锅炉，锅炉采用单炉膛、平衡通风、固态排渣、全钢架、全悬吊结构、π 型、半露天布置。采用中速磨直吹式制粉系统，每炉配5台MPS200HP-II磨煤机，4运1备；煤粉细度R90=35%。锅炉采用新型切圆燃烧方式，主燃烧器布置在水冷壁的四面墙上，每层4只喷口对应一台磨煤机。SOFA 燃烧器布置在主燃烧器区上方水冷壁的四角，以实现分级燃烧，降低NOx 排放。当前锅炉二次风系统，尤其是二次风小风门系统很难建立一种有效的闭环控制策略，其主要原因在于缺乏炉内燃烧状态的中间反馈状态用于指导二次风控制。本研究借助该厂已经布置安装的声波测温系统获得的炉内燃烧的温度场数据，通过调节SOFA 风门角操动页开度，观察温度场的变换规律，进而获得其与主汽温变化的规律。

2 SOFA 风门角操激励试验

2.1 试验目的

本次激励试验的重点是利用SOFA 风门的有规律的动作，观察其它各项指标如温度场、主汽温、脱销出口NOx 浓度的变化。最终希望能够得到SOFA 风门开度与各项指标的良好模型，以采用SOFA 风门开度调节来微调温度场、主汽温两侧偏差等指标。

2.2 试验原理

采用激励辨识法作为模型辨识手段，对闭环数据首先进行一定的扰动处理，再将数据用于分析建模。激励辨识法是一种能够在闭环状态下获取动态过程模型的方法，其核心环节为激励测试试验。试验通过在原控制系统输入指令上叠加特定幅度的激励信号，引起闭环控制系统有限幅度的扰动，一般来说这种扰动幅度为原控制指令自然波动幅度的5%-10%，不会对系统的控制品质造成明显影响。激励信号与原控制系统接入方式如下图所示。

图1 激励信号与原控制系统

激励信号采用广义二进制噪声信号与小幅值白噪声的叠加信号作为试验信号，信号的采样频率要比控制器采样频率高很多，试验模块使用测试信号对生产过程进行激励。用户需给出工业过程的稳态时间，试验模块据此自动生成试验信号。

辨识模块采用渐进性系统辨识方法（ASYM）来计算模型的参数，并选择模型的阶次，能够计算局部线性模型的当前模型误差上界和未来模型误差上界，根据计算的局部线性模型的误差上界用于划分模型的品质等级，调整正在进行的试验和决定试验的结束时间。

2.3 试验过程

本次SOFA 风门角操激励试验分别对#1、#2、#3、#4角操单独做了激励试验，完成后又对#1-#3对角与#2-#4号对角、#1-#2同侧角与#3-#4号同侧角、#1-#4同侧角与#2-#3号同侧角分别进行了激励试验。具体试验操作过程如下：

a.风门保持手动状态稳定运行，维持一定开度，然后切换至自动状态；

b.逻辑内开关量改为1，使指令切换到优化服务器输出上；

c.由#1角风门开始进行激励测试，初始激励幅度在±5%以内，观察一段时间后激励幅度逐步增加到±10%左右；测试时间约1-2小时，测试结束后退出自动控制切手动，逻辑接口开关量改为0；

d.#2、#3、#4、角激励试验方式与#1角相同。

e.#1-#3对角与#2-#4号对角、#1-#2同侧角与#3-#4号同侧角、#1-#4同侧角与#2-#3号同侧角遵循单一变量法，保持同一组角操开度不变，另一组依然按照#1角操试验的方式进行。

所有测试期间数据作为建模分析数据，建模完成后SOFA 层风门的控制策略为通过燃尽风角操开度量控制燃尽风率，对炉膛出口烟温均值和主汽温进行调节。

3 试验数据处理与建模

所有的试验数据全部通讯到装有预测控制器的工控机上，预测控制器采用模型预测控制（MPC）技术，模型预测控制是一种基于模型的优化控制策略，其算法的核心是：可预测未来的动态模型，在线反复优化计算并滚动实施的控制作用和模型误差的反馈校正。它的当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时域开环最优控制问题而获得。过程的当前状态作为最优控制问题的初始状态，解得的最优控制序列只实施第一个控制作用。

通过对数据的研究分析，选择SOFA 风门的四个角操开度作为控制变量（MV），采用声波测温装置获取的锅炉燃烧的温度场坐标数据、主汽温温度作为被控变量（CV），选择SCR 入口NOx 浓度作为干扰变量DV 进行模型辨识。预测控制器会根据试验获取的数据自动进行滤波处理，并且建立模型。

模型建立完成后，预测控制器会根据已建立好的模型以SOFA 风门的四个角操开度为调节手段，以锅炉燃烧温度场最高温度坐标点为中间变量，以主汽温两侧偏差为最终调节目的进行优化控制调节。

4 SOFA 风角操开度的自动调节与效果

首先将SOFA 风的所有小风门层操、角操全部投自动，逻辑页中的保护模块置1，使得预测控制器接管SOFA 风的所有控制。预测控制器会根据先前建立好的模型规律，按照运行人员的设定要求对SOFA 风门进行自动控制，SOFA 风门角操会根据声波测温装置测得的锅炉折焰角附近的温度场火焰中心位置反馈与运行人员设定的火焰中心位置进行不断修正，SOFA 风门调节温度场火焰中心示意图（图2）所示。使其过程值接近设定值，炉膛燃烧的火焰中心无限接近锅炉的物理位置中心，这就使得炉膛出口两侧烟温达到基本一致。

图2 SOFA 风门调节温度场火焰中心示意图

SOFA 风门自动优化控制系统投运一段时间后，经过前后的数据对比发现，主汽温两侧汽温偏差得到明显的改善，同时发现主汽温温度相比调整前也有所提高，图3为SOFA 配风优化改造前后三个月的主汽温两侧汽温数值，每个数据节点是15天内的主汽温平均值，由图可见SOFA 风门优化投入后较投入前主汽温两侧汽温偏差明显减小，且主汽温整体温度也有所提高。

SOFA 风门自动优化的投入通过优化SOFA 风门各角操之间的送风配比来调整炉膛燃烧火焰中心位置，进而达到调整主汽温两侧的温度偏差的目的，并没有改变SOFA 风的总风量，因此并没有影响到煤粉的二次燃烧，SOFA 风门自动优化投入后，由于燃烧得到了更好的优化配比，因此NOx 与飞灰的生成量也有所下降，由此证明本优化方案没有对环保参数产生任何影响。

5 结语

本文通过试验与仿真测试得出SOFA 风门角操对炉膛火焰中心有着重要的作用，通过对SOFA 风门四个角操开度进行试验，建立了SOFA 风量与炉膛燃烧火焰中心之间的控制策略，通过改变SOFA风门的配风量，可对炉膛火焰中心进行微调，使得炉膛两侧出口烟温接近平衡，进而达到调节主热蒸汽两侧温度偏差大的问题，有效提高机组的安全性和经济性。本文从尝试改变北京国电电力大连开发区热电厂#1机组主汽温两侧偏差的这一问题入手，总结出了一套通过调节SOFA 风门的不同配比调节炉膛出口烟温的方法，本方法可对具有同类问题的机组起到一定的指导作用。