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多机组、多供热模式热电负荷优化分配算法的研发

2024-08-27 16 上传者：管理员

摘要：为了解决热电厂机组间负荷均衡不合理的问题，提出一种基于模型预测的多供热模式热电厂多机组间实时负荷均衡方法。以国能长源汉川发电工业原有的依靠冷、热再蒸汽低压供热的6台机组为例，给出经改造后不同热电负荷组合情况下的厂内加热分配工况。结果表明，该算法的研发可有效依据热电负荷的实时指示，在线获得全厂机组间经济优化的负荷分配方案。

关键词：
优化分配
多供热模式
多机组
热电负荷
环保要求
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1、前言

随着能源需求的不断增加和环保要求的日益严格，热电厂在运行过程中面临着负荷分配和能效优化的双重挑战。多机组、多供热模式的热电厂在实现高效稳定运行方面尤为关键。然而，传统的负荷分配方式往往存在机组间负荷均衡不合理的问题，导致能源浪费和经济效益降低。因此，研发一种基于模型预测的多供热模式下多机组实时负荷优化分配算法显得尤为重要。本文以国能长源汉川发电厂为研究对象，通过分析6台机组在改造后不同热电负荷组合情况下的运行工况，提出了一种实时负荷均衡方法。研究结果表明，该算法能够根据热电负荷的实时变化在线优化负荷分配，提高热电厂的整体经济效益和运行效率。

2、寻优目标

本文以单台机组的冷再、热再最大供热能力为寻优目标，根据机组前期的性能试验及机组运行的基本要求，明确几点优化的默认前提条件：(1)机组的纯冷再供热效能高；(2)机组的纯热再与冷热再效能相同；(3)热再抽汽量≥80 t/h。

需要寻优的工况有：(1) 2台机组均为纯冷再供热，且均在最大供热能力范围内；(2) 2台机组均为纯热再供热，且均在最大供热能力范围内；(3) 1台机组纯热再供热，另1台机组冷热再，且先冷再带至最大流量，余下需求供热流量由2台机热再部分提供。

此时通过寻优算法，根据机组性能试验得出的数据，对2、4号机组供热流量进行分配寻优，使得2、4号机组此时的煤耗最小。机组寻优时使用的是由性能试验得出煤耗-供热量折线函数，以2号机纯冷再供热方式为例，对函数进行说明，其他机组及工况以此类推。#1～#6机组对外供热系统图如图1所示。

2.1 2号机组煤耗量计算

纯冷再工况：依据功率MW2，首先计算机组的煤耗曲线的斜率K1。

330.0<MW2 K1=0.081 276 464,

图1#1～#6机组对外供热系统图

2.2 纯冷再工况下

依据功率，首先计算机组的煤耗曲线的截距B1。

B1=0.286 1×MW2+5.0554。纯冷再煤耗曲线y=K1×冷再流量+B1。

3、计算工况

项目针对汉川电厂2号机组2种供汽方式进行抽汽扰动测试，供热方式分别为：(1)单独采用热再蒸汽喷水减温后供汽；(2)采用冷再供汽+热再喷水减温供汽的联合方式。在不同供汽方式下，分别对3个主汽流量工况下（100%、80%、60%主汽流量）进行扰动测试。

3.1 100%主汽流量下的扰动测试

3.1.1 冷再扰动试验

在2021年4月14日15:55分，展开100%主汽流量下冷再抽汽方式下的供汽阶跃扰动试验，同时热再抽汽流量一直保持在130 t/h左右，并未发生明显变化，如图2所示。

图2 100%MS工况下冷再抽汽的扰动图

由图2可知，在15:59:43开始动作，通过流量控制将#2冷再供热流量设定由50 t/h减少到30 t/h，实际冷再流量由49.95 t/h下降至31.60 t/h，功率由248.96 MW上升至254.73 MW，功率响应与流量动作具有一定的惯性，耗时24 s。经计算，变负荷速率=（254.73-248.96)MW/24 s=14.425 MW/min，折合到每10 t抽汽流量扰动计算，为7.861 MW/min，负荷响应速率为2.38%Pe/min。

在16:04:10开始动作，通过流量控制将#2机组冷再流量设定由30 t/h减少到0 t/h，实际冷再流量由30.36 t/h降低至0.00 t/h，功率由254.68 MW上升至264.54 MW，耗时27 s。经计算，变负荷速率=（264.54-254.68)MW/27 s=21.91 MW/min，折合到每10 t抽汽流量扰动计算，为7.217 MW/min，负荷响应速率为2.187%Pe/min。

综上所述，冷再抽汽变负荷响应能力是很可观的，虽然实际运行工况下干扰量很多，实际控制效果会弱于扰动试验结果，但仍可通过短时减少和增大冷再抽汽流量来辅助自动发电控制（automatic generation control,AGC），提升机组的响应能力。

3.1.2 热再扰动试验

在2021年4月14日11:53:55，展开100%主汽流量下热再抽汽方式下的供汽阶跃扰动试验，同时冷再抽汽流量保持0 t/h，未抽汽，如图3所示。受热再汽温控制限制及热再采用压力控制手段，由于热再扰动变化幅度小，减温水、主汽流量波动等外部因素波动会造成热再抽汽反应滞后或削弱，第1组实验效果不明显。随后进行了2次扰动，由图3可知，在11:53:55开始动作，热再抽汽流量由216.64 t/h下降至209.03 t/h，汽机功率由254.52 MW升高至257.59 MW，耗时29 s。经计算，变负荷速率=（257.59-254.52)MW/29 s=6.35 MW/min，折合到每10 t抽汽流量扰动计算，8.344 MW/min，负荷响应速率为2.52%Pe/min。

图3 100%MS工况下热再抽汽的扰动图

由11:57:13开始动作，热再抽汽流量由208.32 t/h下降至193.34 t/h，汽机功率由254.65 MW升高至263.83 MW，耗时76 s。经计算，变负荷速率=（263.83-254.65)MW/76 s=7.247 MW/min，折合到每10 t抽汽流量扰动计算，结果为4.838 MW/min，负荷响应速率为1.466%Pe/min。由于扰动分3次，导致按照上述公式计算会拉低平均负荷响应变化速率，相较于第1次扰动，数据较低。

综上所述，100%主汽流量下，冷再抽汽每10 t抽汽流量扰动负荷响应速率范围为7.217～7.861 MW/min，波动范围小，可控性能较好。同时冷再抽汽的经济性能也较优，用其辅助机组AGC响应，可获得定量的调节手段，具有较好的效果。热再抽汽每10 t抽汽流量扰动负荷响应速率范围为4.838～8.344 MW/min，受分次调节及外部干扰较强的影响，抽汽量对扰动的影响无法精确定性，可辅助调节AGC，但抽汽量无法明确，可按照平均值进行评估[1-2]。

3.2 75%主汽流量下的扰动测试

3.2.1 冷再扰动试验

在2021年4月15日13:45:27，展开75%主汽流量下冷再抽汽方式下的供汽阶跃扰动试验，同时热再抽汽流量一直保持在85 t/h左右，并未发生明显变化，如图4所示。

由图4可知，在13:45:27开始动作，通过流量控制将#2冷再供热流量设定由60 t/h减少到40 t/h，实际冷再流量由58.73 t/h下降至40.51 t/h，功率由211.51 MW上升至218.90 MW，耗时32 s，经计算变负荷速率=（218.90-211.51) MW/32 s=13.856 MW/min，折合到每10 t抽汽流量扰动计算，为7.605 MW/min，负荷响应速率为2.3%Pe/min。

图4 75%MS工况下冷再抽汽的扰动图

在13:49:06开始动作，通过流量控制将#2机组冷再流量设定由40 t/h减少到30 t/h，实际冷再流量由39.98 t/h降低至30.85 t/h，功率由220.70 MW上升至223.64 MW，耗时33 s。经计算，变负荷速率=（223.64-220.70)MW/33 s=5.345 MW/min，折合到每10 t抽汽流量扰动计算，为5.855 MW/min，负荷响应速率为1.77%Pe/min。

3.2.2 热再扰动试验

在2021年4月15日12:55:00，展开75%主汽流量下热再抽汽方式下的供汽阶跃扰动试验，但受制于运行汽温难以控制，单次扰动幅度太小，无法评估大扰动对负荷响应速率的影响，但可评估抽汽量对负荷的影响。同时，冷再抽汽流量一直保持在60 t/h左右，并未发生明显变化，如图5所示。

图5 75%MS工况下热再抽汽的扰动图

由图5可知，在12:55:00开始动作，逐步进行扰动实验，但受限于扰动幅度和时间步长的影响，负荷响应速率较慢。经计算，从标尺2到标尺3变化时，热再供热流量由145.53 t/h下降至125.19 t/h，功率由199.63 MW上升至202.41 MW，耗时186 s。如按照此计算，变负荷速率=（202.41-199.63)MW/186 s=0.896 7 MW/min，折合到每10 t抽汽流量扰动计算，为0.44 MW/min，负荷响应速率为0.13%Pe/min。受制于数控（process identifier,PID）参数和运行人员扰动频次/幅度的限制，未达到预期效果。但通过数据可知，热再流量降低20.34 t，机组负荷上升2.78 MW，即通过短时变化热再流量是可以达到调节变负荷响应速率的目的。

通过热再供热辅助AGC响应能力，需要解决汽温和减温水控制问题。另一方面，在保证汽温控制满足需求的条件下，需要通过提高PID控制回路的参数，提高调节阀的变化能力和热再流量扰动能力，从而实现辅助AGC的能力[3-4]。

4、结语

由扰动试验分析结果可知，冷再抽汽扰动单次波动范围大，响应速度快，可控性能较好，用其辅助机组AGC响应，可根据扰动实验结果获得定量的调节手段，可行性较高。热再抽汽受分次调节、PID参数及外部干扰较强的影响，调节速率慢。如果期望通过热再供热辅助AGC响应能力，需要解决汽温和减温水控制问题。另一方面，在保证汽温控制满足需求的条件下，通过提高PID控制回路的参数，提高调节阀的响应能力和热再流量扰动能力，从而实现辅助AGC的能力。国电汉川发电有限公司扰动补偿控制策略示意图如图6所示。

当存在冷再供热时，优先根据扰动试验结果，获得冷再扰动偏置量，优先调整冷再补偿；如没有冷再时，先将热再供汽逻辑进行梳理优化，满足快速调节能力下，经过热再补偿偏置指令，满足AGC负荷响应速率及消除大频差影响，避免调频调峰考核，获得一定的考核收益。

图6 国电汉川发电有限公司扰动补偿控制策略示意

参考文献:

[1]王洋,杨利,田德中,等.多机组､多元化供热模式下厂级热电负荷运行优化策略研究[J].汽轮机技术,2022,64(5):364-370,373.

[2]惠斌斌,陈干勇,杨利,等.基于融合寻优算法的热电负荷经济性调度[J].能源与节能,2022(10):39-45.

[3]李江旭.几点传动控制模块化实验设计[J].流体测量与控制,2022,3(6):63-68.

[4]郑启山,朱少红,陈长红,等.基于深度学习的风机桨叶定位算法研究[J].流体测量与控制,2023,4(6):29-32.

文章来源：王榭棠.多机组、多供热模式热电负荷优化分配算法的研发[J].流体测量与控制,2024,5(04):36-39+44.