基于自適應粒子群算法的燃煤-捕碳機組熱力系統優化設計

付文鋒，　侯艷峰，　王藍婧，　李嘉華，　楊勇平

(1.華北電力大學 電站設備狀態監測與控制教育部重點實驗室，河北保定 071003；2.華北電力大學 控制與計算機工程學院，河北保定 071003)

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基于自適應粒子群算法的燃煤-捕碳機組熱力系統優化設計

付文鋒1，侯艷峰1，王藍婧2，李嘉華1，楊勇平1

(1.華北電力大學 電站設備狀態監測與控制教育部重點實驗室，河北保定 071003；2.華北電力大學 控制與計算機工程學院，河北保定 071003)

以某1 000 MW超超臨界燃煤機組為例，提出了一種新型燃煤-捕碳機組熱力系統設計方案，建立了該方案下機組的熱經濟性計算框架及回熱系統參數優化模型，并引入自適應粒子群算法進行優化計算.結果表明：新設計燃煤-捕碳機組的熱經濟性顯著改善，循環熱效率比捕碳改造機組相對提高10.7%；自適應粒子群算法收斂快、穩定性好，其優化結果明顯優于其他方法，能夠適用于燃煤-捕碳機組的熱力系統優化設計.

燃煤-捕碳機組； 熱力系統； 自適應粒子群算法； 優化設計

全球變暖是人類共同面對的環境問題.政府間氣候變化專門委員會(IPCC)在《第五次評估報告》中明確指出，化石燃料燃燒和工業生產中產生的CO2是全球溫室氣體增長的主要來源[1].我國從2007年開始成為CO2排放第一大國，面臨著巨大的減排壓力[2].其中，燃煤電廠作為CO2排放大戶，其CO2排放量約占總量的50%，必須承擔起減排和緩解氣候變化的責任.《國家能源科技十二五規劃》中明確提出，到2020年中國的碳排放強度要在2005年的基礎上下降40%～45%[3].因此，開展針對燃煤機組CO2減排技術的研究具有重要意義.

適用于燃煤機組捕碳的方法主要有：燃燒前捕集[4]、富氧燃燒[5]和燃燒后捕集[6].其中，采用前2種技術時，燃燒系統需要進行大幅調整，投資成本較高，在現役機組中應用較少.燃燒后捕集技術適應性強，發展相對成熟，可以廣泛應用于現役機組和新建機組.燃燒后捕集CO2的方法主要有化學吸收法[7]、物理吸附法[8]、低溫蒸餾法[9]和膜分離法等[10].其中，化學吸收法具有捕碳效率高、吸收劑可循環使用以及適合大規模捕碳等優點，吸引眾多學者開展了廣泛研究.在吸收劑方面，Léonard等[8]研究了單乙醇胺(MEA)溶液與CO2的反應機理及其吸收特性；馬雙忱等[9]研究了氨水溶液與MEA溶液捕碳效率的影響因素.在捕碳系統耗能方面，Fu等[10]以仿真方法研究了MEA溶液再生能耗數值；Abu-Zahra等[11-12]研究了捕碳系統操作參數對系統能耗的影響.在系統供能方面，劉芳等[13]和Mokhtar等[14]分別提出了以機組抽汽和太陽能為捕碳系統供能的方案.在機組能耗變化方面，Freguia等[15]和Wagener 等[16]分別研究了吸收劑采用氨水溶液和MEA溶液時，捕碳系統對機組能耗的影響.

以現有的研究報道來看，捕碳系統與熱力系統的集成通常僅是簡單地將捕碳裝置加裝在燃煤機組的某些特定位置，而原熱力系統并未隨捕碳裝置的引入同時進行優化.由于新增的捕碳系統破壞了原熱力系統結構，導致系統內部各參數偏離最優，影響了機組的熱經濟性，因此應當對燃煤-捕碳機組的整體熱力系統重新進行優化設計.筆者基于吸收劑采用MEA溶液、再生能源取自機組抽汽的捕碳方法，提出了一種新型燃煤-捕碳機組耦合熱力系統，并引入自適應粒子群(AWPSO)算法[17]對其熱力系統參數進行優化設計，同時對不同設計方法進行了對比分析.

1　捕碳系統工藝流程

捕碳系統見圖1，主要包括吸收塔、再生塔、貧富液換熱器、再沸器、冷凝器和汽水分離器.由脫硫脫硝系統排出的煙氣經過增壓風機從吸收塔底部自下而上流動，與此同時，用于吸收CO2的MEA貧液從吸收塔頂部自上而下噴淋.煙氣與MEA貧液在吸收塔中逆流接觸并發生化學反應，絕大部分CO2被吸收，貧液變為富液，被處理過的煙氣經煙囪排向大氣.富液經過貧富液換熱器后從再生塔頂部自上而下噴淋入塔，之后進入再沸器進行解析，富液轉變為貧液.解析出的CO2經再生塔進入塔頂冷凝器和汽水分離器進行提純，其中冷凝水回流到再生塔中，高純度的CO2經過壓縮封存以備后期利用.再生得到的貧液由再生塔底流出，經貧富液換熱器和冷凝器進行熱量交換后與補充的MEA溶液混合再次進入吸收塔；MEA溶液在貧、富液泵的推動下，往復循環于吸收塔與再生塔之間，構成了連續吸收和解析CO2的工藝流程.

圖1　煙氣CO2捕集系統Fig.1　Flow chart of the flue gas CO2 capture system

MEA溶液具有較強的堿性，溫度在20～50 ℃時可與煙氣中的CO2迅速反應生成較穩定的氨基甲酸鹽，使煙氣中的CO2得以脫除.氨基甲酸鹽在再沸器中被加熱，溫度高于105 ℃時發生分解，釋放出CO2，溶劑MEA得以再生[18].解析過程需要大量耗能，該部分能量由再沸汽(一般為飽和水蒸氣或微過熱水蒸氣)提供.當再沸器內溫度高于122 ℃時，再生得到的MEA容易發生熱降解，因此需要選擇合適的再沸汽源并嚴格控制再沸汽參數.捕碳系統主要操作參數見表1.

2　新型燃煤-捕碳機組熱力系統結構設計

由于MEA再生能耗巨大，為了滿足這部分熱量要求，需要從機組抽取大量的蒸汽.經過初步估算，當捕碳效率為85%時，捕碳系統耗汽量可達到低壓缸入口蒸汽量的一半左右[19-20].在汽輪機中若抽取如此大量的蒸汽，最適宜的抽汽點應選在中、低壓缸的連接管道上.抽汽在再沸器中放熱后凝結成水，為了回收工質和熱量，此部分水應返回凝結水系統.同時，塔頂冷凝器具有較大的放熱量，可以用來加熱凝結水.經過Aspen Plus軟件模擬，當捕碳效率達到65%以上時，塔頂冷凝器的放熱量足以取代最后一臺低壓加熱器來加熱凝結水.

表1　捕碳系統主要操作參數

基于以上分析，筆者提出了如圖2所示的燃煤-捕碳機組的熱力系統結構，該系統具有如下特點：(1)回熱系統采用“3高3低1除氧”的7級加熱系統.其中，高壓缸設置2段抽汽，中壓缸設置3段抽汽，低壓缸設置2段抽汽；(2)捕碳系統的再沸汽源取自中壓缸排汽，并使中壓缸排汽壓力在額定工況時恰好匹配再沸汽要求；(3)充分利用捕碳系統余熱，其中塔頂冷凝器余熱用于預熱凝結水，再沸器余熱回收于除氧器.

圖2　新型燃煤-捕碳機組熱力系統結構Fig.2　Thermodynamic system of the newly-built coal-fired unit with carbon capture

3　新型燃煤-捕碳機組熱力系統參數設計

3.1自適應粒子群算法

自適應粒子群算法在標準粒子群(PSO)算法的基礎上對慣性權重系數進行了改進，使該算法在收斂速度和穩定性上均得到了提升，其數學描述為

(2)

ω由下式定義：

(3)

式中：ωmax、ωmin分別為權重ω的最大值和最小值；f為粒子當前的適應度值；favg、fmin分別為當前所有粒子的平均適應度值和最小適應度值.

AWPSO算法流程見圖3.

圖3　自適應粒子群算法流程圖Fig.3　Flow chart of the AWPSO algorithm

3.2熱經濟性計算及尋優模型

根據汽輪機汽態膨脹線，加熱器各級抽汽焓hj可以表示為各級抽汽壓力pj的函數：

(4)

式中：j=1,2,…,z，z為加熱器級數.

加熱器的給水焓升τ、蒸汽放熱量q和疏水放熱量γ均可表示為抽汽壓力pj的函數：

(5)

根據各級加熱器熱量平衡和質量平衡建立燃煤-捕碳機組熱力系統汽水分布矩陣方程：

(6)

式中：A為熱力系統結構系數矩陣；α為各級抽汽流量份額矩陣；qf為主系統外的能量流矩陣，包括捕碳系統能耗和給水泵焓升等；τ為各加熱器給水焓升矩陣.

通過求解式(6)，各級抽汽流量份額αj也可以表示為抽汽壓力pj的函數：

(7)

機組循環熱效率η可按下式計算：

(8)

式中：w為單位工質的循環做功量；q0為單位工質的循環吸熱量；h0為新蒸汽焓；hc為汽輪機排汽焓；hfw為鍋爐給水焓；qrh為工質再熱吸熱量；n為再熱前的抽汽流數.

結合式(4)和式(7)，循環熱效率最終可以表示為抽汽壓力pj的函數：

(9)

以機組循環熱效率為尋優目標并考慮約束條件，最終可以確定燃煤-捕碳機組熱力系統優化數學模型為

(10)

約束條件：pc

式中：p0和pc分別為汽輪機的主蒸汽壓力和排汽壓力.

3.3應用實例

以某1 000 MW超超臨界燃煤機組作為參考機組，機組額定參數和回熱系統參數見表2和表3.

表2　某1 000 MW燃煤機組額定參數

參考上述機組確定新設計燃煤-捕碳機組的邊界參數.其中，主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、再熱蒸汽壓力、再熱蒸汽溫度和排汽壓力保持不變.新設計的回熱抽汽個數變為7，由塔頂冷凝器首先加熱凝結水并取消了8號加熱器.由于1號加熱器和2號加熱器的抽汽壓力會影響到鍋爐給水溫度和再熱蒸汽壓力，因此在優化計算時未改變1號和2號加熱器的抽汽壓力.

表3　某1 000 MW燃煤機組回熱系統參數

應用AWPSO算法，構造適應度函數F=-η.參數設置如下：種群規模N=20；學習因子c1=c2=2；慣性權重wmax=0.9，wmin=0.5；迭代步數t=500.經過50次重復優化計算，得到了各級抽汽壓力的設計參數.在相同的熱力系統結構下，分別采用平均分配法、遺傳(GA)算法和PSO算法對熱力系統參數進行設計.不同方法的比較結果見表4和表5.3種智能尋優方法對應的適應度值進化曲線見圖4.

表4不同方法的優化計算結果

Tab.4　Calculation results of different optimization methods MPa

4　對比分析

4.1傳統設計方法與智能尋優方法的對比

由表5可見，在對燃煤-捕碳機組回熱系統進行設計時，智能尋優方法明顯優于以平均分配法為代表的傳統設計方法.平均分配法由于忽略了蒸汽放熱量隨加熱器給水焓升的變化，與機組實際情況差別較大，導致優化效果較差.而在應用GA算法、PSO算法和AWPSO算法進行優化時，所采用的數學模型充分考慮了各種實際因素的影響，沒有對熱力系統進行簡化和假設，所以取得了良好的優化效果.由于燃煤-捕碳機組熱力系統自身的特殊性，目標函數與優化變量之間的耦合性和非線性更強，智能尋優方法更適用于這種復雜系統的優化設計.

表5不同捕碳方案下的給水焓升分配及循環熱效率的比較

Tab.5Comparison of feed-water enthalpy rise distribution and cycle thermal efficiency under different CO2capture schemes

對比參數改造方案1)新設計燃煤-捕碳機組方案平均分配法AWPSO算法PSO算法GA算法τ1/(kJ·kg-1)175.54179.95179.95179.95179.95τ2/(kJ·kg-1)239.81136.30189.62189.71191.30τ3/(kJ·kg-1)120.64136.30222.27217.74210.81τ4/(kJ·kg-1)247.56136.30161.6166.03171.38τ5/(kJ·kg-1)94.01136.3082.6783.9482.19τ6/(kJ·kg-1)80.99136.3080.1580.2680.91τ7/(kJ·kg-1)83.01136.3081.3980.0081.11τ8/(kJ·kg-1)75.72凝結水預熱焓升τ/(kJ·kg-1)119.46119.46119.46119.46循環熱效率η0.36920.40070.40870.40860.4066

注：1)以文獻[19]的方案計算.

圖4　最佳適應度值進化曲線Fig.4　Best fitness trends of various optimization algorithms

4.2智能尋優方法的對比

由圖4可見，GA算法的收斂速度最慢，尋優效果最差，而AWPSO算法收斂速度最快，尋優效果最好，這主要是算法自身尋優機制的不同所致.

GA算法在尋優過程中需要通過“選擇”、“交叉”和“變異”來實現“個體”與“種群”的更新，計算復雜度高，在求解到一定范圍后，進化方向偏離最優方向，做了大量無為而冗余的迭代；尋找最優值的過程中比較均勻地向最優區域移動，并且GA算法過早收斂于局部最優，使得尋優效果較差.AWPSO算法與PSO算法通過隨機速度來改變“個體”，計算復雜度相對較低，“個體”與“種群”在更新時具有高度的隨機性，粒子具有“記憶”特性，同時關注自身最優值與種群最優值，整個尋優過程中始終跟隨當前最優解，從而能夠在較短的時間內找到最優解.AWPSO算法又在PSO算法的基礎上對慣性權重描述進行了改進，增強了算法前期的收斂能力和后期的搜索能力，因而具有更高的求解速度和精度.

4.3設計方案的主要優點

當主蒸汽質量流量相同時，參考機組、捕碳改造機組和新設計燃煤-捕碳機組的發電功率和循環熱效率的對比見圖5.

圖5　機組發電功率及循環熱效率的對比Fig.5　Comparison of unit power output and cycle thermal efficiency

由圖5可以看出，若在參考機組的基礎上直接進行捕碳改造，并未對系統參數進行優化，發電功率和循環熱效率分別下降了21.8%和25%；對燃煤-捕碳熱力系統進行重新優化設計后，發電功率和循環熱效率分別比改造機組提高了7.8%和10.7%.這是由于新設計的燃煤-捕碳熱力系統有以下幾方面優點：(1)再沸汽源參數更接近捕碳系統的要求，減少了參數調節過程中的能量損失；(2)回收了塔頂冷凝器的余熱，代替了最后一級低壓加熱器；(3)對各級加熱器的給水焓升重新進行了最優化分配.以上各因素使得新設計燃煤-捕碳機組的熱經濟性更具優勢.經計算，若機組年利用小時數以5 000 h計，新設計的燃煤-捕碳機組比改造機組年多發電約3.05×108kW·h，年減排CO2約3.265×106t，具有可觀的經濟效益和社會效益.

5　結　論

(1) 重新設計了一種燃煤-捕碳機組熱力系統，可以有效地減少再沸汽源的能量損失并能利用塔頂冷凝器的余熱.

(2) 建立了熱力系統參數優化模型，引入自適應粒子群算法對某1 000 MW超超臨界燃煤-捕碳機組進行尋優計算，結果表明：新系統在優化后，機組的循環熱效率比未優化的捕碳改造機組提高了10.7%.

(3) 自適應粒子群算法在應用于燃煤-捕碳熱力系統優化時，收斂快、精度高，適用于捕碳系統與燃煤機組的集成設計，并可以推廣應用于其他復雜能量系統的參數優化問題.

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Optimized Design for Thermodynamic System of Coal-fired Power Plants with CO2Capture Based on AWPSO Algorithm

FUWenfeng1,HOUYanfeng1,WANGLanjing2,LIJiahua1,YANGYongping1

(1. MOE's Key Laboratory of Condition Monitoring and Control for Power Plant Equipment,North China Electric Power University, Baoding 071003, Hebei Province, China;2. School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, Hebei Province, China)

Taking the 1 000 MW ultra-supercritical coal-fired unit as an example, a new design scheme was proposed for the thermal system of power plant with CO2capture, based on which a computing framework for the thermal efficiency and a parameter optimization model for the regenerative system were set up, while the adaptive weighted particle swarm optimization (AWPSO) algorithm was applied for relevant calculations. Results show that the thermal economy of the newly-designed coal-fired power unit with CO2capture has been significantly improved, with its cycle thermal efficiency 10.7% higher than the retrofitted unit before optimization. The AWPSO algorithm is characterized by quick convergence and high stability, and its optimization results are obviously better than other methods, which therefore may be used for design optimization on thermodynamic system of coal-fired carbon-captured power units.

coal-fired power plant with CO2capture; thermodynamic system; AWPSO algorithm; design optimization

2015-10-09

國家自然科學基金煤炭聯合基金資助項目(U1261210)；中央高校基本科研業務費專項資金資助項目(2014MS109, 2014MS135)

付文鋒(1982-)，男，河北唐山人，講師，博士研究生，主要從事節能原理與技術方面的研究．電話(Tel．)：13673222032；

E-mail：fwf_1982@163.com．

1674-7607(2016)09-0746-07

TK284.1

A學科分類號：470.20