空氣預熱器差壓引起機組降出力的預測研究

劉 科，楊興森，董信光，張利孟，田春曉

（1.山東電力研究院，山東 濟南 250003；2.國網山東省電力公司電力科學研究院，山東 濟南 250003）

0 引言

風電、光伏等清潔能源在國家補貼和稅收優惠政策下發展迅速，裝機容量不斷增大，但由于風電、光伏等發電具有波動性、間歇性，對接入電網消納造成困難，而且目前電力需求增長放緩，外電入魯規模不斷增大的新形勢下，可再生能源消納面臨更大壓力。同時，隨著山東省新能源發展的再次提速、核電產業的加速轉型，加上外電入魯規模不斷擴大和綠色配額制正式實施，對山東省可再生能源消納提出更嚴格要求，電網調峰難題日益凸顯［1］。

并網火電機組逐漸向承擔調峰任務、提供輔助服務轉型，但火電機組并不是完全可調的，其負荷調整范圍與煤質情況、主輔機設備運行狀態、環境溫度等都有關系［2］。運行中的機組由于環境參數不會發生突變，影響機組最大出力的是煤質和主輔機的設備運行狀態，其中，制粉系統和風煙系統異常是導致機組發生降出力事件最多的兩大系統［3］。據統計，空氣預熱器（簡稱空預器）煙氣側差壓過高是導致機組降出力的主要原因之一［4-5］?？疹A器煙氣側差壓增大導致機組降出力主要是兩方面原因，一是煙道阻力增大，風機出力達到上限導致機組無法繼續提升出力；二是空預器差壓過高，說明空預器可能由局部堵灰，堵塞部分交替經過煙氣倉、一次風倉、二次風倉，會造成一次風壓、二次風壓、爐膛負壓的周期性波動，嚴重影響鍋爐安全穩定運行，為保證機組安全運行，只能提出降出力申請。

燃煤含硫量較高、脫硝系統噴氨過量等因素都會導致空預器的狀態發生復雜變化［6-8］，因此煤硫分的實時檢測預警裝置在實際應用過程中并不順利。但這些因素最終都會體現在空預器煙氣側差壓這一數據中，通過監測分析空預器各個負荷下的煙氣側差壓數據及其變化趨勢，可以對空預器的設備狀態做出客觀評價，并進一步判斷空預器會不會成為機組繼續提升出力的限制因素。通過分析空預器煙氣側差壓與機組負荷的關系，建立二者的影響模型，最終通過實時監測空預器差壓狀態，評估預測機組最大出力。

1 空預器差壓與鍋爐出力相關性分析

1.1 山東省600 MW 典型機組空預器差壓與鍋爐出力對應關系

依托山東省網源監督服務平臺的海量數據，分析山東省典型600 MW等級機組，以HD電廠1號、RZ電廠1號、FD電廠1號、FD電廠2號這3個電廠4臺機組為例，研究空預器差壓與機組出力的相關性。4臺機組的空預器均為三分倉回轉式空氣預熱器，鍋爐BMCR工況最大蒸發量分別為2 102 t/h、1 960 t/h、1 960 t/h。

為排除機組供汽供熱的影響，以鍋爐蒸發量代表鍋爐實際出力，圖1 所示為2020 年4 月，RZ、HD、FD 3 個電廠的空預器A、B 側煙氣差壓與鍋爐蒸發量的對應散點圖。圖2 是FD 電廠1 號機組連續3 個月無降出力情況下空預器煙氣側差壓與鍋爐蒸發量的對應關系。4月份，RZ 電廠1號機組、HD 電廠1號機組、FD 電廠1 號機組均未出現空預器差壓引發的機組降出力事件，FD 電廠2 號機組發生了多次空預器差壓導致的機組降出力事件。由圖1可知，前3臺機組的空預器差壓與鍋爐蒸發量存在明顯且相似的正相關關系，其對應關系與圖2 所展示的對應關系是一致的?？梢?，空預器狀態正常時，煙氣側差壓與鍋爐蒸發量的對應關系在不同機組不同時間段內是一致的。

圖1 4月不同機組空預器差壓與鍋爐蒸發量的關系

圖2 FD電廠1號機組2020年5—7月空預器差壓與鍋爐蒸發量的對應關系

FD 電廠2 號機組2020 年4—7 月B 側空預器差壓與蒸發量關系，如圖3所示。4月、5月連續出現空預器差壓過高導致機組降出力后，機組進行了停機解包沖洗，6月、7月的差壓數據明顯降低。由圖3可以看到，4月FD電廠2號機組空預器B側煙氣差壓與鍋爐蒸發量關系與6 月、7 月的對應關系整體趨勢相似，但在部分負荷點對應的空預器差壓有明顯偏高的數據。

圖3 FD電廠2號機組2020年4—7月空預器B側差壓與鍋爐蒸發量對應關系

1.2 數據清洗后空預器差壓與鍋爐出力對應關系分析

在同一鍋爐蒸發量下，空預器的煙氣側差壓是一個范圍，但只有最大值才會對空預器的設備評價有意義，因此，為明確空預器差壓與鍋爐出力對應關系，從空預器正常狀態下的數據入手，以FD 電廠1號、2 號機組2020 年6 月、7 月數據為例進行數據切片清洗，以100%最大蒸發量、95%最大蒸發量、90%最大蒸發量、80%最大蒸發量、75%最大蒸發量、70%最大蒸發量、65%最大蒸發量、60%最大蒸發量、55%最大蒸發量、50%最大蒸發量、45%最大蒸發量、42%最大蒸發量為節點，由于每個負荷下正常的差壓是一個范圍，但只有正常運行狀態下的最大值才能代表空預器的差壓狀態，因此保留每個負荷節點下的最大差壓數據進行分析。在切片清洗后，進行函數擬合，發現對數函數擬合的R2大于0.95，擬合效果較好。數據切片清洗后FD 電廠1 號、2 號機組6月、7月差壓與蒸發量的擬合關系見圖4、圖5，可以認為正常狀態下，鍋爐蒸發量對應的最大空預器差壓符合對數關系。

圖4 數據切片清洗后FD電廠1號機組2020年6月、7月差壓與蒸發量的擬合關系

FD 電廠2 號機組4 月份多次出現因空預器差壓過高導致的機組降出力事件，為進一步研究空預器阻力異常狀態下差壓與蒸發量的關系，對FD 電廠2 號機組4 月空預器差壓及鍋爐蒸發量的數據進行切片清洗，得到11 個蒸發量節點下相對偏高的差壓數據并進行擬合，數據對應關系如圖6 所示，擬合后R2>0.9，可見，空預器阻力升高后的差壓數據與其對應的鍋爐蒸發量同樣也符合對數函數關系。

圖5 數據切片清洗后FD電廠2號機組6、7月差壓與蒸發量的擬合關系

圖6 FD電廠2號機組2020年4月份差壓異常偏高數據擬合圖

2 模型建立與應用

2.1 建模依據

由1.2部分的分析可知，空預器正常狀態下的差壓上限數據ΔP與鍋爐蒸發量符合一定的函數關系

空預器阻力升高后，在不停機的情況下很難逆轉，因此此時高于正常上限值的空預器差壓數據仍與鍋爐蒸發量有相似的函數關系f2（G），可以認為f2（G）能夠反映空預器阻力狀態變化后，偏高的差壓值隨蒸發量G的變化趨勢，作為判斷鍋爐最大出力的依據。

同樣由1.2 部分的分析，f2（G）與f1（G）的系數接近，只是相對位置不同，可以近似認為f2（G）是空預器之前狀態下的函數f1（G）向上平移得到的，即：

式中：G為鍋爐蒸發量，t/h；ΔPsafe為空預器正常狀態下的煙氣側差壓上限，kPa；ΔPbigger為空預器狀態變化后，異常偏高的煙氣側差壓，kPa。

根據監測到的異常偏高差壓數據得到異常差壓值隨鍋爐蒸發量的變化規律f2（G）后，進一步根據規程規定的空預器差壓的報警值ΔPmax0，求得空預器此狀態下所能達到的鍋爐最大蒸發量Gmax，即：

式中：Gmax為預測的鍋爐最大蒸發量，t/h；ΔPmax0為空預器差壓的報警值，kPa。

2.2 最大出力模型判斷步驟

最大出力模型判斷步驟如圖7所示。

2.3 模型推廣與結果分析

為保證模型的準確性，對建模所需的空預器差壓等數據有以下要求：1）所選時間段內的差壓數據應覆蓋45%～100%的鍋爐蒸發量區間，且在各個蒸發量節點下都應有足夠多的數據點，至少要有100 組差壓數據；2）由于空預器阻力會隨時間發生變化，需要定期對f1（G）函數進行修正。

利用上述分析和建模方法，對FD 電廠2 號機組建模驗證通過后，將模型推廣到網源平臺20 余臺數據質量符合要求的機組上，并將模型預測結果接入網源平臺。實現了通過監測機組空預器差壓，預測機組因預熱器差壓引起的降出力事件。

圖7 最大出力模型判斷

2020 年8 月，根據平臺監測結果，配合遠程最大出力試驗進行模型驗證。根據監測結果共挑選24 臺機組進行遠程最大出力試驗，其中模型顯示差壓受限的機組的4臺，差壓顯示正常的機組20臺，分別對它們進行遠程最大出力試驗。試驗結果如表1 所示，有3 臺機組未能達到最大出力提出降出力，1 臺機組在經過一段時間調整后達到最大出力；另外20 臺差壓正常的機組有19 臺順利達到最大出力，有1 臺機組因磨煤機跳機未能達到最大出力。成功預測的3 起降出力事件，預測結果與實際降出力情況十分接近。其中8月5日預測LD電廠7號機組（額定容量140 MW）最大出力為129.0 MW，實際最大出力128.7 MW；8 月7 日預測LY 電廠7 號機組最大出力為137.7 MW，實際最大出力136.1 MW；8 月11 日，預測FD 電廠2 號機組（額定容量650 MW）最大出力為589.1 MW，實際最大出力601.1 MW，電廠提交的降出力原因是帶工業抽汽，但實際上機組在接近600 MW時已經將工業抽汽轉移到其他機組，降出力原因是空預器差壓高。說明該模型能夠預測預熱器壓差引起的降出力事件，但是無法預測其他類型降出力事件。

表1 模型預測與遠程最大出力試驗結果對比

3 結語

通過分析大量數據明確了空預器差壓與機組出力之間的函數關系，挖掘空預器正常狀態和異常狀態下煙氣側差壓對機組出力之間的影響規律，建立了基于監測空預器差壓數據，實時評估預測機組最大出力的模型，模型驗證結果較好，能有效預測因預熱器差壓高導致的機組降出力事件的發生。機組此類降出力情況的提前預測，能夠幫助調度人員及時掌握機組的真實出力情況，為合理安排機組參與應急調度提供了依據，提高了機組完成調度任務的成功率，有效保障了電網的安全穩定。