入爐煤質(zhì)在線軟測(cè)量技術(shù)研究與應(yīng)用進(jìn)展

成艷亭，宋立信，池 鋒，馬 超，景 強(qiáng)，王 洋

(1.中國(guó)大唐集團(tuán)科學(xué)技術(shù)研究院有限公司，北京 100040；2.廣東大唐國(guó)際潮州發(fā)電有限公司，廣東 潮州 515723；3.太極計(jì)算機(jī)股份有限公司，北京 100102；4.山東理工大學(xué) 物理與光電工程學(xué)院，山東 淄博 255000)

0 引 言

火電生產(chǎn)過(guò)程中，煤質(zhì)波動(dòng)是影響鍋爐效率的主要因素之一，但煤質(zhì)是少數(shù)未廣泛實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)聯(lián)入生產(chǎn)控制的過(guò)程變量。當(dāng)前煤質(zhì)在線分析儀多依賴進(jìn)口，設(shè)備應(yīng)用到核射線或其他高能束的介入探測(cè)，價(jià)格昂貴、應(yīng)用要求高、后期維護(hù)投入較大；煤質(zhì)分析儀適用于皮帶煤的測(cè)試，對(duì)于中儲(chǔ)式制粉系統(tǒng)測(cè)試后的煤還需經(jīng)過(guò)制粉倉(cāng)存儲(chǔ)，并不能直接反映入爐煤品質(zhì)，因此煤質(zhì)在線分析儀器在火電生產(chǎn)過(guò)程協(xié)同控制中的應(yīng)用較少。

工業(yè)過(guò)程某些重要變量難以直接檢測(cè)，借助軟測(cè)量技術(shù)可通過(guò)易于得到的輔助變量進(jìn)行間接診斷估計(jì)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)。軟測(cè)量技術(shù)也稱為軟儀表或虛擬儀表，被認(rèn)為是儀表技術(shù)發(fā)展的第5個(gè)階段(模擬儀表-電子儀表-數(shù)字儀表-智能儀表-虛擬儀表)。研究人員基于電廠分布式聯(lián)動(dòng)控制監(jiān)測(cè)的特點(diǎn)，將軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于入爐煤煤質(zhì)的在線測(cè)量[1-2]，并初步形成了不同的技術(shù)路線。

火電生產(chǎn)中大量的分布式測(cè)點(diǎn)狀態(tài)反映了生產(chǎn)工況及燃用煤質(zhì)的情況，特別是爐后煙氣組分變化與入爐煤可燃成分組成密切相關(guān)。根據(jù)GB/T 13223—2011《火電廠大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》要求，我國(guó)多數(shù)電廠都配備了煙氣排放連續(xù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(Continuous Emission Monitoring System，簡(jiǎn)稱CEMS)，CEMS系統(tǒng)內(nèi)集成了氣體分析儀、顆粒物分析儀、溫度/壓力/濕度分析儀等在線獲取SO2、O2、NOx等氣體成分的標(biāo)準(zhǔn)體積分?jǐn)?shù)、煙塵顆粒濃度及煙氣排放物理特性(煙氣流量、煙道壓力、溫度、濕度等)。根據(jù)“特定品質(zhì)的燃煤和工況產(chǎn)生特定排放”的事實(shí)，煙氣側(cè)參數(shù)結(jié)合磨煤機(jī)參數(shù)、爐側(cè)汽水參數(shù)、機(jī)前參數(shù)等可充分反映燃用煤的品質(zhì)。當(dāng)前入爐煤質(zhì)軟測(cè)量研究基于機(jī)理分析或數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、人工智能形成了不同的技術(shù)路線；而燃煤品質(zhì)具有多參數(shù)的特點(diǎn)，不同燃煤品質(zhì)參數(shù)的軟測(cè)量存在關(guān)聯(lián)的同時(shí)亦有較大區(qū)別，關(guān)于入爐煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)體系目前缺乏綜合的系統(tǒng)論證。

為總結(jié)論證煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)的體系框架，筆者按照技術(shù)特點(diǎn)對(duì)入爐煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)原理和方法進(jìn)行分類總結(jié)，對(duì)不同煤質(zhì)參數(shù)的軟測(cè)量方法進(jìn)行關(guān)聯(lián)論證，分析不同煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)存在的問(wèn)題，對(duì)未來(lái)入爐煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)的發(fā)展方向提出建議。

1 燃煤品質(zhì)參數(shù)及軟測(cè)量技術(shù)分類

煤質(zhì)分析分工業(yè)分析和元素分析兩類，元素分析包含煤中可燃性元素碳(C)、氫(H)、氧(O)、氮(N)、硫(S)含量以及灰分(A)、水分(M)，元素含量以通常以收到基統(tǒng)計(jì)。工業(yè)分析參數(shù)包括固定碳、灰分、水分、揮發(fā)分含量，在火電生產(chǎn)中以煤的工業(yè)分析應(yīng)用為主并參與火電的能效分析。此外，燃煤品質(zhì)參數(shù)還包括煤的發(fā)熱量，可分為高位發(fā)熱量及低位發(fā)熱量，發(fā)熱量是燃煤分析中非常受關(guān)注的品質(zhì)參數(shù)，以低位發(fā)熱量的分析應(yīng)用為主。

煤質(zhì)軟測(cè)量可根據(jù)煤質(zhì)劃分方法不同分為煤種辨識(shí)及上述燃煤品質(zhì)參數(shù)的軟測(cè)量；煤種辨識(shí)技術(shù)綜合煤的品質(zhì)特性按照易燃性、發(fā)熱高低等將燃煤劃分為有限的品質(zhì)等級(jí)，電廠通過(guò)建立燃用煤種歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)比不同品質(zhì)等級(jí)燃煤的應(yīng)用工況、效率、經(jīng)濟(jì)性等開(kāi)展燃煤種類的在線辨識(shí)技術(shù)。如王惠杰和王雷雨[3]在某電廠應(yīng)用燃煤品質(zhì)范圍內(nèi)，利用k-均值法得到用煤收到基灰分、水分的典型值，用k-中心算法得到干燥無(wú)灰基典型值，在此基礎(chǔ)上將典型數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，并基于門捷列夫經(jīng)驗(yàn)公式補(bǔ)充低位發(fā)熱量構(gòu)造燃煤品質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)，基于正反平衡校驗(yàn)對(duì)入爐煤種進(jìn)行在線識(shí)別。

當(dāng)前入爐煤質(zhì)軟測(cè)量以具體品質(zhì)參數(shù)的軟測(cè)量為主，也是本研究的主要論述內(nèi)容，下述內(nèi)容中煤質(zhì)軟測(cè)量即代指煤的具體品質(zhì)參數(shù)的軟測(cè)量技術(shù)，圍繞煤的元素含量、水分、灰分、發(fā)熱量的軟測(cè)量分別論述。根據(jù)不同檢測(cè)原理和技術(shù)路線，將當(dāng)前研究和應(yīng)用的軟測(cè)量技術(shù)劃分為基于機(jī)理分析的軟測(cè)量和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軟測(cè)量?jī)纱箢悾旅娣謩e對(duì)兩類煤質(zhì)在線軟測(cè)量方法進(jìn)行闡述。

2 基于機(jī)理模型分析法的煤質(zhì)在線軟測(cè)量

基于機(jī)理分析的煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)起源于輸入/損失技術(shù)[4]，機(jī)理分析以制粉、汽水、排煙等環(huán)節(jié)的能量、質(zhì)量平衡作為依據(jù)構(gòu)建軟測(cè)量模型。

2.1 基于機(jī)理分析的水分軟測(cè)量

2.1.1機(jī)理分析模型

水分軟測(cè)量模型機(jī)理主要根據(jù)磨煤機(jī)進(jìn)出口能量平衡分析構(gòu)建，如圖1所示[5-8]。根據(jù)能量平衡原理流入和流出磨煤機(jī)能量相等，各部分能量通過(guò)磨煤機(jī)入口風(fēng)量、磨煤機(jī)出力、漏風(fēng)系數(shù)、摩擦因數(shù)、工質(zhì)比熱等測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算；其中原煤物理熱、水分蒸發(fā)熱量及加熱煤料熱量均與煤含水量有關(guān)。

圖1 磨煤機(jī)能量平衡模型Fig.1 Energy equilibrium model of coal mill

原煤物理熱qrc為

qrc=Cdc(1-Mar)trc+MarC(H2O)trc，

(1)

式中，Cdc為煤的干燥劑比熱容，kJ/(kg·K)；trc為原煤溫度，℃；C(H2O)為水的比熱容，kJ/(kg·K)。

煤粉在磨煤機(jī)研磨過(guò)程中蒸發(fā)水分消耗的熱量qev和蒸發(fā)水分ΔMar為

qev=ΔMar(2 500+C″(H2O)t2-4.187trc)，

(2)

(3)

其中，C″(H2O)為水蒸氣平均比定壓熱容，kJ/(kg·K)；t2為磨煤機(jī)風(fēng)粉混合物溫度，℃；wmf為磨煤機(jī)出口煤粉含水量，視為煤粉細(xì)度R90和磨煤機(jī)出口風(fēng)粉混合物溫度、Mar的函數(shù)，具體為

(4)

加熱煤料消耗的熱量qf為

(5)

其中，等號(hào)右側(cè)第2部分為解凍熱量，適用于最低日均溫度低于0 ℃的寒冷地區(qū)，最低日均溫度高于0 ℃的氣候該部分取0；Id為冰的溶解熱，kJ/kg；ci為冰的比熱容，kJ/(kg·K)；ta,min為最低日均溫度，℃。

根據(jù)圖1中磨煤機(jī)能量平衡模型最終得到關(guān)于原煤收到基水分的一元二次方程[9-10]。需要說(shuō)明的是所述水分軟測(cè)量機(jī)理分析方法僅適用于直吹式鍋爐，而中儲(chǔ)式鍋爐制粉系統(tǒng)輸出的煤進(jìn)入煤粉倉(cāng)而非進(jìn)入鍋爐，因此基于制粉系統(tǒng)能量平衡分析所得含水量并不能代表入爐煤含水量，中儲(chǔ)式鍋爐入爐煤含水量的理論計(jì)算模型[11]為

Mar=80.65γ(H2O)(V(CO2)+V(SO2)+V(N2)+V(O2))-
9w(Har)-100ραVgkdk，

(6)

式中，γ(H2O)為煙氣中水分的體積分?jǐn)?shù)；V(CO2)、V(SO2)、V(N2)、V(O2)分別為煙氣中CO2、SO2、N2、O2在標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的體積，L；ρ為空氣密度，kg/L；α為過(guò)量空氣系數(shù)；Vgk為干煙氣體積；dk為空氣濕度。

2.1.2基于機(jī)理分析的水分軟測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

文獻(xiàn)[5]在一臺(tái)300 MW機(jī)組上應(yīng)用基于機(jī)理分析軟測(cè)量模型測(cè)量入爐煤水分含量，入爐煤質(zhì)在試驗(yàn)期間較為穩(wěn)定，現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用表明軟測(cè)量模型適用于配有直吹式制粉系統(tǒng)的電站鍋爐，入爐煤收到基水分的實(shí)時(shí)測(cè)量誤差在5%以下。文獻(xiàn)[7]在某電廠直吹式制粉系統(tǒng)應(yīng)用水分軟測(cè)量分析，對(duì)比一段時(shí)間內(nèi)的煤粉的工業(yè)分析值，水分軟測(cè)量平均相對(duì)誤差為-3.33%。

相較于其他煤質(zhì)參數(shù)，基于機(jī)理分析的水分軟測(cè)量只涉及制粉環(huán)節(jié)，通常先于其他燃煤品質(zhì)參數(shù)進(jìn)行求解，軟測(cè)量結(jié)果作為其他品質(zhì)參數(shù)軟測(cè)量分析的已知條件。

2.2 基于機(jī)理分析的元素成分軟測(cè)量

2.2.1機(jī)理分析模型

燃煤中可燃成分(有機(jī)元素)經(jīng)過(guò)燃燒氧化放熱后形成煙氣，燃煤有機(jī)元素組成決定了煙氣組分含量，研究者通過(guò)煙氣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)依據(jù)國(guó)標(biāo)進(jìn)行了煤元素成分的機(jī)理分析模型。元素含量通常以收到基(Car、Sar、Har、Oar、Nar)為基準(zhǔn)，而分析中常以干燥無(wú)灰基(Cdaf、Sdaf、Hdaf、Odaf、Ndaf)為計(jì)算單位，兩者之間可參考國(guó)標(biāo)利用收到基灰分進(jìn)行換算[12-14]。

基于機(jī)理分析的煤元素成分軟測(cè)量通常將含水量作為已知條件，以入爐和爐后的物質(zhì)的量平衡為依據(jù),以1 kg入爐煤為基準(zhǔn)燃燒前后物質(zhì)平衡方程[15]為

(7)

式中，ρA為空氣密度，kJ/L；Vgk為參與燃燒的空氣體積，L；V(H2O)為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下煙氣中水分的體積，L；ρ(CO2)、ρ(SO2)、ρ(N2)、ρ(O2)、ρ(H2O)分別為煙氣中各氣體成分密度，kg/L；∑Viρi為微量氣體總質(zhì)量，kg；Cucr為未燃盡碳的百分含量。

入爐前后物質(zhì)的量平衡亦可采用不同的燃料標(biāo)準(zhǔn)分析，何明福等[16]基于煤的干燥無(wú)灰基列出入爐到煙氣側(cè)的物質(zhì)平衡(式(8))，其中煤的干燥無(wú)灰基表示為CHaSbOcNd，下標(biāo)a為Hdaf與Cdaf的物質(zhì)的量之比，b為Sdaf與Cdaf的物質(zhì)的量之比，c為Odaf與Cdaf的物質(zhì)的量之比，d為Ndaf與Cdaf的物質(zhì)的量之比。

(8)

其中，f為煤中水分子的摩爾系數(shù)；w為空氣中水分子的摩爾系數(shù)；x為未燃盡碳摩爾系數(shù)；m為CO的摩爾系數(shù)；B為單位摩爾分子數(shù)量的煤完全燃燒所需O2的物質(zhì)的量，具體為

(9)

煤粉燃燒后有機(jī)元素經(jīng)過(guò)氧化轉(zhuǎn)化成雙原子或三原子氣體并在煙氣中占一定比例，實(shí)際應(yīng)用中，除將燃燒前后物質(zhì)總量平衡作為構(gòu)建軟測(cè)量模型的直接依據(jù)，由于煙氣測(cè)點(diǎn)可提供計(jì)算依據(jù)及煙氣成分與煤有機(jī)元素含量構(gòu)成的內(nèi)在聯(lián)系，普遍將煙氣成分體積分?jǐn)?shù)的理論計(jì)算引入軟測(cè)量模型；據(jù)物質(zhì)總量平衡及國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步解析煙氣成分體積分?jǐn)?shù)的理論計(jì)算模型，如根據(jù)式(8)的煤粉燃燒物質(zhì)的量平衡，由右端整理得到燃燒產(chǎn)物(煙氣：CO2、CO、H2O、SO2、O2、N2)總的物質(zhì)的量R為

B(3.76+w)+Bα(4.76+w)。

(10)

進(jìn)一步由式(8)右端各氣體成分前系數(shù)與R的比值即得各氣體成分占總煙氣的體積分?jǐn)?shù)理論值；假設(shè)煙氣分析儀可提供煙氣中各氣體成分體積分?jǐn)?shù)測(cè)量值(CO、CO2、O2、SO2、N2)，并結(jié)合其他條件使式(8)右端各氣體成分前系數(shù)閉合求解(a、b、c、d求解可知)，即CHaSbOcNd顯式可得，則根據(jù)分子組成得到入爐煤粉有機(jī)元素的干燥無(wú)灰基質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

當(dāng)煤燃燒物質(zhì)的量平衡采用煤的收到基(式(7))，煤元素軟測(cè)量同樣是通過(guò)建立煙氣成分測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)與元素含量間的解析關(guān)系來(lái)完成，此時(shí)宜將收到基Car、Har、Oar、Nar、Sar的質(zhì)量分?jǐn)?shù)作為求解變量，式中煙氣氣體成分V(CO2)、V(SO2)、V(N2)、V(O2)、V(H2O)根據(jù)煤元素成分含量計(jì)算理論值并計(jì)算在煙氣中的理論體積分?jǐn)?shù)[17]，以實(shí)際煙氣中氣體成分的體積分?jǐn)?shù)為依據(jù)，并結(jié)合其他條件構(gòu)建軟測(cè)量模型，實(shí)現(xiàn)入爐煤粉有機(jī)元素含量的閉合求解。

軟測(cè)量模型中煤粉燃燒的總量平衡中涉及過(guò)量空氣系數(shù)，可根據(jù)煙氣測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算(式(11))[18]，或依據(jù)國(guó)標(biāo)由煤元素含量解析(式(12))[19-20]，或在簡(jiǎn)化軟測(cè)量模型的條件下(如忽略未燃盡碳)作為獨(dú)立變量求解。

(11)

(12)

其中，γ(O2)、γ(CO)分別為煙氣中O2和CO的體積分?jǐn)?shù)；V(RO2)為煙氣中三原子氣體在標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的體積，L；φ為空氣中氧氣的體積分?jǐn)?shù)(以1 kg煤燃燒前后物質(zhì)的量計(jì))；Vgk,daf為1 kg煤燃燒所需理論干空氣標(biāo)準(zhǔn)體積，L，根據(jù)煤中各有機(jī)元素含量w(Cdaf)、w(Sdaf)、w(Hdaf)、w(Odaf)計(jì)算如下：

Vgk,daf=0.088 9(w(Cdaf)+0.375w(Sdaf))+
0.265w(Hdaf)-0.033w(Odaf)-0.889ΓC。

(13)

由于未知量較多，僅由煙氣分析儀測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)并不能構(gòu)成閉合可解的軟測(cè)量模型，煤的元素成分軟測(cè)量通常補(bǔ)充Cdaf-Hdaf及Cdaf-Odaf間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系為

w(Hdaf)=a1w(Cdaf)+b1，

(14)

w(Odaf)=a2w(Cdaf)+b2，

(15)

其中，a1、a2、b1、b2為根據(jù)統(tǒng)計(jì)煤樣得到的回歸系數(shù)，統(tǒng)計(jì)范圍應(yīng)盡量貼近電廠實(shí)際常用煤種。由于Cdaf-Hdaf、Cdaf-Odaf統(tǒng)計(jì)關(guān)系的引入，入爐煤粉有機(jī)元素成分的軟測(cè)量關(guān)鍵是Cdaf、Sdaf的求解，而N元素可根據(jù)總的煤粉組成間接得到[16]，煤的干燥無(wú)灰基組成為

w(Cdaf)+w(Hdaf)+w(Odaf)+w(Ndaf)+w(Sdaf)=1。

(16)

未燃盡碳使得軟測(cè)量模型存在修正。劉福國(guó)[17]給出了修正后的碳、硫元素理論計(jì)算公式為

w(Cdaf)=53.59γ(CO2)(Vdaf(RO2)+Vdaf(N2)+Vdaf(O2))+
(1-γ(CO2))ΓCucr，

(17)

w(Sdaf)=142.86γ(SO2)(Vdaf(RO2)+Vdaf(N2)+
Vdaf(O2))，

(18)

其中，γ(CO2)、γ(SO2)分別為煙氣中CO2、SO2的體積分?jǐn)?shù)；ΓCucr為由未燃盡碳Cucr引入的修正量；Vdaf(RO2)、Vdaf(N2)、Vdaf(O2)分別為煙氣三原子和雙原子氣體在標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的體積(以煤的干燥無(wú)灰基計(jì))，修正后的理論值為

(19)

Vdaf(RO2)=0.018 66(w(Cdaf)+0.375w(Sdaf))-
0.018 66ΓC，

(20)

Vdaf(N2)=0.008w(Ndaf)+(1-φ)αVgk,daf，

(21)

Vdaf(O2)=φ(α-1)Vgk,daf。

(22)

Cdaf-Hdaf、Cdaf-Odaf統(tǒng)計(jì)關(guān)系的補(bǔ)充仍難以解決軟測(cè)量模型的閉合求解問(wèn)題，為實(shí)現(xiàn)煤元素分析軟測(cè)量模型閉合求解，研究者進(jìn)一步引入燃料特性系數(shù)β的計(jì)算[18](式(23))，實(shí)際應(yīng)用中由于煙氣中CO含量很少，分子分母中由γ(CO)引入的項(xiàng)可忽略。

(23)

此外，研究者利用門捷列夫多元線性回歸公式作為橋梁進(jìn)行煤元素含量與發(fā)熱量的同步分析[21]，門捷列夫公式給出了煤發(fā)熱量與煤元素成分含量間的統(tǒng)計(jì)公式[22-26]為

Qnet,ar=339w(Car)+1 208w(Har)-
109(w(Oar)-w(Sar))-25Mar，

(24)

劉福國(guó)等[27]在煤元素成分的軟測(cè)量中，開(kāi)展?fàn)t膛蒸發(fā)受熱面燃燒輻射吸熱的經(jīng)驗(yàn)計(jì)算公式和進(jìn)出口工質(zhì)的能量平衡的協(xié)同分析，并結(jié)合門捷列夫公式構(gòu)建了發(fā)熱量與元素分析的并聯(lián)軟測(cè)量模型；爐膛蒸發(fā)受熱面能量平衡分析為

(25)

其中，右側(cè)為爐膛蒸發(fā)受熱面所吸收輻射傳熱的經(jīng)驗(yàn)計(jì)算公式[28]，其中Ta為理論燃燒溫度，℃，是煙氣成分含量、灰分等決定的關(guān)鍵參數(shù)，而煙氣成分含量與煤元素成分關(guān)系見(jiàn)式(17)～(20)；A為與爐膛結(jié)構(gòu)有關(guān)的常數(shù)；σ0為絕對(duì)黑體的輻射系數(shù)；φ為爐膛的保熱系數(shù)；Vcpj為根據(jù)工質(zhì)吸收輻射熱能及理論燃燒溫度折算的比熱容，kJ/(kg·K)；左側(cè)為爐膛蒸發(fā)受熱面進(jìn)出口工質(zhì)吸熱，g為每秒流入流出工質(zhì)質(zhì)量，kg；h′、h″分別為入口和出口的工質(zhì)焓，kJ/kg；Bj為考慮未燃盡碳損失的計(jì)算燃料質(zhì)量，kg，具體為

(26)

式中，Bm為實(shí)際燃料消耗量，kg；q4為固體未燃盡損失率，%。

2.2.2基于機(jī)理分析的燃煤元素成分軟測(cè)量應(yīng)用

何明福等[16]在600 MW火電機(jī)組上進(jìn)行了基于煙氣成分分析的燃煤元素成分軟測(cè)量試驗(yàn)，穩(wěn)負(fù)荷4 h試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，碳、氫、氧、硫元素與試驗(yàn)測(cè)定值的偏差小于2%；劉志華[20]在試驗(yàn)鍋爐上應(yīng)用基于煙氣成分分析的燃煤元素成分軟測(cè)量模型，多工況對(duì)比試驗(yàn)表明收到基碳的相對(duì)誤差為-4.3%～3.9%；劉福國(guó)等[15]通過(guò)熱效率試驗(yàn)驗(yàn)證了基于煙氣成分分析的燃煤元素成分軟測(cè)量模型的有效性；米翠麗等[18]通過(guò)機(jī)組穩(wěn)態(tài)試驗(yàn)表明，基于煙氣成分分析的燃煤元素軟測(cè)量結(jié)果與電廠工業(yè)分析數(shù)據(jù)間相對(duì)誤差均值<5%；劉吉臻等[11]進(jìn)行了部分煙氣信息下的燃煤成分軟測(cè)量試驗(yàn)，結(jié)果表明，當(dāng)水分無(wú)法通過(guò)磨煤機(jī)能量平衡模型直接計(jì)算時(shí)，燃煤含硫、碳、氫、氧元素含量的軟測(cè)量誤差分別為±3%、±3%、±5%、±5%，若水分通過(guò)磨煤機(jī)能量平衡模型求解時(shí)對(duì)應(yīng)誤差分別為±1.5%、±0.2%、±0.4%、±0.6%。

總結(jié)煤元素含量的機(jī)理分析軟測(cè)量，主要以煙氣成分與煤元素成分組成間的物質(zhì)平衡為依據(jù)構(gòu)建軟測(cè)量分析模型，分析模型未知量較多，煙氣測(cè)點(diǎn)難以提供足夠的解析模型求解依據(jù)；需要聯(lián)入其他關(guān)系模型進(jìn)行并聯(lián)求解，如以門捷列夫公式為橋梁進(jìn)行能量平衡分析等。

2.3 基于機(jī)理分析的燃煤發(fā)熱量軟測(cè)量

對(duì)于火電生產(chǎn)而言，入爐煤發(fā)熱量的可監(jiān)測(cè)具有重要意義。研究表明燃煤發(fā)熱量與理論空氣量有非常明顯的線性關(guān)系，可以用發(fā)熱量來(lái)表征煤質(zhì)變化，以此確定煤質(zhì)變化后的最佳風(fēng)煤比。當(dāng)前入爐煤發(fā)熱量多采用間接矯正實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)節(jié)，超臨界機(jī)組通常將主蒸汽流量作為實(shí)際負(fù)荷參考值與負(fù)荷指令進(jìn)行對(duì)比修正燃料發(fā)熱量，或?qū)θ济憾ㄆ谌樱謩?dòng)輸入校正值，矯正方式并不能滿足煤質(zhì)頻繁波動(dòng)對(duì)發(fā)電控制的要求。煤發(fā)熱量的軟測(cè)量技術(shù)彌補(bǔ)了間接矯正的不足，可作為BTU矯正的直接依據(jù)提高控制效率[29]。基于機(jī)理分析的發(fā)熱量軟測(cè)量技術(shù)大致可分為4類，即靜/動(dòng)態(tài)矯正法、熱量信號(hào)構(gòu)造法、基于總能量計(jì)算及煤量矯正的熱值軟測(cè)量及間接法。

2.3.1靜/動(dòng)態(tài)矯正法

煤發(fā)熱量測(cè)量目的是對(duì)煤耗進(jìn)行矯正，多以穩(wěn)定性工況為矯正前提，根據(jù)總?cè)剂狭颗c負(fù)荷等構(gòu)建煤耗矯正系數(shù)，實(shí)現(xiàn)煤量的在線矯正[29]。黃衛(wèi)劍等[30]通過(guò)對(duì)一段時(shí)間內(nèi)機(jī)組從并網(wǎng)到帶滿負(fù)荷過(guò)程的負(fù)荷-燃料量關(guān)系進(jìn)行平滑處理后,作為基準(zhǔn)的負(fù)荷-燃料率關(guān)系，通過(guò)增加動(dòng)、靜態(tài)前饋降低負(fù)荷及主汽壓力對(duì)PID調(diào)節(jié)的依賴，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)態(tài)燃料熱值矯正；當(dāng)機(jī)組負(fù)荷和燃料量變化速率大于定值時(shí)要停止矯正，機(jī)組負(fù)荷低于40%額定負(fù)荷時(shí)熱值校正輸出跟蹤手/自動(dòng)操作站。趙征等[31]總結(jié)了燃煤發(fā)熱量的靜態(tài)矯正法和動(dòng)態(tài)矯正法，其中靜態(tài)矯正法在穩(wěn)工況下由機(jī)組負(fù)荷N和總煤量BV計(jì)算：

(27)

其中，k為特性系數(shù)，根據(jù)穩(wěn)工況機(jī)組特性判定，靜態(tài)矯正法應(yīng)用中首先通過(guò)負(fù)荷、主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、送風(fēng)量、給煤量等參數(shù)等判斷是否符合穩(wěn)態(tài)工況判定，判定為穩(wěn)定工況的前提下進(jìn)行煤發(fā)熱量的計(jì)算；N為機(jī)組負(fù)荷；BV為總煤量，通常可通過(guò)制粉系統(tǒng)皮帶秤讀數(shù)得到，亦可通過(guò)擬合制粉量與磨煤機(jī)轉(zhuǎn)速、出口風(fēng)壓與一次風(fēng)壓差數(shù)值關(guān)系間接獲得。靜態(tài)矯正法主要應(yīng)用的是機(jī)組負(fù)荷出力，在穩(wěn)工況前提下可得到較好應(yīng)用，而機(jī)組頻繁調(diào)峰處于非穩(wěn)工況時(shí)負(fù)荷出力與燃煤發(fā)熱量間偏離線性回歸，靜態(tài)矯正法不再適用。

與此同時(shí)，云南省跨境結(jié)算清算渠道也在不斷完善，打通了與700多家境外銀行機(jī)構(gòu)跨境清算渠道，首創(chuàng)開(kāi)展了非現(xiàn)金支付工具跨境使用。此外，現(xiàn)鈔跨境調(diào)運(yùn)路徑進(jìn)一步拓寬。3家金融機(jī)構(gòu)獲得開(kāi)展外幣現(xiàn)鈔跨境調(diào)運(yùn)資格，開(kāi)通了泰銖、越南盾直供渠道。《云南省規(guī)范境外邊民人民幣個(gè)人銀行賬戶管理工作方案》獲中國(guó)人民銀行總行批準(zhǔn)實(shí)施，放開(kāi)NRA賬戶現(xiàn)金存取款和賬戶內(nèi)資金轉(zhuǎn)存為定期存款功能。截至今年6月末，累計(jì)共批復(fù)46家境外機(jī)構(gòu)NRA賬戶辦理現(xiàn)金業(yè)務(wù)，累計(jì)辦理現(xiàn)金業(yè)務(wù)396筆，金額3．6億元，較好地滿足了邊貿(mào)企業(yè)、邊民的現(xiàn)金使用需求。

動(dòng)態(tài)矯正法通過(guò)主蒸汽流量和鍋爐蓄熱2部分來(lái)計(jì)算機(jī)組總能量，對(duì)于汽包爐鍋爐蓄熱用汽包壓力微分表示：

(28)

(29)

2.3.2熱量信號(hào)構(gòu)造法

張銳鋒等[32]用機(jī)組實(shí)際負(fù)荷與負(fù)荷預(yù)測(cè)值比較構(gòu)造矯正系數(shù)，用矯正系數(shù)乘以設(shè)計(jì)煤種發(fā)熱量得到熱值的軟測(cè)量值；負(fù)荷預(yù)測(cè)值基于亞臨界機(jī)組負(fù)荷-汽輪機(jī)前壓力簡(jiǎn)化非線性動(dòng)態(tài)模型得到：

rM=UB(t-τ)，

(30)

(31)

(32)

Pt=Pb-K2(K1rB)1.5，

(33)

(34)

式中，rM為進(jìn)入磨煤機(jī)煤量，t/h；UB為燃料指令，t/h；t為當(dāng)前時(shí)刻，s；τ為制粉系統(tǒng)延遲時(shí)間，s；Tf為制粉系統(tǒng)慣性時(shí)間，s；rB為鍋爐燃燒煤量，t/h；Cb為鍋爐蓄熱系數(shù)；K3為汽輪機(jī)增益；Pt為汽輪機(jī)前壓力，MPa；uT為汽輪機(jī)調(diào)節(jié)汽閥開(kāi)度，%；K1為燃料增益；K2為過(guò)熱器出口蒸汽壓力系數(shù)；Tt為汽輪機(jī)側(cè)慣性時(shí)間，s；NE為機(jī)組發(fā)電負(fù)荷，MW。

劉鑫屏等[33]利用機(jī)前壓力Pt、機(jī)組負(fù)荷N、汽包壓力Pb、汽輪機(jī)調(diào)節(jié)級(jí)壓力P1來(lái)衡量過(guò)熱環(huán)節(jié)、汽輪機(jī)做功、再熱環(huán)節(jié)的能量傳遞以及差壓特性，基于機(jī)組負(fù)荷-壓力的雙輸入雙輸出簡(jiǎn)化模型構(gòu)造出熱量信號(hào)(式(35))，結(jié)合制粉的慣性延遲整定，計(jì)算入爐煤發(fā)熱量(式(36))：

(35)

(36)

其中，uB為輸入燃料量，t/h；η為機(jī)組發(fā)電效率；s為拉氏變換量。模型中主要應(yīng)用汽機(jī)側(cè)參數(shù)構(gòu)建能量傳遞環(huán)節(jié)，減少了水汽側(cè)參數(shù)的應(yīng)用，一定程度上減少了機(jī)組參與一次調(diào)頻帶來(lái)的擾動(dòng)，但需要通過(guò)擾動(dòng)試驗(yàn)等整定動(dòng)態(tài)參數(shù)后才能應(yīng)用，此外模型本身易受到給水波動(dòng)及其他非適定因素影響。

曾德良等[34]在直吹式鍋爐簡(jiǎn)化模型基礎(chǔ)上進(jìn)行了煤量的慣性延遲矯正(式(37)～(38))；結(jié)合汽水環(huán)節(jié)工質(zhì)能量平衡及動(dòng)量平衡分析，并假設(shè)汽水循環(huán)系統(tǒng)狀態(tài)變化可由任意點(diǎn)的狀態(tài)變化表示，得到有效吸熱Q(s)(式(39))；最終得到直流爐入爐煤低位發(fā)熱量測(cè)量模型的傳遞函數(shù)(式(40))：

Q=k0rB，

(37)

(38)

Q(s)=c1sPm(s)-(hw(s)-d1)Dw(s)-

(d1-lhm(s))Ds(s)，

(39)

(40)

式中，Q為汽水系統(tǒng)有效吸熱，kJ；k0為有效發(fā)熱增益系數(shù)；Pm為汽水分離器出口蒸汽壓力，MPa；hw為省煤器入口給水比焓，kJ/kg；Dw為省煤器入口給水流量，kg/s；Ds為過(guò)熱器出口蒸汽流量，kg/s；hm為汽水分離器出口蒸汽比焓，kJ/kg；η、l、τ、d1、Tf、c1為待定參數(shù)。

傳遞模型包含2個(gè)靜態(tài)參數(shù)η、l和4個(gè)動(dòng)態(tài)參數(shù)τ、d1、Tf、c1，靜態(tài)參數(shù)利用機(jī)組穩(wěn)態(tài)運(yùn)行工況求取，其中η為機(jī)組發(fā)電效率，動(dòng)態(tài)參數(shù)采用智能尋優(yōu)算法辨識(shí)得到。分析過(guò)程將汽水循環(huán)內(nèi)部視為響應(yīng)無(wú)異性和均勻工質(zhì)，當(dāng)汽水循環(huán)不同環(huán)節(jié)時(shí)間慣性不一致時(shí)軟測(cè)量模型難以區(qū)分，這是機(jī)理分析方法普遍面臨的難點(diǎn)。

韓忠旭等[35]應(yīng)用類似方法，基于直流鍋爐單元機(jī)組協(xié)調(diào)控制模型如圖2所示，依據(jù)能量守恒設(shè)計(jì)“熱值觀測(cè)器”，應(yīng)用汽機(jī)前壓力信號(hào)對(duì)熱值進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正[36]，分析模擬了爐前到燃燒傳熱汽水工質(zhì)壓力變化、機(jī)前壓力各環(huán)節(jié)的時(shí)間響應(yīng)特性。

圖2 直流鍋爐單元機(jī)組協(xié)調(diào)被控對(duì)象模型Fig.2 Coordinated control model of once-through boiler

田亮等[37]對(duì)比燃煤完全燃燒所需理論干空氣量與理論燃燒釋放總能量，總結(jié)出理論燃燒空氣熱量近似比Kvq，結(jié)合鍋爐排煙氧量的計(jì)算建立起煤燃燒吸熱模型(式(41))，基于有效吸熱模型相對(duì)總煤量可進(jìn)一步構(gòu)造入爐煤發(fā)熱量Q0：

(41)

其中，Q0包含了鍋爐散熱損失及未燃盡碳熱損失；m(O2)為鍋爐排煙氧量；V為進(jìn)入鍋爐的實(shí)際風(fēng)量；Kvq為燃燒空氣熱量比的不準(zhǔn)確性，是影響熱量信號(hào)構(gòu)造精度的主要因素，受煤質(zhì)、空氣濕度、爐膛漏風(fēng)、鍋爐散熱等影響，文獻(xiàn)[37]列出了國(guó)內(nèi)主要煤種的Kvq值。

2.3.3基于總能量計(jì)算及煤量矯正的熱值軟測(cè)量

通過(guò)測(cè)定鍋爐有效吸熱及各項(xiàng)熱損失計(jì)算放熱總能，對(duì)總給煤量進(jìn)行慣性延遲矯正[38-39]，由放熱總能和矯正后的給煤量計(jì)算燃煤發(fā)熱量為

(42)

Qr=Q1+Q2+Q3+Q4+Q5+Q6，

(43)

Q1=Dgrigr-Dgsigs+Djws(izr-ijws)+Dzr(izr-igp)，

(44)

式中，Qr為煤粉燃燒釋放熱總能，kJ；Q1為鍋爐有效吸熱，kJ，根據(jù)汽水側(cè)包括再熱段與過(guò)熱段參數(shù)計(jì)算；Q2為排煙熱損失，kJ；Q3為化學(xué)未完全燃燒熱損失，kJ；Q4為機(jī)械未完全燃燒熱損失，kJ；Q5為鍋爐散熱損失，kJ；Q6為灰渣物理熱損失，kJ；Dgr為主蒸汽流量，kg/s；igr為主蒸汽焓，kJ/kg；igs為給水焓，kJ/kg；Dgs為給水流量，kg/s；Djws為減溫水流量，kg/s；izr為再熱蒸汽焓，kJ/kg；ijws為減溫水焓，kJ/kg；Dzr為再熱蒸汽流量，kg/s；igp為高缸排汽焓，kJ/kg，各焓值可根據(jù)壓力、溫度按照汽水熱力特性IFC97計(jì)算獲得。

(45)

式中，T為給煤量的慣性時(shí)間常數(shù)，s。

基于總能量計(jì)算及煤量矯正的熱值軟測(cè)量模型主要問(wèn)題是機(jī)組慣性延遲特性的矯正，分析模型進(jìn)行了給煤量延遲慣性矯正，但未統(tǒng)籌有效吸熱與熱損測(cè)算的慣性延遲，如針對(duì)同一信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)的過(guò)熱、再熱環(huán)節(jié)慣性延遲特性參數(shù)不完全一致，且忽略了汽水側(cè)熱工參數(shù)不均勻的影響。

2.3.4間接法

煤的發(fā)熱量與煤的元素含量存在統(tǒng)計(jì)線性回歸，即門捷列夫公式；此外發(fā)熱量與煤的工業(yè)分析間也存在類似聯(lián)系[40-45]，即燃煤發(fā)熱量與煤水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳等符合多元線性統(tǒng)計(jì)回歸，為

Qnet,ar=0.377 7(Aar+Mar)+33.828。

(46)

因此，在具備水分、灰分在線測(cè)試儀的條件下，通過(guò)發(fā)熱量、水分、灰分3者間的二元線性回歸關(guān)系式求得熱量。發(fā)熱量與燃煤工業(yè)分析指標(biāo)間的統(tǒng)計(jì)回歸受樣本的影響，當(dāng)樣本范圍不一樣時(shí)式(46)中回歸系數(shù)有一定差別[46]。

2.3.5基于機(jī)理分析的燃煤發(fā)熱量軟測(cè)量應(yīng)用

劉福國(guó)[17]在300 MW的汽輪發(fā)電機(jī)組中應(yīng)用煤質(zhì)元素分析與發(fā)熱量的并聯(lián)求解模型，入爐煤發(fā)熱量的軟測(cè)量相對(duì)誤差為4%；劉福國(guó)等[27]構(gòu)建了煤質(zhì)元素分析與發(fā)熱量的并聯(lián)求解模型在一臺(tái)1 000 MW 超超臨界鍋爐上獲得應(yīng)用，發(fā)熱量的相對(duì)測(cè)量誤差在-6.99%～5.32%；黃衛(wèi)劍等[30]設(shè)計(jì)熱值矯正系統(tǒng)在某1 000 MW機(jī)組應(yīng)用表明AGC響應(yīng)速度明顯提高；張銳鋒等[32]設(shè)計(jì)熱值矯正系統(tǒng)對(duì)某600 MW機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)進(jìn)行BTU矯正，改善了機(jī)組負(fù)荷、汽輪機(jī)前壓力控制品質(zhì)；劉鑫屏等[33]基于負(fù)荷-壓力動(dòng)態(tài)模型構(gòu)造熱值信號(hào)在大唐盤山電廠600 MW機(jī)組上應(yīng)用，結(jié)果表明軟測(cè)量系統(tǒng)具有良好的抗?fàn)t側(cè)、壓力擾動(dòng)性能，熱測(cè)量結(jié)果與電廠工業(yè)分析結(jié)果吻合較好；曾德良等[34]在1 000 MW直流爐上應(yīng)用熱量信號(hào)測(cè)量模型，升降負(fù)荷階段計(jì)算燃煤發(fā)熱量誤差<5%；田亮等[37]在一臺(tái)660 MW機(jī)組上進(jìn)行由風(fēng)量和氧量構(gòu)造熱量信號(hào)試驗(yàn)，負(fù)荷擾動(dòng)試驗(yàn)表明熱量信號(hào)反饋能夠有效減小機(jī)前壓力波動(dòng)。

總結(jié)基于機(jī)理分析的入爐煤發(fā)熱量軟測(cè)量，技術(shù)分支相對(duì)多樣，其中靜動(dòng)態(tài)矯正法應(yīng)用較早，但對(duì)機(jī)組的延遲慣性處理欠佳，且未統(tǒng)籌熱損；熱量構(gòu)造法主要基于煤量、壓力信號(hào)傳遞的時(shí)間響應(yīng)特性描述構(gòu)建分析模型，或?qū)ζh(huán)系統(tǒng)熱焓傳遞特性進(jìn)行簡(jiǎn)化分析構(gòu)建熱量信號(hào)；非穩(wěn)工況下時(shí)間響應(yīng)特性參數(shù)的準(zhǔn)確整定、汽水工質(zhì)變化均勻性是否近似滿足是軟測(cè)量可靠性的關(guān)鍵；基于空氣熱量比的測(cè)定有效吸熱的軟測(cè)量方法較簡(jiǎn)潔，但要求入爐煤使用穩(wěn)定煤質(zhì)、保證空氣熱量比的可靠性；基于總能量計(jì)算及煤量矯正的熱值軟測(cè)量方法較直接，需要核算有效吸熱及各項(xiàng)熱損，計(jì)算量較大；間接法以水分、灰分測(cè)試儀的使用為前提應(yīng)用較少。

2.4 基于機(jī)理分析的灰分軟測(cè)量

基于機(jī)理分析的灰分的軟測(cè)量在元素分析、發(fā)熱量軟測(cè)量的基礎(chǔ)上借助總給煤量校驗(yàn)進(jìn)行，或借助經(jīng)驗(yàn)公式通過(guò)其他品質(zhì)參數(shù)估算。

2.4.1基于給煤量校驗(yàn)的迭代修正法

發(fā)熱量已知的情況下，煤燃燒釋放總能量取決于總給煤量；若已知灰分含量，總給煤量給定的條件下灰分總量一定，在該事實(shí)基礎(chǔ)上構(gòu)建基于煤量校驗(yàn)的灰分修正[20]，流程如圖3所示。

圖3 基于給煤量校驗(yàn)的灰分迭代計(jì)算流程Fig.3 Iterative computation of ash content based oncoal mass verification

基于給煤量校驗(yàn)的迭代修正法本質(zhì)上是在煤元素成分與熱值軟測(cè)量的聯(lián)合分析模型基礎(chǔ)上，加入灰分假設(shè)和給煤量驗(yàn)證進(jìn)行的迭代計(jì)算；校驗(yàn)修正過(guò)程中應(yīng)用到元素含量的軟測(cè)量模型、發(fā)熱量的軟測(cè)量；總煤量的校驗(yàn)應(yīng)用到煤粉燃燒釋放總能量的計(jì)算，包括機(jī)組有效吸熱和各項(xiàng)熱損，總和見(jiàn)式(37)。軟測(cè)量構(gòu)建過(guò)程的影響因素較多，除了煤元素與發(fā)熱量分析模型的可靠性外，包括各測(cè)點(diǎn)的可靠性、機(jī)組有效吸熱及各項(xiàng)熱損測(cè)算準(zhǔn)確性等。

2.4.2基于正反平衡校驗(yàn)法計(jì)算

(47)

(48)

基于正反平衡校驗(yàn)的灰分軟測(cè)量模型與基于給煤量校驗(yàn)的迭代修正法有很大相似性，均需要在水分、元素成分的軟測(cè)量基礎(chǔ)上計(jì)算機(jī)組有效吸熱及熱損失，不同的是校驗(yàn)修正方法。同基于給煤量檢驗(yàn)的灰分修正法一樣，參與計(jì)算的熱工參數(shù)繁雜，有效吸熱及各項(xiàng)熱損失的計(jì)算易受到工況波動(dòng)的影響，非穩(wěn)態(tài)下的計(jì)算準(zhǔn)確性降低。

2.4.3基于其他品質(zhì)參數(shù)的間接估計(jì)

利用煤的工業(yè)分析參數(shù)與發(fā)熱量間存在顯著的多元線性回歸，由水分、發(fā)熱量依據(jù)統(tǒng)計(jì)回歸得到灰分[49]。但實(shí)際應(yīng)用中，利用工業(yè)分析參數(shù)間的統(tǒng)計(jì)回歸進(jìn)行灰分間接測(cè)量的情況較少，通常用于燃煤發(fā)熱量的軟測(cè)量，即在具備水分、灰分在線測(cè)試儀的條件下依照統(tǒng)計(jì)回歸進(jìn)行燃煤發(fā)熱量的計(jì)算，主要原因是缺乏發(fā)熱量在線檢測(cè)設(shè)備，且發(fā)熱量的軟測(cè)量分析實(shí)施難度較大，非穩(wěn)工況分析確切性欠佳。

2.4.4基于機(jī)理分析的灰分軟測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

劉志華[20]基于給煤量矯正迭代修正求解入爐煤灰分，就單爐膛固態(tài)排渣汽包爐型進(jìn)行不同工況的試驗(yàn)，結(jié)果表明軟測(cè)量值較工業(yè)分析值相對(duì)誤差的絕對(duì)值小于5%；米翠麗等[18]在煤質(zhì)軟測(cè)量模型中融合正反平衡校驗(yàn)法進(jìn)行了入爐煤元素成分及灰分的同步求解，基于某電廠穩(wěn)定運(yùn)行段的試驗(yàn)結(jié)果表明，收到基灰分的軟測(cè)量誤差在±5%以內(nèi)。

基于機(jī)理分析的入爐煤灰分軟測(cè)量相較于其他品質(zhì)參數(shù)的機(jī)理分析軟測(cè)量計(jì)算過(guò)程更大，其機(jī)理分析以水分、元素成分軟測(cè)量模型為基礎(chǔ)，利用門捷列夫公式進(jìn)一步計(jì)算發(fā)熱量；基于機(jī)組進(jìn)出口工質(zhì)焓值計(jì)算鍋爐有效吸熱及各項(xiàng)熱損，進(jìn)一步借助總給煤量或機(jī)組熱效率的正反校驗(yàn)迭代修正灰分。其中基于總給煤量校驗(yàn)的修正法應(yīng)進(jìn)行制粉環(huán)節(jié)的時(shí)間延遲特性處理，除卻水分、元素成分軟測(cè)量基礎(chǔ)模型的評(píng)價(jià)，有效吸熱的計(jì)算準(zhǔn)確性對(duì)灰分的軟測(cè)量尤為重要，汽水側(cè)進(jìn)口到出口工質(zhì)焓值分布的不均性將影響計(jì)算準(zhǔn)確性，非穩(wěn)態(tài)工況的軟測(cè)量精度易受到影響。

3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)

基于機(jī)理模型驅(qū)動(dòng)的煤質(zhì)軟測(cè)量利用整機(jī)分布式測(cè)點(diǎn)，應(yīng)用制粉、汽水循環(huán)、煙氣側(cè)多物理類型參數(shù)；軟測(cè)量模型分析構(gòu)建復(fù)雜，測(cè)量精度易受機(jī)理模型自身精確性影響，整機(jī)慣性延遲及動(dòng)態(tài)特性難處理，機(jī)組負(fù)荷變動(dòng)頻繁的時(shí)候存在較大測(cè)量誤差。

近年來(lái)隨著火電機(jī)組DCS系統(tǒng)的日益完善，整機(jī)分布式測(cè)點(diǎn)提供了豐富的數(shù)據(jù)平臺(tái)；大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)在工業(yè)過(guò)程控制領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)開(kāi)始受到關(guān)注。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)軟測(cè)量從電廠DSC、CEMS系統(tǒng)中選取與煤質(zhì)品質(zhì)參數(shù)關(guān)系密切的數(shù)據(jù)類型，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)建立起燃煤品質(zhì)參數(shù)與鍋爐運(yùn)行特性間的智能模型，實(shí)現(xiàn)燃煤品質(zhì)的在線識(shí)別。

3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與智能建模

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)軟測(cè)量主要用于煤質(zhì)工業(yè)分析，如揮發(fā)分、灰分、固定碳、低位發(fā)熱量，前期需要準(zhǔn)備足夠規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)用于支撐數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)智能建模，數(shù)據(jù)庫(kù)原則上要覆蓋全工況及摻燒煤種。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)軟測(cè)量數(shù)據(jù)庫(kù)中需要融入煤質(zhì)工業(yè)參數(shù)的化驗(yàn)數(shù)據(jù)，因此需要定期進(jìn)行入爐煤的采樣。

智能建模是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軟測(cè)量技術(shù)關(guān)鍵，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于電廠生產(chǎn)過(guò)程分析及控制[49-55]，譚浩藝等[53]采用磨煤機(jī)狀態(tài)參數(shù)、主蒸汽壓力、流量等17種分布參數(shù)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)入爐煤揮發(fā)分和低位發(fā)熱量進(jìn)行了在線軟測(cè)量研究，結(jié)果表明軟測(cè)量模型計(jì)算值與實(shí)際值間相對(duì)誤差小于2%；巨林倉(cāng)等[54]采用磨煤機(jī)運(yùn)行參數(shù)、煙氣含氧量、排煙溫度、給水壓力/溫度、主蒸汽壓力/溫度、再熱器出口壓力/溫度等26種分布參數(shù)作為驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了煤揮發(fā)分、固定碳、煤低位發(fā)熱量3種輸出的軟測(cè)量模型，基于有限樣本數(shù)據(jù)的試驗(yàn)結(jié)果表明，固定碳和燃煤發(fā)熱量的軟測(cè)量誤差分別為小于1%和小于2%。

支持向量機(jī)也被應(yīng)用于煤質(zhì)參數(shù)及煤粉燃燒參數(shù)(如飛灰含碳量)的軟測(cè)量[56-60]。CHENG等[61]、XU等[62]利用復(fù)合光電探測(cè)器采集煤粉爐內(nèi)多波段瞬變輻射信號(hào)，結(jié)合鍋爐運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行煤種及入爐煤發(fā)熱量的軟測(cè)量研究，利用提出的在線軟測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行爐內(nèi)燃燒輻射信號(hào)的時(shí)域頻域特征的在線識(shí)別，通過(guò)統(tǒng)計(jì)空間的映射(PCA、ICA、偏最小二乘)對(duì)燃燒輻射信號(hào)時(shí)頻特征量進(jìn)行了去相關(guān)、冗余剔除提高學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)質(zhì)量，利用支持向量機(jī)建立起入爐煤發(fā)熱量的回歸預(yù)測(cè)模型，基于某300 MW機(jī)組長(zhǎng)時(shí)段運(yùn)行樣本數(shù)據(jù)的測(cè)試結(jié)果表明，燃煤發(fā)熱量測(cè)量相對(duì)誤差小于1%。

3.2 技術(shù)要點(diǎn)及局限性

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于不需要解析煤粉品質(zhì)參數(shù)與機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)間的詳細(xì)機(jī)理，通過(guò)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)充分逼近機(jī)理模型；在狀態(tài)測(cè)點(diǎn)與燃煤品質(zhì)參數(shù)存在必然聯(lián)系時(shí)，理論上能夠通過(guò)學(xué)習(xí)建立起燃煤品質(zhì)參數(shù)的回歸辨識(shí)模型，而無(wú)需解析詳細(xì)機(jī)理。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的燃煤品質(zhì)參數(shù)軟測(cè)量技術(shù)實(shí)施的要點(diǎn)在于：

1)軟測(cè)量模型具備決策邏輯，如圖4所示。決策邏輯正向依據(jù)由2部分構(gòu)成，即煤質(zhì)參數(shù)(軟測(cè)量目標(biāo)量)及火電運(yùn)行控制參數(shù)，如給煤量(磨煤機(jī)功率)、總風(fēng)量(風(fēng)機(jī)功率、風(fēng)門開(kāi)度)、給水量等；正向邏輯依據(jù)應(yīng)決定火電運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，包括主蒸汽壓力、出口煙溫、煙氣含氧量等，決策邏輯中相關(guān)參量均應(yīng)包含于煤質(zhì)軟測(cè)量機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)中。

圖4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)軟測(cè)量決策邏輯Fig.4 Logical basics of coal quality soft measurementbased on machine learning

火電運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)及火電運(yùn)行控制參數(shù)應(yīng)能唯一反向鎖定燃煤的品質(zhì)參數(shù)，煤質(zhì)軟測(cè)量機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)應(yīng)充分支持邏輯成立，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)結(jié)構(gòu)不滿足要求時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)所建立的辨識(shí)模型泛化特性不佳，當(dāng)運(yùn)行工況發(fā)生變動(dòng)時(shí)難以獲得穩(wěn)定的辨識(shí)精度。

2)智能模型的科學(xué)構(gòu)建。智能建模型構(gòu)建具有很大的靈活性，建模方法及模型參數(shù)選擇是否合理是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軟測(cè)量技術(shù)的關(guān)鍵。當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中歷史數(shù)據(jù)記錄豐富時(shí)可選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能建模技術(shù)，當(dāng)用以學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)較少時(shí)易選擇支持向量機(jī)等具有分散稀疏數(shù)據(jù)分類功能的智能建模技術(shù)。智能構(gòu)建過(guò)程中合理選擇結(jié)構(gòu)參數(shù)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，網(wǎng)絡(luò)深度、神經(jīng)元數(shù)量及激活類型等均需要合理選擇滿足表征能力，如對(duì)于3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)隱層神經(jīng)元數(shù)量可初步選擇輸入量的1.0～1.5倍，最終通過(guò)模型測(cè)試進(jìn)行調(diào)整，在保證良好的精度和泛化性的同時(shí)避免計(jì)算資源的過(guò)多占用。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)缺點(diǎn)在于，軟測(cè)量模型要定期更新來(lái)保證可靠泛化性能。隨著火電機(jī)組的長(zhǎng)期運(yùn)行，存在設(shè)備老化、出現(xiàn)新的測(cè)點(diǎn)響應(yīng)特性；已有的軟測(cè)量模型對(duì)緩慢改變的機(jī)組特性適應(yīng)性較差，因此，在機(jī)組進(jìn)行顯著改造或長(zhǎng)期投運(yùn)后，應(yīng)重新采樣替換更新煤質(zhì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)，并建立新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以保證應(yīng)用穩(wěn)定性。

4 煤質(zhì)在線軟測(cè)量誤差分析

兩類煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)的存在同源誤差，煤質(zhì)軟測(cè)量普遍應(yīng)用機(jī)組分布式測(cè)點(diǎn)，而電廠環(huán)境惡劣測(cè)點(diǎn)故障率較高，且存在不同程度靜態(tài)誤差；如煙氣含氧量的測(cè)量采用工業(yè)氧化鋯，氧化鋯的測(cè)量誤差可以達(dá)到±0.5%；燃煤灰分檢測(cè)采用射線探測(cè)法對(duì)于低灰分煤的測(cè)量誤差在±0.5%之內(nèi)，高灰分煤測(cè)量誤差在±3%之內(nèi)。無(wú)論是基于機(jī)理分析的煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)還是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軟測(cè)量技術(shù)，測(cè)量精度均受到測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)源誤差的影響。

機(jī)組存在工質(zhì)泄露及造成的能量損失，如管道漏風(fēng)、爐膛散熱及磨煤機(jī)發(fā)生堵磨漏粉等特殊情形，某些情況下由于工質(zhì)泄露使煤質(zhì)軟測(cè)量存在較大誤差。兩類煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)也存在特有誤差。

4.1 基于機(jī)理分析的煤質(zhì)軟測(cè)量誤差分析

基于機(jī)理分析的煤質(zhì)軟測(cè)量普遍采用了經(jīng)驗(yàn)公式，如元素分析軟測(cè)量機(jī)理模型采用了Cdaf-Hdaf和Cdaf-Odaf經(jīng)驗(yàn)公式，而多數(shù)經(jīng)驗(yàn)公式都是在有限樣本范圍內(nèi)統(tǒng)計(jì)得到，當(dāng)應(yīng)用超出樣本范圍時(shí)將造成軟測(cè)量分析誤差。再如門捷列夫經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)于灰分含量較大的煤質(zhì)公式的應(yīng)用存在較大誤差。

基于機(jī)理分析的煤質(zhì)軟測(cè)量模型應(yīng)用了較多的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，如測(cè)點(diǎn)不充分時(shí)分析模型常將機(jī)械不完全燃燒產(chǎn)生的未燃盡碳(飛灰份額、飛灰含碳量、爐底渣份額及其含碳量)作為常數(shù)處理；實(shí)際機(jī)組運(yùn)行中煤粉機(jī)械不完全燃燒程度會(huì)隨著煤質(zhì)波動(dòng)及工況變動(dòng)而變化，不同負(fù)荷工況下?tīng)t渣不完全燃燒熱損失占機(jī)械未完全燃燒損失的比例在12%～43%[63-65]。經(jīng)驗(yàn)參數(shù)在水分軟測(cè)量、元素分析、灰分軟測(cè)量中普遍使用，多與機(jī)組特性相關(guān)，當(dāng)多類經(jīng)驗(yàn)參數(shù)在煤質(zhì)機(jī)理分析軟測(cè)量中應(yīng)用時(shí)應(yīng)綜合分析對(duì)模型精度的影響。

此外，機(jī)理分析模型進(jìn)行了一定程度的簡(jiǎn)化，如忽略化學(xué)不完全燃燒部分，能量傳遞分析忽略工質(zhì)、焓值不均勻、不同環(huán)節(jié)時(shí)間慣性不一致等。

4.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)軟測(cè)量誤差分析

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)軟測(cè)量誤差一方面有數(shù)據(jù)庫(kù)噪聲污染，包括測(cè)點(diǎn)響應(yīng)不穩(wěn)定、故障數(shù)據(jù)未剔除；另一方面有智能模型自身泛化能力的影響造成的測(cè)量誤差，建模初期數(shù)據(jù)點(diǎn)偏少、機(jī)器學(xué)習(xí)不充分，測(cè)點(diǎn)不足決策邏輯欠充分，以及長(zhǎng)時(shí)間投運(yùn)后智能模型的被動(dòng)失配均會(huì)造成智能模型泛化性欠佳。在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)軟測(cè)量研究中，煤質(zhì)參數(shù)需要人工采樣化驗(yàn)，投入工作量大，一般1 d內(nèi)煤粉采樣不超過(guò)5次，通常用采樣化驗(yàn)數(shù)據(jù)作為當(dāng)天的煤質(zhì)均值，煤質(zhì)欠采樣造成數(shù)據(jù)庫(kù)信息不充足。基于機(jī)器學(xué)習(xí)建立的煤質(zhì)軟測(cè)量系統(tǒng)長(zhǎng)期投運(yùn)后，應(yīng)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)和智能模型及時(shí)更新，以適應(yīng)機(jī)組新的特性。

4.3 煤質(zhì)在線軟測(cè)量技術(shù)與在線煤質(zhì)分析儀測(cè)量精度比較

入爐煤質(zhì)在線軟測(cè)量技術(shù)誤差源除了測(cè)點(diǎn)本身的精度有限性、數(shù)據(jù)源污染外，主要取決于模型自身的合理性、適應(yīng)性。綜合不同煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)，水分軟測(cè)量誤差在3%～5%；元素成分軟測(cè)量誤差小于5%，取決于不同軟測(cè)量方法的適用性測(cè)量下限可達(dá)0.5%～2.0%；熱值軟測(cè)量不同方法誤差在1%～7%。

煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)通常與煤的工業(yè)分析進(jìn)行比對(duì)并統(tǒng)計(jì)測(cè)量誤差，煤質(zhì)工業(yè)分析基于人工采樣、實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)的離線測(cè)量，誤差主要來(lái)源于操作不規(guī)范以及煤樣污染、試樣混合不均導(dǎo)致的樣本誤差，通過(guò)規(guī)范流程、標(biāo)準(zhǔn)化操作可較大程度避免。對(duì)比在線煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)和基于核技術(shù)的在線煤質(zhì)分析儀器的測(cè)量精度，除水分儀外，后者需在具備符合標(biāo)準(zhǔn)的煤流測(cè)試的條件下，對(duì)射線進(jìn)行探測(cè)接收、依據(jù)分析模型將信號(hào)進(jìn)行處理轉(zhuǎn)換成煤質(zhì)信息，除分析模型的合理性外，其精度受環(huán)境和應(yīng)用條件的約束明顯。目前工業(yè)推廣性較好的在線煤質(zhì)分析儀主要應(yīng)用技術(shù)包括瞬發(fā)γ射線中子活化法(PGNAA)、雙能γ射線透射法，在線煤質(zhì)分析儀器對(duì)環(huán)境和測(cè)量條件的要求主要包括環(huán)境溫度、水分、煤樣；同時(shí)測(cè)試中要避免強(qiáng)烈的機(jī)械振動(dòng)，煤中Fe元素等變化也直接影響分析儀測(cè)量精度。上述約束條件中尤其對(duì)煤粉細(xì)度、煤流厚度要求較高；由于煤流中顆粒間空隙有隨機(jī)性，粒度及質(zhì)量厚度無(wú)法保證一致，造成煤流對(duì)射線的衰減系數(shù)不同而直接影響測(cè)量精度。盡管煤質(zhì)在線分析儀標(biāo)稱測(cè)量精度可達(dá)0.5%～1.0%，但應(yīng)用環(huán)境、制粉等偏離標(biāo)準(zhǔn)時(shí)測(cè)量精度將產(chǎn)生較大波動(dòng)；而對(duì)于入爐煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)而言，由于無(wú)需復(fù)雜的檢測(cè)設(shè)備，對(duì)環(huán)境和應(yīng)用條件的要求較低，試驗(yàn)精度有較高的可靠性。

5 結(jié)語(yǔ)與建議

1)總結(jié)兩類煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)，基于機(jī)理分析的煤質(zhì)在線軟測(cè)量具有明確的理論分析依據(jù)，易于對(duì)測(cè)量誤差進(jìn)行逆向定向分析；缺點(diǎn)是分析過(guò)程復(fù)雜、詳細(xì)機(jī)理分析模型描述困難，機(jī)組的大延遲、大慣性與動(dòng)態(tài)非線性特征相互作用，分析困難，求解過(guò)程易受干擾。

2)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤質(zhì)在線軟測(cè)量不需解析詳細(xì)機(jī)理，通過(guò)對(duì)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的機(jī)器學(xué)習(xí)與智能建模逼近解析模型，但對(duì)采樣和智能模型泛化能力要求高；對(duì)于不同機(jī)組爐型煤質(zhì)軟測(cè)量智能模型缺乏通用性。

3)融合機(jī)理分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)合式煤質(zhì)軟測(cè)量技術(shù)將發(fā)揮更大優(yōu)勢(shì)，復(fù)合式軟測(cè)量方法將用火電機(jī)組運(yùn)行控制中的部分機(jī)理模型指導(dǎo)分析，機(jī)理模型中不易推理、難以精確描述的環(huán)節(jié)利用機(jī)器學(xué)習(xí)形成智能模型；復(fù)合式的煤質(zhì)軟測(cè)量將火電機(jī)組生產(chǎn)過(guò)程當(dāng)作“灰箱”，既避免了完全機(jī)理分析的困難，又發(fā)揮了生產(chǎn)控制規(guī)律的指導(dǎo)作用，避免了完全“黑箱”式機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程的不可控性，在未來(lái)應(yīng)用中將發(fā)揮更大的作用。