燃煤機(jī)組干式電除塵器出口煙塵濃度預(yù)測(cè)及控制參數(shù)優(yōu)化

陶鑫，傅堯，蘇志剛，殷捷

(1.國(guó)家電投集團(tuán)協(xié)鑫濱海發(fā)電有限公司，江蘇 鹽城 224000；2.東南大學(xué)能源與環(huán)境學(xué)院，南京 210096；3.南京瑞松信息科技有限公司，南京 210038)

目前，火力發(fā)電在我國(guó)的發(fā)電結(jié)構(gòu)中仍然占據(jù)著主導(dǎo)地位。《中國(guó)電力行業(yè)年度發(fā)展報(bào)告2021》指出，在我國(guó)的火力發(fā)電中約95%為燃煤發(fā)電。燃煤電廠的煙塵排放量為各行業(yè)之首，是我國(guó)大氣污染物中煙塵污染物的主要來(lái)源，也是細(xì)顆粒污染物的重要來(lái)源[1]。隨著國(guó)家對(duì)節(jié)能環(huán)保的不斷重視，火電廠排放標(biāo)準(zhǔn)不斷嚴(yán)格。為了達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求，進(jìn)一步降低環(huán)境污染，燃煤機(jī)組必須降低煙塵的排放量。

燃煤電廠處理煙塵主要采用電除塵器，其具有處理風(fēng)量大、壓力損失小、運(yùn)行成本低、耐高溫?zé)煔狻⒊龎m效率高等特點(diǎn)[1]。很多大型火電公司已將電除塵能耗與除塵效率作為同等重要的考核指標(biāo)[2]。

當(dāng)前，為了消納高比例可再生能源發(fā)電，燃煤機(jī)組普遍采用寬負(fù)荷靈活運(yùn)行方式，并且煤種多變，致使電除塵器運(yùn)行環(huán)境多變。在火電廠實(shí)際運(yùn)行中，電除塵器參數(shù)多為運(yùn)行人員手動(dòng)調(diào)整。為了避免出口煙塵濃度排放超標(biāo)，通常采用較高的電除塵器電源參數(shù)(二次電流或電壓)，導(dǎo)致電除塵器能耗較高，除塵效率和能耗不成比例[3-4]。因此，如何在提高除塵效率、降低煙塵排放濃度和滿(mǎn)足污染物排放標(biāo)準(zhǔn)的同時(shí)，大幅度降低電除塵器的能耗，是目前需要解決的重要課題。然而，電除塵器結(jié)構(gòu)及除塵機(jī)理復(fù)雜，一般難以通過(guò)物理方法建立出口煙塵濃度模型，并計(jì)算和優(yōu)化不同出口煙塵濃度下的除塵能耗。

針對(duì)燃煤電廠電除塵器的上述問(wèn)題與相關(guān)研究，本文利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法和智能優(yōu)化算法，通過(guò)建立干式電除塵器電源參數(shù)與出口煙塵濃度之間的預(yù)測(cè)模型，優(yōu)化除塵能耗來(lái)獲得滿(mǎn)足排放標(biāo)準(zhǔn)的最優(yōu)電源參數(shù)設(shè)定值，從而實(shí)現(xiàn)干式電除塵器低能耗最優(yōu)運(yùn)行的目的。

1 干式電除塵器工作原理及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

1.1 干式電除塵器工作原理

燃煤電廠煙氣經(jīng)過(guò)換熱后，仍含有二氧化硫、氮氧化物、煙塵等污染物，需要在排放前進(jìn)行處理。煙氣換熱后依次進(jìn)行脫硝、干電除塵、脫硫、濕電除塵，然后通過(guò)煙囪進(jìn)入環(huán)境，燃煤機(jī)組煙氣處理流程示意圖如圖1所示。其中靜電除塵是燃煤電廠常用的煙塵處理技術(shù)。干式靜電除塵器(以下簡(jiǎn)稱(chēng)干式電除塵器)由除塵器本體和提供高壓直流電的供電裝置組成。除塵器本體主要由殼體、陰極(電暈極)、陽(yáng)極(集塵極)、電極線(xiàn)和灰斗組成，干式電除塵器結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。

圖1 燃煤機(jī)組煙氣處理流程示意圖

圖2 干式電除塵器結(jié)構(gòu)示意圖

本文采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式建立干式電除塵器出口煙塵濃度預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)優(yōu)化模型中各級(jí)電場(chǎng)二次電流設(shè)定值，得到不同出口煙塵濃度下的最優(yōu)能耗。因此，需要對(duì)干式電除塵器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，通過(guò)改變干式電除塵器的電源參數(shù)，來(lái)獲得其不同工況下出口煙塵濃度數(shù)據(jù)。本文研究的干式電除塵器來(lái)自浙江某電廠1 000 MW超超臨界燃煤機(jī)組，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 某超超臨界燃煤機(jī)組干式電除塵器示意圖

1.2 典型負(fù)荷下電除塵器輸入輸出數(shù)據(jù)

機(jī)組負(fù)荷對(duì)干式電除塵器出口煙塵濃度有著較大的影響。負(fù)荷較高時(shí)，干式電除塵器除塵壓力增大，需要提高出力以保證出口煙塵濃度維持在正常范圍。但機(jī)組負(fù)荷變化速率較慢，難以得到負(fù)荷與干式電除塵器出口煙塵濃度的模型。本文以650 MW典型負(fù)荷工況為例，采取實(shí)驗(yàn)的方式，獲得二次電流與出口煙塵濃度數(shù)據(jù)，以此建立各級(jí)電場(chǎng)二次電流與出口煙塵濃度的預(yù)測(cè)模型。650 MW負(fù)荷工況包含11 645條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采樣間隔為1 s。該段數(shù)據(jù)下干式電除塵器出口煙塵濃度變化范圍為25.3 mg/m3～31.5 mg/m3。二次電流和干式電除塵器出口煙塵濃度如圖4所示。

圖4 650 MW負(fù)荷工況二次電流與出口煙塵濃度

可以看出，在階躍實(shí)驗(yàn)中，電場(chǎng)二次電流的階躍變化覆蓋了整個(gè)數(shù)據(jù)段，造成了干式電除塵器出口煙塵濃度的劇烈變化。由于二次電流不斷被手動(dòng)調(diào)整，該運(yùn)行數(shù)據(jù)難以反映正常工況下干式電除塵器的運(yùn)行特點(diǎn)。因此，后續(xù)建模過(guò)程會(huì)不可避免地出現(xiàn)一定偏差。

2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙塵濃度預(yù)測(cè)

干式電除塵器運(yùn)行時(shí)，電源參數(shù)是影響出口煙塵濃度的主要因素。建立電源參數(shù)與出口煙塵濃度的預(yù)測(cè)模型，可以在保證出口煙塵濃度滿(mǎn)足環(huán)保要求的基礎(chǔ)上，優(yōu)化電源參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)干式電除塵器的能耗優(yōu)化。通過(guò)運(yùn)行數(shù)據(jù)得到干式電除塵器電源參數(shù)與出口煙塵濃度的關(guān)系，是一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的回歸模型建模過(guò)程。在能夠?qū)崿F(xiàn)非線(xiàn)性回歸的方法中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5-8]的優(yōu)勢(shì)，隨著近年來(lái)不斷提高的計(jì)算機(jī)算力，逐漸突顯出來(lái)。

2.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙塵濃度預(yù)測(cè)方法

本文采用方便易用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為干式電除塵器的煙塵濃度預(yù)測(cè)手段，其結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播示意圖

結(jié)合方法原理和所需數(shù)據(jù)，具體的方法步驟如下所示：

3)選擇三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以各級(jí)電場(chǎng)二次電流值為網(wǎng)絡(luò)輸入層，出口煙塵濃度作為網(wǎng)絡(luò)輸出層。由于包含了5個(gè)電場(chǎng)的二次電流，設(shè)置輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為m=5。而隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)和輸出層節(jié)點(diǎn)分別設(shè)置為n=5和p=1，網(wǎng)絡(luò)傳播過(guò)程如圖5所示。將數(shù)據(jù)放入訓(xùn)練集進(jìn)行迭代訓(xùn)練，規(guī)定在訓(xùn)練過(guò)程迭代計(jì)算到相鄰兩次誤差小于10-3時(shí)停止。該步驟具體實(shí)施如下：

a)設(shè)置輸入層到隱含層的權(quán)重為ωij，偏置為aj；隱含層到輸出層的權(quán)重為ωjk，偏置為bk；設(shè)置學(xué)習(xí)速率為η，激勵(lì)函數(shù)為f1(x)和f2(x)，均采用如下形式：

(1)

b)計(jì)算隱含層的輸出，隱含層中第j個(gè)節(jié)點(diǎn)輸出如下：

(2)

c)計(jì)算輸出層的輸出，輸出層中煙塵濃度估計(jì)值輸出如下：

(3)

d)計(jì)算本次迭代誤差：

(4)

e)倘若本次計(jì)算的誤差的精度不滿(mǎn)足要求，則更新權(quán)值和偏置進(jìn)行下一次迭代計(jì)算，公式如下：

(5)

(6)

(7)

(8)

在訓(xùn)練過(guò)程計(jì)算到相鄰兩次誤差小于10-3時(shí)則停止迭代，輸出當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

2.2 預(yù)測(cè)結(jié)果

以650 MW負(fù)荷工況為例，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的參數(shù)放入測(cè)試集數(shù)據(jù)中進(jìn)行驗(yàn)證，其出口煙塵濃度預(yù)測(cè)曲線(xiàn)如圖6所示。從圖中可以看出，預(yù)測(cè)結(jié)果基本可以反映650 MW負(fù)荷工況下干式電除塵器出口煙塵濃度的變化趨勢(shì)。但由于數(shù)據(jù)中存在擾動(dòng)和大量手動(dòng)將二次電流大幅度階躍改變的情況，預(yù)測(cè)濃度與真實(shí)濃度在階躍變化前后仍然存在著一定的偏差。在干式電除塵器實(shí)際運(yùn)行中，二次電流與出口煙塵濃度變化的幅度遠(yuǎn)小于階躍實(shí)驗(yàn)時(shí)的數(shù)據(jù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的出口煙塵濃度預(yù)測(cè)模型可以獲得更高的精度。

圖6 650 MW負(fù)荷工況出口煙塵濃度預(yù)測(cè)

3 基于人工蜂群(ABC)算法的控制參數(shù)優(yōu)化

干式電除塵器的電源參數(shù)決定了其運(yùn)行能耗。由于干式電除塵器電源參數(shù)與出口煙塵濃度關(guān)系復(fù)雜，沒(méi)有明確的數(shù)值關(guān)系，傳統(tǒng)優(yōu)化方法難以實(shí)現(xiàn)電源參數(shù)的優(yōu)化。本節(jié)以650 MW典型負(fù)荷工況為例，基于建立的干式電除塵器出口煙塵濃度預(yù)測(cè)模型，通過(guò)人工蜂群算法優(yōu)化二次電流設(shè)定值，從而得到干式電除塵器的最優(yōu)能耗。

3.1 人工蜂群算法

自然界中蜂群的日常功能由個(gè)體分工和配合實(shí)現(xiàn)。蜂群中單一個(gè)體的行為非常簡(jiǎn)單，但整個(gè)蜂群通過(guò)合理地調(diào)度每一各個(gè)體，可以高效地實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜的工作。人工蜂群算法[9]就是受到工蜂采蜜行為的啟發(fā)而被提出的。算法分為如下四個(gè)階段：

1)初始化階段：初始化時(shí)首先設(shè)定算法的各個(gè)控制參數(shù)，然后生成N個(gè)D維食物源xi=(xi,1,xi,2,…,xi,D)。

xi,j=xjmin+rand[0,1]·(xjmax-xjmin)

(9)

式中：xi,j是第i個(gè)食物源的第j維的值，i∈{1,2,…,N}是食物源編號(hào)，j∈{1,2,…,D}是搜索空間的維度編號(hào)，rand[0,1]是均勻分布的區(qū)間[0,1]上的一個(gè)隨機(jī)數(shù)，xjmax和xjmin分別是第j維空間上的上界和下界。每一個(gè)食物源都有對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值，其計(jì)算方式如下：

(10)

式中：fiti為食物源xi的適應(yīng)度值，f(xi)為食物源xi的目標(biāo)函數(shù)值。在初始化階段結(jié)束時(shí)，因?yàn)槭澄镌词请S機(jī)生成的，食物源分布較為分散，有利于算法對(duì)整個(gè)解空間的探索。

2)雇傭蜂階段：雇傭蜂階段開(kāi)始時(shí)，每一個(gè)雇傭蜂對(duì)應(yīng)著一個(gè)不同的食物源。雇傭蜂會(huì)對(duì)其對(duì)應(yīng)的食物源附近進(jìn)行搜索。

vi,j=xi,j+rand[-1,1]·(xi,j-xk,j)

(11)

式中：vi,j為新生成的食物源vi的第j個(gè)維度的值，rand[-1,1]是均勻分布的區(qū)間[-1,1]上的一個(gè)隨機(jī)數(shù)，xk是一個(gè)隨機(jī)食物源，且k≠j。搜索后雇傭蜂會(huì)采取貪婪選擇策略，如果新食物源vi的適應(yīng)度值大于xi的適應(yīng)度值，則xi會(huì)被vi取代。否則xi保持不變，并且該食物源的迭代次數(shù)會(huì)增加1。如果vi成為新的食物源，該雇傭蜂在此次循環(huán)中將會(huì)向跟隨蜂分享它的信息。

3)跟隨蜂階段：在跟隨蜂階段，跟隨蜂會(huì)接收雇傭蜂傳遞的信息，并采用輪盤(pán)賭策略，根據(jù)概率pi選擇一個(gè)食物源。pi的計(jì)算方式如式(12)所示：

(12)

式中：pi是食物源xi的概率。顯然，食物源xi的適應(yīng)度值越大，pi越大，食物源xi被跟隨蜂選擇的概率就越大。與雇傭蜂階段類(lèi)似，跟隨蜂選擇食物源后，會(huì)根據(jù)式(12)對(duì)該食物源附近進(jìn)行搜索，然后根據(jù)搜索結(jié)果保留或者替換該食物源。

4)偵查蜂階段：如果一個(gè)食物源的迭代次數(shù)超過(guò)了上限并且仍然沒(méi)有更新，相應(yīng)的雇傭蜂將會(huì)舍棄該食物源，并根據(jù)公式重新生成食物源。

3.2 帶出口煙塵濃度約束的干式電除塵器能耗優(yōu)化

3.2.1 能耗優(yōu)化與約束處理

干式電除塵器的能耗由其電源參數(shù)決定，其能耗優(yōu)化可以轉(zhuǎn)化為對(duì)電源參數(shù)的優(yōu)化。干式電除塵器的二次側(cè)能耗可以表示為：

(13)

式中：P為二次側(cè)的總視在功率，pk為第k個(gè)電場(chǎng)的視在功率，uk和ik分別為第k級(jí)電場(chǎng)的平均二次電壓和二次電流。由于電源的物理特性，二次電壓與二次電流間存在著對(duì)應(yīng)關(guān)系，因此uk可以表示為：

uk=fk(ik)

(14)

式中：fk為第k級(jí)電場(chǎng)二次電壓與二次電流的映射關(guān)系。因此，式(13)可以改寫(xiě)為：

(15)

由此可知，采用人工蜂群算法優(yōu)化干式電除塵器二次電流設(shè)定值，即可得到最優(yōu)能耗。此外，優(yōu)化過(guò)程中，參數(shù)需要滿(mǎn)足干式電除塵器出口煙塵濃度約束與電源參數(shù)約束。因此，能耗優(yōu)化的目標(biāo)可以表示為：

(16)

式中：C為出口煙塵濃度，Clim為出口煙塵濃度限值，ik,lim為第k級(jí)電場(chǎng)的額定二次電流。本文采用罰函數(shù)的方法對(duì)約束進(jìn)行處理，將約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)變成無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題。由于式中不存在等式約束，本文的罰函數(shù)形式設(shè)置為：

(17)

式中：f(x)為原目標(biāo)函數(shù)，即根據(jù)食物源二次電流計(jì)算出的總功率；Gj(x)為第j個(gè)不等式約束；τj為第j個(gè)不等式約束的懲罰系數(shù)。Gj(x)定義為：

(18)

由式(18)可知，干式電除塵器出口煙塵濃度和電源參數(shù)違反約束的程度越大，Gj(x)值也越大。由于原目標(biāo)函數(shù)數(shù)量級(jí)在105，因此優(yōu)化時(shí)τ1設(shè)置為100 000，τ2設(shè)置為10 000，以保證濃度約束與電源參數(shù)約束在優(yōu)化過(guò)程中向目標(biāo)函數(shù)提供適當(dāng)大小的懲罰值。

本小節(jié)中采用三次多項(xiàng)式對(duì)三個(gè)負(fù)荷工況下各級(jí)電場(chǎng)二次電流與二次電壓的關(guān)系分別進(jìn)行擬合，擬合公式如式(19)：

(19)

采用的多項(xiàng)式擬合方法可以準(zhǔn)確地將二次電流與二次電壓進(jìn)行映射。因此，在對(duì)二次電流設(shè)定值進(jìn)行優(yōu)化后，可以得到對(duì)應(yīng)的干式電除塵器最優(yōu)能耗。基于該近似關(guān)系，表1給出了650 MW負(fù)荷工況擬合公式參數(shù)。

3.2.2 能耗結(jié)果優(yōu)化與分析

在干式電除塵器出口煙塵濃度約束下，對(duì)650 MW典型負(fù)荷工況下各級(jí)電場(chǎng)的二次電流設(shè)定

表1 650 MW負(fù)荷工況擬合公式參數(shù)

值進(jìn)行了優(yōu)化，得到了不同出口煙塵濃度對(duì)應(yīng)的最優(yōu)二次電流與能耗，結(jié)果如圖7和表2所示。在同一負(fù)荷下，出口煙塵濃度與總功率的關(guān)系大致呈現(xiàn)出反比例函數(shù)的特點(diǎn)。在高出口煙塵濃度時(shí)，各電場(chǎng)均處于低功率運(yùn)行的狀態(tài)，此時(shí)能耗相對(duì)穩(wěn)定，并處于較低水平。相反，為了讓出口煙塵濃度維持在較低水平，在該機(jī)組的運(yùn)行策略下，4、5級(jí)電場(chǎng)需要大幅提升功率。盡管650 MW負(fù)荷工況下全數(shù)據(jù)段出口煙塵濃度均符合運(yùn)行要求，但干式電除塵器出口煙塵濃度維持在26 mg/m3時(shí)的總能耗幾乎是維持在30 mg/m3時(shí)的1.5倍。在實(shí)際運(yùn)行中，機(jī)組負(fù)荷在該負(fù)荷工況附近時(shí)，干式電除塵器能耗有著較大的下降空間。

圖7 650 MW負(fù)荷工況能耗優(yōu)化結(jié)果

表2 650 MW負(fù)荷工況最優(yōu)二次電流參數(shù)

4 結(jié)語(yǔ)

為了解決燃煤機(jī)組干式電除塵器運(yùn)行能耗高的

問(wèn)題，本文開(kāi)展了干式電除塵器出口煙塵濃度預(yù)測(cè)及能耗優(yōu)化的研究。首先說(shuō)明了當(dāng)前機(jī)理建模存在的困難與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的特點(diǎn)，指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電除塵器出口煙塵濃度建模方面的優(yōu)勢(shì)。然后基于啟發(fā)式算法在適用范圍、優(yōu)化特征上的差異，選擇采用人工蜂群算法對(duì)建立的模型進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和優(yōu)化算法協(xié)同的方法可以有效地在無(wú)法獲取電除塵精確模型的情況下為能耗優(yōu)化提供保障。