鍋爐汽包應(yīng)力監(jiān)測及基于壽命管理策略的運行優(yōu)化的研究.pdf

1、隨著國內(nèi)七八十年代投入運行的機組進入壽命后期和機組運行優(yōu)化研究工作不斷走向深入，傳統(tǒng)的運行優(yōu)化工作由于未考慮到設(shè)備的壽命損耗及由此造成的各種費用，局限性越來越明顯，迫切需要引入新的優(yōu)化理論。本文分步驟建立了一個全面的鍋爐汽包壽命管理優(yōu)化方案。在此工作中，引入國外先進壽命管理優(yōu)化理論和多種人工智能算法，對鍋爐汽包的應(yīng)力監(jiān)測、運行優(yōu)化和影響汽包壽命的諸因素進行了研究。 鍋爐汽包壽命管理工作的基礎(chǔ)是建立一個具有較高精度且實時性好的壽命

2、損耗模型。借助于這個模型，可以實時監(jiān)測運行時汽包的應(yīng)力變化情況，保障設(shè)備安全。傳統(tǒng)的工程計算方法在進行汽包應(yīng)力計算時，做了較多的簡化，計算出的數(shù)據(jù)準確度不能得到保證。有限元計算方法能保證數(shù)據(jù)準確性，但是計算量過大，不能滿足實時計算的要求，所以只能用于離線的優(yōu)化工作。在本文里，建立了基于MAS架構(gòu)的汽包應(yīng)力的動態(tài)軟測量模型。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)越的非線性逼近能力，在汽包應(yīng)力與汽包金屬壁溫及汽包壓力之間建立了一種映射關(guān)系，實現(xiàn)了汽包應(yīng)力的軟計算。

3、實際運行中，汽包內(nèi)蒸汽壓力和溫度的變化有比較大的范圍，因此引入多Agent系統(tǒng)設(shè)計原理，將較大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分解成一組結(jié)構(gòu)較小的子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因為每個子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)小巧靈活，所以該軟測量模型學(xué)習(xí)和泛化性能好。該模型能根據(jù)輸入汽包壓力和汽包溫度不同，經(jīng)感知模塊判別后，由不同的子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出響應(yīng)，節(jié)約了系統(tǒng)資源，提高了響應(yīng)速度。經(jīng)過仿真，該軟測量模型計算精度高，響應(yīng)速度快，可以實際應(yīng)用。 鍋爐冷態(tài)啟動過程中工質(zhì)的溫度和壓力變化最為劇

4、烈，對設(shè)備的疲勞損傷最大，歷來為研究工作者所重視。在啟動優(yōu)化工作中，首先通過理論分析和實例計算將單階段啟動方式與多階段變升溫率啟動方式進行了對比。與單階段啟動方式相比，多階段變升溫率啟動方式可以在不增加汽包壽命損耗的條件下，獲得更好的經(jīng)濟性。本文借鑒美國的壽命管理優(yōu)化思想，提出基于LEC壽命管理優(yōu)化策略的汽包鍋爐冷態(tài)啟動優(yōu)化模型，進一步量化對汽包壽命的控制，該模型能在部件的壽命損耗和系統(tǒng)的經(jīng)濟性之間取得平衡。在LEC啟動優(yōu)化方案的尋優(yōu)中

5、，采用模擬退火遺傳算法，發(fā)揮其快速求解和全局搜索的優(yōu)勢。通過對此模型的計算結(jié)果進行分析，得出有益的結(jié)論。提出了基于LEC閉環(huán)控制的冷態(tài)啟動優(yōu)化控制方案，借助于基于MAS架構(gòu)的汽包應(yīng)力軟測量模型，可以對冷態(tài)啟動優(yōu)化方案進行實時控制。 傳統(tǒng)的負荷分配中，沒考慮汽包壽命損耗的問題。在負荷大范圍變動過程中，鍋爐汽包承受的應(yīng)力幅變動如果超過一定的程度，將對汽包的壽命造成影響。以煤耗最小為目標函數(shù)的優(yōu)化方法，雖然在燃料費用上最為節(jié)省，可是由

6、于參數(shù)波動大而且頻繁，對機組壽命造成了更大的傷害，因此迫切需要一種新的基于壽命管理的負荷分配管理方法。本文將LEC概念引入到機組負荷分配優(yōu)化工作中，將汽包壽命損耗考慮到機組負荷分配的優(yōu)化中去，在壽命損耗不大于某一基準值時，搜索煤耗最小的負荷分配方案，在電網(wǎng)負荷變動越來越劇烈的形勢下，這種模型是一種更加符合電廠實際的調(diào)峰方案。在尋優(yōu)過程中，引入隨機微粒群算法，該算法適用于快速尋優(yōu)，能在速度和精度上滿足計算要求。 汽包的應(yīng)力和壽命損