[發明專利]熱電廠水汽管道加氧控制方法

有效

• 申請號: 201510947160.1
• 申請日: 2015-12-17
• 公開（公告）號: CN105425581B
• 公開（公告）日: 2018-07-03
• 發明（設計）人: 徐沛;徐任飛;黃海峰
• 申請（專利權）人: 鎮江市高等專科學校
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 樓高潮

本發明公開了一種熱電廠水汽管道加氧控制方法，包括以下步驟：建立神經網絡，根據已有的歷史監測數據，使用BP神經網絡，附加動量學習規則，訓練神經網絡；由粒子群算法，求解神經網絡的最優輸入參量；以神經網絡估計與實測的誤差數據一起，使用附加動量學習規則，更新訓練神經網絡。本發明解決了因取樣裝置的含氧量信號滯后、加氧管路氧氣輸送遲滯、水質水量變化導致調節精度不穩定，凝結水含氧量發生震蕩或偏離調節目標值的技術問題。避免水汽管道腐蝕，保障電廠安全可靠運行。

技術領域

本發明涉及一種控制方法，尤其涉及一種熱電廠水汽管道加氧控制方法，屬于發電設備技術領域。

背景技術

火力發電廠的水汽管道腐蝕一直是威脅電廠安全可靠運行的重大隱患，為預防和減輕超臨界、超超臨界火力發電機組的水汽管道的腐蝕，需向給水和凝結水系統中加入適量的氧氣和其它制劑。根據相關的研究結論，氧氣的加入量不能過多或過少，水中氧含量保持在50～150μg/L為最佳。由于機組的水質和水量不穩定，為保持水中氧含量相對穩定在最佳值，加氧速率不能為定值，應根據水質和水量等情況實時調整以控制加氧過程。

現在電廠一般采用可編程序控制器(PLC)結合流量控制閥來控制加氧速率，將取樣裝置的給水或凝結水含氧量信號送入PLC的模擬量輸入模塊，PLC對這兩個信號分別進行PID運算，然后輸出兩個4～20mA信號，分別控制給水、凝結水的流量控制閥的開度，從而達到控制加氧速率的目的。

但是，由于水含氧量取樣裝置的取樣點到分析儀表之間的水汽管路較長，因此取樣裝置的含氧量信號滯后現象比較嚴重；同時，加氧管路將氧氣輸送至凝結水中到改變水氧含量也存在遲滯現象，尤其是水質、水量變化時，導致調節精度不穩定，容易使凝結水含氧量發生震蕩或偏離調節目標值。

因此，研究熱電廠水汽管道加氧控制的新方法，解決凝結水含氧量發生震蕩或偏離調節目標值的技術問題十分必要。

發明內容

本發明的目的在于提供一種熱電廠水汽管道加氧控制方法，解決凝結水含氧量發生震蕩或偏離調節目標值的技術問題。

本發明的目的通過以下技術方案予以實現：

一種熱電廠水汽管道加氧控制方法，包括以下步驟：

1)根據對熱電廠水汽管道的水質參數的記錄，統計出凝結水泵入口水溫、水流量、水含氧量、加氧點氧氣流量，對應時刻的省煤器入口水含氧量的數據；將凝結水泵入口水溫、水流量、水含氧量、加氧點氧氣流量作為輸入參量，將省煤器入口水含氧量作為輸出參量，建立神經網絡，根據已有的歷史監測數據，使用BP神經網絡，附加動量學習規則，訓練神經網絡；

2)根據熱電廠水汽管道省煤器入口水含氧量的規定值，由粒子群算法，求解神經網絡的最優輸入參量，即凝結水泵入口水溫、水流量、水含氧量、加氧點氧氣流量；

3)根據上一循環神經網絡估計誤差判斷是否需要人工采樣，如需要，通過人工采樣然后離線分析，對比得出實測的省煤器入口水含氧量與神經網絡估計出的省煤器入口水含氧量的誤差，然后將這組實測的省煤器入口水含氧量數據，以及神經網絡估計與實測的誤差數據一起，使用附加動量學習規則，更新訓練神經網絡；如不需要人工采樣，則返回步驟2)。

本發明的目的還可以通過以下技術措施來進一步實現：

前述熱電廠水汽管道加氧控制方法，其中粒子群算法，步驟如下：

1)初始化粒子群：確定粒子群大小NP，粒子群算法迭代次數NG，初始化粒子位置，計算每個粒子的適應度并初始化全局最優解與個體最優解；

計算粒子適應度的函數為：

其中，O_i表示神經網絡輸出向量的第i個元素，O_i'為理論期望的輸出向量的第i個元素；