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可拓物元评价方法在电站锅炉燃煤结渣特性评价中的应用

2022-05-24雷海霞卢绪祥赵晓晨蔡志远

关键词:燃煤电站权重

雷海霞,卢绪祥,赵晓晨,程 波,蔡志远

(1.长沙理工大学能源与动力工程学院,湖南 长沙 410114;2.大唐华银株洲发电有限公司,湖南 株洲 412005)

0 引言

长期以来,火电在我国电力行业中处于支柱地位[1],其中绝大多数火电厂所用的燃料是煤.锅炉结渣现象是燃煤电站中常见的、难以解决的问题[2].锅炉结渣严重影响着电厂的安全生产,怎样才能准确的评价电站锅炉燃煤结渣程度是燃煤电站必须要解决的重大课题之一[3].

目前在电站锅炉燃煤结渣特性研究中所用的评价方法有单一评价指标法和多指标评价方法.常用的单一评价指标有软化温度、碱酸比、硅比、硅铝比、无因次炉膛实际切圆直径与无因次炉膛平均温度等.国外也有学者研究混煤的结渣特性,但目前所用的研究方法也不能提供精确的预测结果[4].前人研究发现在诸多判别燃煤锅炉结渣的指标中,没有任何一个单一的评价指标能够完全预测锅炉结渣倾向[5],单一评价指标存在准确率较低的缺点.因此,越来越多的学者开始采用多指标方法.目前已有学者研究过的多指标评价方法有模糊数学法、人工神经网络、综合指数判别法、模式识别法等[6].由于炉内复杂的物理、化学反应和空气动力场,目前所采用的预测方法均准确性不高.因此,寻求更合理的评价模型是非常必要的.

本文采用可拓物元评价方法对锅炉结渣特性进行综合评价.1983年,一篇题为《可拓集合和不相容问题》的科技论文由中国学者蔡文教授在《科学探索》期刊正式发表,标志着可拓学的诞生[7].可拓物元评价方法可以对所评价的对象考虑定量和定性两方面的因素.因此,通过建立可拓物元模型可以对电站燃煤结渣特性问题同时进行定量和定性分析与评价,对锅炉设计人员能够提供理论帮助,运行人员可通过评价程序预测结渣程度,及时采取相应措施预防或减小锅炉结渣程度.本文选题方向较为新颖,根据可拓学在其它领域的应用[7-10],创造性地将可拓学中的相关知识与方法融入电站锅炉燃煤结渣特性研究中.在可拓物元评价方法中,权重系数的确定非常关键,直接影响着评价结果.因此,本文中采用了三种不同的方法来确定权重系数,再通过评价软件计算出评价结果,并与实际结果进行比较,统计正确率,并选用正确率最高的方法推广到实际应用中去.

1 电站锅炉燃煤结渣特性可拓物元评价模型的建立

1.1 可拓评价方法及流程

电站锅炉燃煤结渣状况是一个比较复杂的问题,利用可拓物元理论相关知识建立电站锅炉燃煤结渣特性评价模型,并以定量的数值表示出评价结果,可知道电站燃煤结渣的程度.基于可拓物元法进行燃煤特性的综合评价研究的可拓评价法及流程如图1所示.

图1 可拓评价方法流程图

1.2 电站锅炉燃煤结渣特性评价指标体系

通过阅读文献资料[5,7,11-13],从煤灰的成分特性中选择出碱酸比B/A、硅比G、硅铝比SiO2/Al2O3作为评价指标,从煤灰物理特性中选择出软化温度ST作为评价指标,从锅炉运行参数的变化中选择无因次炉膛实际切圆直径φd、无因次炉膛平均温度φt作为评价指标.建立的电站锅炉燃煤结渣特性评价指标体系如表1所示.本文利用此评价指标体系建立电站锅炉燃煤结渣特性的物元模型并对其进行可拓评价.

表1 电站锅炉燃煤结渣特性评价指标体系

1.3 评价电站锅炉燃煤结渣特性的物元

1.3.1 电站锅炉燃煤结渣程度的物元模型

根据表1建立的电站锅炉燃煤结渣特性评价指标体系,可用下列式(1)中的m维物元来描述电站锅炉燃煤结渣的程度[9].

式中,R—电站锅炉燃煤结渣程度物元;N—电站锅炉燃煤结渣程度等级;c—电站锅炉燃煤结渣特性评价指标;v—电站锅炉燃煤结渣特性评价指标的量值.

1.3.2 确定电站锅炉燃煤结渣程度的经典域

结合表1中各指标在各等级的数值区间及可拓物元建模理论,分别建立电站锅炉燃煤结渣程度等级的可拓物元评价经典域,其中:

1.3.3 确定电站锅炉燃煤结渣程度的节域

结合表1中各指标从“轻微”到“严重”的数值区间,建立电站锅炉燃煤结渣程度的节域,即特征物元Rp,可表示为:

1.3.4 确定待评价物元

由评价对象的特征构成的物元称之为待评价物元,可表示为公式(6)[9]:

式中,N0—待评价对象;ci—待评价对象评价指标(i=1,2,…,m);vi—为 N0关于 ci的量值(i=1,2,…,m).

1.3.5 建立关联函数

利用可拓物元评价方法对研究对象进行评价时,为了确定该研究对象符合哪一程度的量值,或者说是更接近哪一程度,需要进行计算.电站锅炉燃煤结渣特性评价指标关于各评价等级的关联函数的计算见公式(7)[10]:

式中:ρ(vi,voji)—待评物元到各经典域的距;ρ(vi,voji)—待评物元到节域的距;(i=1,2,…,m;j=1,2,…,m).若ρ(vi,voji)≥0,则表示vi不在区间voji内;若ρ(vi,voji)≤0,则表vi在区间voji内,且不同的负值表示不同的距离.Kji(vi)—待评物元与电站锅炉燃煤结渣程度的关联函数;—经典域的量值大小.

1.3.6 确定权重系数

权重系数的分配直接影响着评价结果,本课题分别采用三种确定权重系数的方法,再通过评价结果准确率统计,确定最终方案.

(1)根据专家置信度确定权重

专家置信度确定权重是请几位从事电站锅炉燃煤结渣特性研究的专家根据自身专业知识和现场实践经验进行认真对比打分,同时引用合适的标度数值进行定量描述[14].表2的各评价指标的置信度和权重系数来源于文献[11].

表2 各评价指标的置信度和权重

其中:

于是得出权重向量为:wj=(0.206,0.171,0.151,0.166,0.125,0.181).

(2)通过熵权法确定权重

熵权法确定权重系数的步骤如图2所示.

图2 熵权法确定权重系数的流程

根据评价对象与熵权法确定权重系数的步骤确定的权重系数如表3所示.

表3 熵权法确定的权重系数

(3)通过专家置信度与熵权法相结合的方法确定权重

专家置信度和熵权法综合权重可由公式(11)计算[15]得出:

式中,α和β应当满足α+β=1,本文选取α=β=0.5,即认为专家置信度和熵权法同等重要[15];wj为根据专家置信度所确定的权重系数,为根据熵权法确定的权重系数.

根据表2与表3由公式(11)计算所得的专家置信度与熵权法相结合的权重系数见表4.

表4 专家置信度与熵权法相结合确定的权重系数

1.3.7 电站锅炉燃煤结渣程度关于各等级的关联度

各指标的关联度计算公式见式(12)[10]:

式中,wi—为指标ci权重分配系数;kji(vi)—关联函数;Kj(N)—关联度.

1.3.8 计算电站锅炉燃煤结渣程度评价等级的特征值

根据公式(12)计算得到的评价指标关联度值进行处理,使得各评价指标的关联度值均处于[-1,1],以利于对电站锅炉燃煤结渣程度进行评价.计算公式见式(13)[9].

式中,kmax=max(kj)(j=1,2,3);kmin=min(kj)(j=1,2,3).

1.3.9 确定电站锅炉燃煤结渣程度的评价等级

在求得电站锅炉燃煤结渣程度N关于各评价等级的关联度Kj(N)后,根据最大关联度原则[9]进行评价等级确定,计算公式见式(14)[10]:

根据公式(14)可判定待评价电站锅炉燃煤结渣程度N属于哪种程度,而kjo(N)的数值大小及相互关系则可定量地反应评价单元的好坏及其属于哪种评价等级[10].

2 评价应用程序的实现及应用检验

2.1 评价应用程序的实现

电站锅炉燃煤结渣特性评价应用程序分为3部分,分别为主程序代码、用户界面设计程序代码与用户界面功能实现代码,利用MATLAB软件进行程序设计.评价应用程序设计步骤如图3所示.

图3 电站锅炉燃煤结渣特性评价应用实现程序流程图

图4为用户评价界面图,图5为利用工程实践中的实例对电站锅炉燃煤结渣特性评价应用程序进行验证的评价结果显示图.在该评价实例中软化温度ST为1 190℃,碱酸比B/A为0.469,硅铝比SiO2/Al2O3为3.2,硅比G为63.8,无因次炉膛实际切圆直径φd为0.095,无因次炉膛最高温度φt为1.310,实际结渣程度为严重.根据图5可看出评价结果与实际结渣情况相符.

图4 用户评价界面图

图5 评价结果显示图

2.2 评价程序应用检验

总共评价了61组工程实践中的实例(篇幅所限,未全部列出),表5为部分实例及其评价结果.

表5 部分实例及其评价结果

根据61组实例的评价结果准确率统计如表6所示.

表6 三种不同权重确定方法评价结果准确率统计

3 结论

提出的基于物元模型和可拓关联函数为基础的电站锅炉燃煤结渣特性评价模型和方法,研究表明:

(1)三种权重系数确定方法中,采用主观赋权法确定的权重系数所编制的评价应用程序准确率为81.97%,采用客观赋权法与主客观赋权法确定的权重系数所编制的评价应用程序准确率均为73.77%.因此,最终采用主观赋权法确定权重系数.

(2)与单一评价指标(煤灰软化温度的准确率为65%,煤灰开始变形温度的准确率为43%)[5]评价的准确率相比,该评价模型准确率有所提高,同时也为电站锅炉燃煤结渣特性的评价提供了一种新的途径.

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