论文总字数：26810字

摘 要

目前超超临界机组在我国发展迅速，该机组具有如下特点：具有高循环热效率和低污染，能快速跟随电网负荷指令等，有利于我国节能减排、环境保护，以及在清洁能源并网发电的同时使电网频率稳定，在各方面发挥重要作用。我国火电机组广泛地参与深度调峰，在这种情况下要更好地控制机组运行过程，需要更优的控制器设计，而获得精确的机组数学动态特性模型是其前提，但因超超临界机组系统结构复杂，难以获得机理模型。因此，本文对某1000 MW超超临界燃煤单元机组各部分进行了深入分析，从而建立高精度的数学动态模型，有利于机组控制系统的设计，提高机组运行效率，有利于电网功率、频率的稳定。

本文首先运用机理建模的方式，利用质量守恒、能量守恒定律和热力学定律，将单元机组分为制粉系统、锅炉系统和汽轮机系统几个部分，分别对每个部分进行研究，建立机组的模型结构。通过回归分析和改进的免疫遗传算法，根据机组实际运行数据，辨识得到静态和动态参数，获得机组的数学动态模型。经静、动态精度验证，结果表明该模型具有较好的静态和动态精度。

其次，为了降低模型结构复杂度，便于控制器设计，本文对模型中的静态参数结构进行简化，在保证精度的前提下，用简单的线性函数来替代非线性函数，从而获得结构简单且精度较高的超超临界机组动态模型，并与以往非线性模型的比较来验证模型精度。

关键词：超超临界机组；动态模型；机理建模；参数辨识.

ABSTRACT

At present, ultra-supercritical units are developing rapidly in China. Ultra-supercritical units have the following characteristics: high cycle thermal efficiency and low pollution, and can quickly follow the grid load command, which is conducive to China's energy conservation, environmental protection, and power generation with clean energy. Due to these advantages, ultra-supercritical units play an important role in many aspects. China's thermal power units are widely involved in deep peak shaving. In this case, better control of the unit operation process requires better controller design, and obtaining accurate mathematical model of unit dynamics is the premise. However, ultra-supercritical units system structure is complex and it is difficult to obtain a mechanism model. Therefore, this paper conducts an in-depth analysis of each part of a 1000 MW ultra-supercritical coal-fired unit to establish a high-precision mathematical dynamic model, which is conducive to the design of the unit control system, and can improve the unit operating efficiency, which stabilize grid power and frequency.

This study analyzes the coal-pulverized and boiler-turbine systems carefully, and the mechanism structure of ultra-supercritical units is derived from the mass and energy conservation. Steady and dynamic parameters are obtained by nonlinear regression analysis and the improved IGA combined with running data, and we finally establish mechanism model of ultra-supercritical coal-fired units. After accuracy verification, the model established owns appropriate steady and dynamic accuracies.

Furthermore, we aim to obtain the model with low complexity, suitable for controller design. This study simplifies the structure of steady parameters. In the premise of guaranteeing proper accuracies, we use simple linear functions to replace nonlinear functions, and obtain a dynamic mathematical model that has simple structure and proper accuracies. Compared with previous nonlinear one, results validate above conclusions.

Keywords: Ultra-supercritical coal-fired unit; Dynamic model; Mechanism modeling; Parameter identification.

目 录

摘 要 3

ABSTRACT 4

第一章 绪论 1

1.1课题研究的背景与意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.2.1超超临界机组建模方法 2

1.2.2热工对象辨识算法的发展与研究现状 4

1.3改进的免疫遗传算法（IIGA）介绍 5

1.3.1免疫遗传算法（IGA） 5

1.3.2改进的免疫遗传算法（IIGA） 5

1.4本文主要内容 7

第二章 1000 MW超超临界燃煤机组简化动态模型建立 8

2.1制粉系统建模 8

2.2锅炉系统建模 9

2.3汽轮机系统建模 12

2.4本章小结 13

第三章 超超临界机组动态模型参数辨识 15

3.1静态参数辨识 15

3.2函数辨识 17

3.2.1函数的辨识 17

3.2.2函数的辨识 18

3.2.3函数的辨识 19

3.3动态参数辨识 20

3.4本章小结 21

第四章 超超临界机组动态模型精度验证与对比 23

4.1模型精度验证 23

4.1.1静态精度验证 23

4.1.2动态精度验证 24

4.2模型精度对比 26

4.2.1静态精度对比 26

4.2.2动态精度对比 27

4.3本章小结 28

第五章 总结与展望 29

5.1总结 29

5.2展望 29

参考文献 30

致 谢 32

第一章 绪论

1.1课题研究的背景与意义

我国是一个煤炭消费大国，据《2019中国能源化工产业发展报告》所示^[3]，2018年我国煤炭消费量达到38.5亿吨，占所有一次能源消费量高于60%，并呈相对平稳下降趋势。近年来，由于国家大力支持的新能源技术的迅猛发展和日趋严峻的环保压力，一次能源消费增速逐渐放缓。而煤炭在一次能源的消费占比逐年下降，可能在2019年下降到低于60%的水平。但不可否认的是，在未来相当长时间内，煤炭仍将占据我国一次能源的主体地位。据统计资料显示，我国几乎一半以上的煤炭产量用于发电和供暖，在此情况下，我国火力发电的二氧化硫排放量占全国总排放量的90％。在同时面对经济、资源、环境和发展等问题的情况下，我国对具有高效率和低污染的发电技术有极其迫切的需要，可以促进可持续发展，并以此来解决资源枯竭、环境污染等问题。

根据国际标准，超超临界机组主汽压力一般大于28 MPa，主汽温度和再热蒸汽温度大于580℃^[4]。根据理论研究结果，相比传统亚临界锅炉，超临界和超超临界锅炉效率更高，煤耗更低，更利于采用降低污染的装置，是近年来能动行业的重点研究对象。其中，超超临界火电机组循环热效率最高，可以达到43%～49%，而其供电煤耗最低，仅有260 g/kWh～290 g/kWh。超超临界机组循环热效率比亚临界锅炉机组高超过10%，而供电煤耗少几十克，污染物总排放量也比相等容量的亚临界机组降低了25%～30%左右。当前，我国超超临界机组朝着大容量、高参数的方向发展，其高效率、低煤耗、低排放的优点十分符合我国能源发展和环境保护的需要。2000年以来，我国超超临界机组的研究得到了深入开展，理论创新不断推动实践的发展，全国范围内已经投入运行的1000 MW超超临界燃煤机组数量逐年提高，截止2019年已经达到101台。据估计，到2020年为止，在我国超超临界机组总装机容量将超过火电机组总装机容量的30%。

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