一、创新成果概述

本项目针对火电机组烟风系统设计不合理导致的系统阻力大、介质分布不均匀、介质流量测量不准确几大问题，基于计算流体力学数值模拟方法和大数据人工智能技术，进行烟风道流场分析及优化设计研究和流场软测量。通过设备改造、现场试验测试，达到了提高烟风流场均匀性、准确测量一次风量、降低烟风系统阻力等目的。

二、主要做法

1. 基于流线型设计的异型烟风道降阻改造。建模中考虑烟道设计对烟冷器换热、磨损的影响，建立烟冷器与前后连接烟道的整体模型，采用Realizable k-ε湍流模型、多孔介质模型计算二级烟冷器及其连接的异型烟道流场，分析不同导流形式对速度场、压力场的影响，提出了流线型烟道优化方案，消除弯头及变径截面的涡流，减小局部损失，提高烟冷器入口流速均匀性。

2. 磨煤机入口一次风道流场优化。建立考虑磨煤机入口冷、热风调门结构的磨入口风道流场优化模型。对不同调门开度下冷热风混合后的温度场、速度场进行数值模拟。根据模拟结果，在冷热风混合处加装均流格栅，消除冷热流体分层流动；

3. 以优化后的磨入口风道为基础，建立基于人工神经网络技术的磨煤机入口一次风量软测量模型。采集10800组DCS运行参数构建神经网络模型测量磨煤机入口一次风量。选取一次风机电流、一次风机动叶开度、空预器进出口一次风压、磨煤机冷热风调门开度、磨煤机出口温度等36个参数作为网络输入，磨入口一次风流量作为输出。通过主成分分析、滤波、归一化对数据进行预处理，权值修正引入动量因子，并采用学习率自适应调节算法优化网络。将模型输出风量值与电厂DCS离线数据比较，模型预测的准确率达到了90%以上。

三、主要创新点

1、基于数值模拟研究，提出一种流线型烟道设计，降低系统阻力960Pa。

2、提出一种磨煤机入口冷、热风汇合处的风道均流格栅装置，基本消除冷热流体分层流动和热动力参数分布不均现象。

3、基于人工神经网络技术，以海量运行数据为基础，建立了预测磨煤机入口一次风量的软测量模型。根本上开辟了一种风量测量新方法。

四、应用成效

1.针对大唐韩城第二发电有限责任公司3号机组二级烟冷器前后烟道阻力大的问题，进行烟道优化改造。该改造方案从2016年6月投入使用以来，二级烟冷器前后段烟道阻力分别为301Pa、500Pa，该段系统总阻力较改造前降低约960Pa。烟气系统总阻力不再超出风机最大出力，可以实现机组满负荷安全稳定运行。

2.本优化方案对磨煤机冷、热风汇合处消除分层流动作用显著，混合器的扰动使原有的冷热风间隙消失，各截面的流动均匀性提高。混合后冷、热风未出现明显的分层流动，至流量测量截面无明显回流，加强了冷热风混合，进而强化了热量交换。本改造方案从2018年6月投入使用以来，相较原风道，速度偏差最大减小48.41%，温度偏差最大减小5.49%，而全段阻力仅增加了98Pa-229Pa。

3.建立的基于BP人工神经网络的磨煤机入口一次风量测量模型，总样本10800个，其中训练集7200个，测试集3600个，以DCS测量值为对照，选择50个典型样本工况进行测量准确度的统计分析，最终各台磨煤机预测的准确率均在90%以上。可以实现磨入口一次风量的软测量。（供稿单位：中国大唐集团科学技术研究院有限公司西北电力试验研究院）