Ứng dụng kỹ thuật máy học trong tối ưu hóa hiệu suất lò hơi nhiệt điện

Lý do lựa chọn đề tài

Trong bối cảnh nhu cầu điện năng ngày càng tăng cao, nguồn thủy điện và năng lượng tái tạo không đủ khả năng đáp ứng, nhiệt điện than vẫn được coi là giải pháp khả thi cho nhu cầu năng lượng của Việt Nam trong tương lai.

Đến năm 2030, nhiệt điện than dự kiến sẽ chiếm 30,65% tổng sản lượng điện toàn cầu Tại Việt Nam, vào năm 2019, tổng công suất điện đạt 54.880 MW, trong đó nhiệt điện than đóng góp 20.200 MW, chiếm 36,1% Theo quy hoạch điện VII điều chỉnh, đến năm 2030, tỷ lệ sản lượng điện từ nhiệt điện than sẽ tăng lên 49,3% tổng sản lượng điện toàn hệ thống, cho thấy nhiệt điện, đặc biệt là nhiệt điện than, vẫn giữ vai trò chủ lực trong việc cung cấp điện năng cho nền kinh tế.

Một trong những thách thức lớn đối với sự phát triển của nhiệt điện than là vấn đề phát thải khí độc hại và tổn thất năng lượng Nhiều nhà máy hiện đang sử dụng công nghệ lạc hậu, gây ra thiệt hại kinh tế và tác động tiêu cực đến môi trường Do đó, việc nâng cấp hệ thống điều khiển và quy trình vận hành của các nhà máy trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết.

Hiệu quả làm việc của nhà máy nhiệt điện chủ yếu phụ thuộc vào hiệu suất của lò hơi, nơi diễn ra quá trình chuyển hóa năng lượng nhiệt Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để nâng cao hiệu suất lò hơi, trong đó nổi bật là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong điều khiển và vận hành lò Các hệ thống điều khiển thông minh có khả năng tự học từ dữ liệu và cập nhật liên tục, giúp đưa ra quyết định điều khiển tối ưu Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo hứa hẹn sẽ cải thiện đáng kể hiệu suất lò hơi, từ đó nâng cao hiệu quả kinh tế cho nhà máy nhiệt điện than.

Xuất phát từ thực tiễn, tác giả đã chọn đề tài “Ứng dụng kỹ thuật Máy học trong Tối ưu hóa hiệu suất lò hơi nhiệt điện” cho luận văn của mình.

Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện hiệu quả hoạt động của lò hơi đang được nghiên cứu và triển khai mạnh mẽ trong ngành công nghiệp Nhiều giải pháp đã được phát triển nhằm mô hình hóa các tham số hoạt động của lò hơi, từ đó giải quyết các vấn đề nhỏ nhằm nâng cao hiệu suất tổng thể của hệ thống lò hơi.

Nhiều nghiên cứu đã áp dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để tối thiểu hóa hàm lượng phát thải NOx và SOx, bao gồm việc sử dụng mạng nơ-ron, học tăng cường, quá trình Gauss và giải thuật di truyền Bên cạnh đó, các thuật toán như support vector regression và tối ưu hóa bầy đàn cũng được sử dụng để giảm thiểu lượng than chưa cháy trong hỗn hợp xỉ thải Những ứng dụng này cho thấy sự đa dạng trong việc nghiên cứu hoạt động của lò hơi.

Một phương pháp nâng cao hiệu quả truyền nhiệt trong quá trình cháy được đề xuất trong [14], nơi các tác giả áp dụng cấu trúc điều khiển dự báo dựa trên mạng nơ-ron để điều chỉnh phân bố nhiệt độ trong buồng đốt Việc triển khai giải pháp điều khiển dự báo không chỉ tối ưu hóa thời gian thực mà còn góp phần tối đa hóa hiệu quả hoạt động của lò hơi.

Tại Việt Nam, nghiên cứu ứng dụng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong tối ưu hóa hiệu suất lò hơi còn hạn chế, chủ yếu dựa vào phân tích mô phỏng tính toán động lực học chất lưu (CFD), dẫn đến tính khả thi chưa cao.

Do lò hơi có cấu tạo và đặc tính vận hành riêng biệt, việc đánh giá tổng thể hiệu quả của các thuật toán mô hình hóa và tối ưu hóa vẫn chưa được thực hiện Tuy nhiên, qua các nghiên cứu đã công bố, thuật toán Support Vector Regression và tối ưu hóa bầy kiến đã được sử dụng phổ biến và cho kết quả vượt trội trong mô hình hóa lượng phát thải NOx Trong luận văn này, tác giả lựa chọn hai kỹ thuật này để nghiên cứu và áp dụng cho bài toán tối ưu hóa thời gian thực hoạt động của lò hơi.

Mục tiêu, phạm vi nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài là phân tích và thiết kế ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm tối ưu hóa hiệu suất lò hơi nhiệt điện Luận văn sẽ tập trung vào việc nâng cao hiệu suất lò hơi và giải quyết bài toán tối ưu hóa thời gian thực thông qua các kỹ thuật máy học và tối ưu hóa Thiết kế cụ thể sẽ được đánh giá thông qua mô phỏng dựa trên dữ liệu thực tế từ nhà máy.

LÒ HƠI TRONG NHÁ MÁY NHIỆT ĐIỆN

Tổng quan về nhà máy nhiệt điện

Nguyên lý sản xuất điện của nhà máy nhiệt điện là quá trình chuyển hóa nhiệt năng từ việc đốt cháy nhiên liệu trong lò hơi thành cơ năng quay tuabin, sau đó chuyển hóa thành điện năng trong máy phát điện Hơi nước đóng vai trò là môi trường dẫn nhiệt năng đến tuabin, và cần đảm bảo chất lượng như áp suất và độ khô trước khi vào tuabin để sinh công Mức độ nhiệt năng cung cấp tỷ lệ thuận với lượng điện năng phát ra Cuối cùng, điện áp từ máy phát điện được nâng lên qua hệ thống trạm biến áp trước khi hòa vào mạng lưới điện quốc gia.

Quá trình chuyển hóa nhiệt năng thành điện năng bắt đầu khi nhiên liệu như than đá, khí, hoặc dầu mỏ được đốt cháy trong lò với tỷ lệ oxy phù hợp, tối ưu hóa hiệu suất cháy Nhiệt năng từ quá trình này làm nước trong bao hơi chuyển hóa thành hơi nước Hơi nước đạt tiêu chuẩn được dẫn tới tuabin, nơi nó quay tuabin tạo ra cơ năng Cuối cùng, sự quay của tuabin làm roto máy phát quay, từ đó sản sinh ra điện năng.

Nhà máy nhiệt điện có thể được phân loại theo nhiều hướng tiếp cận khác nhau:

• Phân loại theo nhiên liệu sử dụng: nhiệt điện đốt nhiên liệu rắn, lỏng, khí, nhiên liệu hỗn hợp

• Phân loại theo loại tuabin quay máy phát: nhiệt điện tua bin hơi, khí, khí- hơi

Trong luận văn, đối tượng nghiên cứu chính là lò hơi đốt than phun

1.1.2 Chu trình nhiệt của nhà máy nhiệt điện ngưng hơi đốt than

Trong bài viết này, các ký hiệu quan trọng được sử dụng bao gồm: Wf đại diện cho lưu lượng liệu, Wa là lưu lượng gió, BĐ chỉ buồng đốt, SH là các dàn ống sinh hơi, BH là bao hơi, Wnc là lưu lượng nước cấp vào bao hơi, QN&GO đề cập đến quá trình quá nhiệt và giảm ôn, và Wngo là lưu lượng nước giảm ôn.

TN là quá trình tái nhiệt, HN là hâm nước, Wh là lưu lượng hơi chính, Bnc là bơm

5 cấp nước, QK là quạt khói, Wkh là lưu lượng khói, HP là tuabin cao áp, IP là tuabin trung áp, LP là tuabin hạ áp, G là máy phát

Quá trình chuyển đổi năng lượng bắt đầu từ việc cung cấp nhiên liệu than và gió vào buồng đốt, nơi than được nghiền nhỏ dưới 4um và sấy khô lên 300°C với độ ẩm 13% Hệ thống gió chia thành gió cấp 1 để cung cấp than và gió cấp 2 cung cấp O2 cho quá trình cháy Nước được xử lý và khử khí từ bình ngưng, sau đó cung cấp cho bao hơi qua bơm, với lưu lượng có thể điều chỉnh bằng van Trong buồng đốt, phản ứng cháy tạo ra nhiệt năng, chuyển hóa nước thành hơi bão hòa ở nhiệt độ 320°C và áp suất 150 bar Khói thoát ra từ buồng lửa ở 1100°C để quá nhiệt cho hơi bão hòa lên 600°C Hơi quá nhiệt cần được điều chỉnh nhiệt độ xuống 541°C bằng cách phun nước giảm ôn, tăng lưu lượng hơi lên 3% và đảm bảo chất lượng hơi trước khi vào tuabin Lưu lượng hơi được điều chỉnh qua van đến tuabin cao áp, sau khi sinh công, hơi tiếp tục qua bộ tái nhiệt và vào tuabin trung áp, rồi đến tuabin hạ áp Máy phát điện chuyển hóa cơ năng thành điện năng để hòa vào lưới điện Cuối cùng, hơi sau khi qua tuabin hạ áp được làm mát và chuyển hóa thành nước trong bình ngưng, hoàn thành chu trình kín.

~ TN HP IP LP NH

Q N & GÔ Hình 1.1 Sơ đồ chu trình nhiệt

Lò hơi nhiệt điện

Lò hơi đốt phun là thiết bị quan trọng được sử dụng trong các nhà máy nhiệt điện với công suất trung bình và lớn tại Việt Nam Nhiên liệu cho lò có thể là khí, lỏng phun thành hạt, hoặc rắn nghiền thành bột mịn, đáp ứng nhu cầu đa dạng trong sản xuất điện năng.

Lò hơi có hai nhiệm vụ chính sau [18]:

• Một là đốt cháy nhiên liệu thành sản phẩm cháy có nhiệt độ cao, tức là chuyển hóa năng của nhiên liệu thành nhiệt năng

Nước cấp được đưa vào lò, nơi nó tiếp nhận nhiệt từ sản phẩm cháy, biến thành nước nóng, nước sôi và cuối cùng là hơi bão hòa hoặc hơi quá nhiệt Hơi này đạt được với áp suất và nhiệt độ phù hợp theo yêu cầu công nghệ.

Lò hơi đốt than phun là thiết bị cung cấp hơi nước cho các tuabin với áp suất cao lên tới hàng trăm bar và nhiệt độ khoảng 600 oC Công suất của lò hơi này có thể đạt trên dưới 3000T/h Nhiên liệu sử dụng cho lò hơi bao gồm khí, nhiên liệu lỏng phun thành bụi, và nhiên liệu rắn nghiền thành bột được phun vào buồng lửa.

Cấu tạo chung và nguyên lý hoạt động của lò hơi

Lò hơi được cấu tạo với hai nhiệm vụ chính: chuyển hóa năng lượng từ nhiên liệu thành nhiệt năng của sản phẩm cháy và tiếp nhận nước cấp, biến đổi thành nước nóng, nước sôi, hoặc hơi có áp suất và nhiệt độ đáp ứng yêu cầu sử dụng Do đó, cấu trúc của lò hơi bao gồm các hệ thống chính như sau:

• Hệ thống cung cấp và đốt cháy nhiên liệu

• Hệ thống cung cấp không khí và thải sản phẩm cháy

• Hệ thống xử lí nước và cấp nước làm mát

• Hệ thống sản xuất và cấp nước nóng cho quá trình sinh hơi

• Hệ thống đo lường và điều khiển

• Hệ thống lò: Khung lò, tường lò, cách nhiệt…

Hình 1.2 Lò hơi trong nhà máy nhiệt điện

Lò hơi đốt phun than bao gồm các bộ phận chính như bao hơi, van hơi chính, đường nước cấp, vòi phun nhiên liệu, và buồng lửa để đốt cháy nhiên liệu Ngoài ra, lò còn có phễu tro lạnh để làm nguội tro xỉ trước khi thải ra, giếng xỉ để hứng xỉ, bơm nước cấp, ống khói, bộ sấy không khí, quạt gió, bộ hâm nước, dàn ống nước xuống và dàn ống nước lên Cuối cùng, dãy feston – dàn ống sinh hơi và bộ quá nhiệt cùng bộ lọc bụi giúp bảo vệ cánh quạt khói khỏi mài mòn.

Bột nhiên liệu được gió cấp một thổi qua vòi phun vào buồng lửa, nơi nó nhận nhiệt và được sấy nóng, sấy khô, tách chất bốc, tạo cốc và bắt đầu cháy Dưới tác dụng của quạt gió, không khí được cung cấp đầy đủ để cháy kiệt các chất bốc và cốc, sản sinh ra sản phẩm cháy và tro xỉ ở nhiệt độ cao Tro xỉ bị chảy lỏng, một phần kết lại tạo thành hạt lớn rơi xuống đáy buồng lửa, có thể được thải ra ngoài dưới dạng xỉ lỏng nếu không làm nguội Tro xỉ cũng có thể được làm nguội trong phễu tro lạnh, đông đặc lại và thải ra dưới dạng xỉ khô Những hạt tro xỉ còn lại sẽ bị dòng sản phẩm cháy cuốn theo, nguội dần do truyền nhiệt qua các dàn ống, đông đặc trước khi ra khỏi buồng lửa và được tách ra qua bộ khử bụi hoặc thải ra ngoài qua ống khói, mặc dù vẫn còn một phần bám lại trên các bề mặt.

Sản phẩm cháy trong buồng lửa có nhiệt độ cao từ 1200°C đến 1600°C, sau đó truyền nhiệt qua các bề mặt cho môi chất, làm giảm nhiệt độ xuống còn 120°C đến 180°C trước khi được thải ra ngoài.

Nước cấp được gia nhiệt đến gần nhiệt độ bão hòa trước khi vào bao hơi Tại đây, nước di chuyển qua các ống dẫn, nhận nhiệt và chuyển thành hơi, tạo ra hỗn hợp nước và hơi với khối lượng riêng nhỏ Hơi sau đó được tách ra và đi qua bộ quá nhiệt để trở thành hơi quá nhiệt, tiếp tục đến tuabin Phần nước chưa hóa hơi sẽ trở về dàn ống xuống cùng nước cấp, tạo thành vòng tuần hoàn tự nhiên.

Hệ thống điều khiển lò hơi

Máy phát hòa lưới hoạt động với tốc độ hằng số, do đó công suất điện phát ra phụ thuộc vào momen quay của roto, liên quan đến lưu lượng hơi vào tuabin Khi lưu lượng hơi tăng, công suất máy phát cũng tăng và ngược lại Để điều chỉnh công suất phát điện theo yêu cầu, cần thay đổi lưu lượng hơi vào tuabin bằng cách điều chỉnh nhiên liệu, nước cấp vào bao hơi và gió cung cấp cho buồng đốt một cách hợp lý nhằm đạt được sản lượng hơi cần thiết.

Lò hơi là một hệ thống phức tạp với nhiều đầu vào và đầu ra, trong đó đầu vào bao gồm nhiên liệu, gió và nước từ bao hơi, còn đầu ra là hơi nước bão hòa, nước thừa, khói thải và tro xỉ Mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra rất chặt chẽ; bất kỳ thay đổi nào trong yêu cầu đầu ra, như công suất máy phát điện, đều cần điều chỉnh lượng nhiên liệu để đảm bảo sản lượng hơi nước mong muốn.

Hình 1.3 Các đầu vào ra của lò hơi

Hệ thống điều khiển lò hơi là một cấu trúc phức tạp, bao gồm hàng trăm mạch vòng điều khiển khác nhau Hệ thống này có thể được chia thành các hệ điều khiển chính, mỗi hệ thống đảm nhiệm một vai trò quan trọng trong việc quản lý và tối ưu hóa hoạt động của lò hơi.

• Hệ điều khiển quá trình cháy bao gồm điều khiển áp suất âm buồng đốt và nồng độ O2 dư

• Hệ điều khiển mức nước bao hơi

• Hệ điều khiển hơi quá nhiệt

• Hệ điều khiển phụ tải nhiệt

Các hệ điều khiển bao gồm nhiều mạch vòng điều khiển khác nhau, nhưng chúng phải thực hiện hai nhiệm vụ chính: đảm bảo quá trình chuyển hóa năng lượng và duy trì hiệu suất tối ưu trong các ứng dụng.

Quá trình chuyển hóa năng lượng diễn ra từ hóa năng thành nhiệt năng, sau đó chuyển đổi thành cơ năng và cuối cùng là điện năng Trong hệ thống điều khiển, có hai đối tượng chính: đầu tiên là lò hơi, nơi mà công suất máy phát quyết định tổng nhiệt năng yêu cầu, từ đó xác định lượng than và gió cần cung cấp để duy trì quá trình cháy hiệu quả Thứ hai là tuabin-máy phát, nơi công suất máy phát ảnh hưởng đến lượng hơi cấp vào tuabin và yêu cầu điều khiển nước cấp để đảm bảo mức nước trong bình hơi luôn ổn định Mạch vòng điều khiển cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng của quá trình này.

Nhiên liệu là các vật liệu có khả năng cháy và phát ra nhiệt năng Quá trình cháy trong buồng lửa bao gồm sự tổng hợp của nhiều hiện tượng như phóng thích năng lượng, truyền nhiệt và chuyển hóa năng lượng Trong suốt quá trình này, các phản ứng hóa học diễn ra, tạo ra năng lượng cần thiết.

Phần hơi/nước Phần hơi/nước

Hỗn hợp không khí và nhiên liệu

Hỗn hợp không khí và nhiên liệu Đốt Đốt Trao đổi nhiệt

HơiNước dưKhí thảiTro, xỉ

11 mãnh liệt, phát ra ánh sáng và nhiệt lượng rất cao, đồng thời kéo theo một loạt sự tiến hóa vật chất khác

Quá trình cháy trong buồng lửa lò hơi trải qua bốn giai đoạn:

Hình 1.4 Quá trình cháy trong buồng lửa lò hơi

Quá trình cháy của nhiên liệu trong buồng lửa phun than chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố, trong đó hiệu suất lò là chỉ số quan trọng để đánh giá chất lượng cháy Hiệu suất lò thường dao động khoảng 86%, và việc tính toán hiệu suất giúp xác định lượng nhiên liệu cần cung cấp để tiết kiệm năng lượng đầu vào Chất lượng nhiên liệu và không khí cung cấp cũng ảnh hưởng đến hiệu suất, vì vậy cần đảm bảo nhiên liệu đủ mịn và lượng không khí phải đủ để nhiên liệu cháy hết, tạo ra nhiệt năng lớn nhất Để đạt hiệu quả kinh tế cao và kéo dài tuổi thọ nhà máy, cần duy trì chất lượng hơi với nhiệt độ, áp suất ổn định và lưu lượng phù hợp Đặc biệt, hơi nước không được phép chứa bụi hoặc các hạt nước li ti để tránh hư hỏng thiết bị, đặc biệt là gây rỗ và hỏng cánh tuabin.

1.3.2 Điều khiển quá trình cháy trong lò hơi

Các quá trình diễn ra trong lò hơi nhà máy nhiệt điện:

Các quá trình trong hệ thống điều khiển cần hoạt động đồng bộ và chặt chẽ với nhau Nếu một quá trình gặp lỗi, nó có thể dẫn đến sự cố toàn bộ hệ thống Do đó, việc đảm bảo rằng tất cả các thông số vận hành đều nằm trong dải giá trị mong muốn là rất quan trọng.

Sấy nóng và sấy khô nhiên liệu

Thoát chất bốc và tạo cốc

Cháy chất bốc và tạo cốc

Hình 1.5 Các quá trình trong lò hơi nhà máy nhiệt điện

Hiệu suất của quá trình cháy là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của lò hơi Do đó, luận văn này sẽ tập trung nghiên cứu các giai đoạn của quá trình cháy để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của chúng.

Giai đoạn sấy nóng và sấy khô nhiên liệu là quá trình quan trọng, trong đó nhiên liệu được đưa vào buồng đốt và nhận nhiệt từ không khí nóng cũng như từ sản phẩm cháy và vách tường buồng lửa Quá trình này giúp làm nóng nhiên liệu, đồng thời loại bỏ lượng ẩm có trong nhiên liệu Khi nhiệt độ đạt đến 100 o C, độ ẩm trong nhiên liệu sẽ bốc hơi mạnh mẽ, đảm bảo hiệu suất cháy tối ưu.

Trong giai đoạn thoát chất bốc và tạo cốc, nhiên liệu đã được sấy khô sẽ tiếp tục nhận nhiệt trị, dẫn đến sự thoát ra của các chất bốc Nhiệt độ thoát chất bốc này phụ thuộc vào từng loại nhiên liệu khác nhau.

Giai đoạn cháy là quá trình phản ứng hóa học giữa oxy và các thành phần cháy, tạo ra nhiệt Trong giai đoạn này, hơi nước và chất bốc hình thành một lớp bao quanh hạt nhiên liệu, hạn chế sự tiếp xúc giữa oxy và trung tâm hoạt tính của than cốc Tuy nhiên, nhờ vào sự khuếch tán của oxy và trung tâm hoạt tính từ bên ngoài vào bên trong, phản ứng cháy vẫn diễn ra hiệu quả.

Giai đoạn tạo tro xỉ là quá trình hình thành các chất không cháy, trong đó tro là những chất không bị nóng chảy, còn xỉ là sản phẩm nóng chảy của tro.

13 b) Các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình cháy

Chất lượng nhiên liệu ảnh hưởng lớn đến hiệu suất cháy Nhiên liệu có hàm lượng chất bốc cao sẽ dễ cháy và bắt lửa sớm, giúp quá trình cháy diễn ra triệt để Ngược lại, nồng độ bột than cao sẽ tỏa ra nhiều nhiệt lượng, trong khi độ tro lớn sẽ làm giảm chất lượng nhiên liệu và năng lượng tỏa ra Hơn nữa, độ ẩm quá cao cũng sẽ giảm nhiệt trị của nhiên liệu, ảnh hưởng đến hiệu quả sử dụng.

Nhiệt độ của hỗn hợp than - khí là yếu tố quan trọng trong quá trình đốt Than được sấy nóng bằng khí trước khi vào buồng đốt, do đó, nhiệt độ ban đầu càng cao thì khả năng cháy hết của nhiên liệu càng tăng Tuy nhiên, nếu nhiệt độ quá cao sẽ dẫn đến hiện tượng cháy trong vòi phun, vì vậy nhiệt độ thường được duy trì ở mức 330 độ C để đảm bảo hiệu suất cháy tối ưu.

NÂNG CAO HIỆU SUẤT LÒ HƠI NHIỆT ĐIỆN

Vấn đề nâng cao hiệu suất lò hơi

2.1.1 Các loại tổn thất của lò hơi

Hình 2.1 Cân bằng năng lượng vào ra của lò hơi

Năng lượng đầu vào của lò được xác định bởi tổng năng lượng trong nhiên liệu, trong khi năng lượng đầu ra bao gồm năng lượng hữu ích trong hơi nước, năng lượng trong khói và năng lượng trong nước thừa Bên cạnh đó, một phần năng lượng bị mất do tổn thất nhiệt trong lò, bao gồm tổn thất trong quá trình cháy và truyền nhiệt.

• Tổn thất nhiệt do khói thải mang đi: q2;

• Tổn thất do cháy không hết về hoá học và cơ học: q3 và q4;

• Tổn thất do toả nhiệt ra môi trường qua bảo ôn và xỉ: q5 và q6

Năng lượng từ nhiên liệu

Năng lượng từ sự cháy của gió

Năng lượng từ nước cấp

Tỏa nhiệt do bức xạ

Năng lượng từ khói lò

Năng lượng từ chất xỉ lỏng đi xuống

Các lò hơi hiện đại có hiệu suất khoảng 90-92%, với tổn thất nhiệt chỉ 8-10% Trong khi đó, lò hơi tại các nhà máy nhiệt điện cũ có hiệu suất thiết kế từ 86,06% đến 90,65%, nhưng sau thời gian dài vận hành, hiệu suất thực tế đã giảm xuống còn khoảng 74-84% Nguyên nhân chính của sự suy giảm này là do chế độ bảo dưỡng, sửa chữa và vận hành thiết bị không hiệu quả Do đó, cần thiết phải áp dụng các biện pháp để giảm thiểu tổn thất nhiệt và nâng cao hiệu suất hoạt động của các lò hơi.

Bảng 2.1 Các tổn thất của lò hơi

Phả lại 1 Uông Bí Ninh Bình Thiết kế Thực tế Thiết kế Thực tế Thiết kế Thực tế

(Nguồn số liệu lấy từ: Quy trình vận hành lò hơi của các NMĐ Phả Lại 1, Uông

Bí, Ninh Bình và từ Trung tâm Thí nghiệm Điện.)

Phân tích bảng 1 cho thấy hai tổn thất chính của lò hơi là tổn thất nhiệt theo khói thải (q2) và tổn thất do các bon cháy không hết (q3 và q4) Hai yếu tố này là nguyên nhân chủ yếu làm giảm hiệu suất lò hơi so với giá trị thiết kế.

Hệ số không khí thừa và nhiệt độ khói thải là hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất của lò hơi Hiện tại, hệ số không khí thừa tại đuôi lò khoảng 1,4 - 1,45, cao hơn đáng kể so với hệ số thiết kế 1,25 - 1,30, dẫn đến tổn thất năng lượng tăng lên Nguyên nhân chính của sự gia tăng này là do sự thay đổi trong chế độ làm việc của hệ thống chế biến than và hiện tượng lọt gió lạnh vào lò Thêm vào đó, chất lượng than cung cấp cho các nhà máy nhiệt điện đốt than hiện nay cũng kém hơn, ảnh hưởng đến nhiệt trị.

Hệ thống chế biến than đang hoạt động quá tải do giảm độ ẩm và tăng độ tro, dẫn đến nhu cầu không khí để sấy và vận chuyển than tăng cao Lượng không khí cấp vào lò tăng hơn thiết kế, chủ yếu là gió lạnh, ảnh hưởng đến chế độ cháy và khí động của buồng lửa, làm tăng tổn thất do cháy không hết Khi lượng gió và khói thải tăng, các quạt gió và quạt khói phải làm việc nhiều hơn, đôi khi quá tải, dẫn đến tổn thất điện tự dùng Hơn nữa, lượng gió tăng khiến các bộ sấy không khí không đạt được nhiệt độ thiết kế, làm suy giảm hiệu suất của hệ thống chế biến than và lò hơi Do đó, mối quan hệ giữa chế độ gió và hiệu suất của hệ thống chế biến than và lò hơi rất phức tạp, khi một khâu suy giảm sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến khâu còn lại.

Buồng lửa và đuôi lò không kín, cùng với việc xì hở bộ sấy không khí và lọt gió lạnh khi ra xỉ ở một số lò hơi, đều góp phần làm tăng hệ số không khí thừa.

Nhiệt độ khói thải là yếu tố thứ hai ảnh hưởng đến tổn thất Q2, với mức độ thấp hơn Theo dữ liệu từ Trung tâm Thí nghiệm Điện, nhiệt độ khói thải trước bộ lọc bụi của hầu hết các lò hơi dao động từ 135-145 oC, trong khi mức cho phép chỉ từ 125-130 oC Khi nhiệt độ khói thải giảm dưới mức quy định, hiện tượng ngưng tụ axit H2SO4 có thể xảy ra, dẫn đến ăn mòn các thiết bị trong hệ thống ống khói Nguyên nhân chính của sự tăng nhiệt độ khói thoát là do tổ chức chế độ cháy không hợp lý, diện tích đai cháy không phù hợp, cùng với sự bám dính của tro xỉ và cáu cặn trên bề mặt trao đổi nhiệt Thêm vào đó, độ ẩm và độ thô của than bột cao, cùng với chân không buồng lửa lớn, sẽ làm dịch chuyển tâm cháy lên cao, từ đó làm tăng nhiệt độ khói thoát Sự gia tăng nhiệt độ khói thoát kết hợp với lưu lượng khói thải cao sẽ dẫn đến hiệu suất lò giảm đáng kể.

Vận hành lò với nhiệt độ nước cấp thấp, khi các bình gia nhiệt không hoạt động hiệu quả, dẫn đến tăng tổn thất q2 do cần cung cấp nhiều than-gió hơn để duy trì thông số hơi Ngoài ra, còn có tổn thất do cháy không hết về hóa học và cơ học, được biểu thị qua q3 và q4.

Các nhà máy nhiệt điện hiện nay đang đối mặt với tổn thất lớn, đặc biệt là ở tổn thất nhiệt q4, làm giảm hiệu suất lò hơi Than antraxit Việt Nam có tính chất khó cháy do hàm lượng chất bốc thấp, dẫn đến tình trạng cháy kém trong buồng lửa Chất lượng than suy giảm, với hàm lượng tro cao và chất bốc thấp, càng làm xấu đi chế độ cháy Tổn thất nhiệt q3 và q4 cũng phụ thuộc vào hệ số không khí thừa và cấu trúc vòi đốt than bột Hệ số không khí không hợp lý hoặc vận hành ở tải thấp làm gia tăng tổn thất Thiết kế vòi đốt không hợp lý và các khiếm khuyết như mòn, thủng cũng góp phần làm tăng tổn thất Ngoài ra, độ mịn, độ ẩm của than bột, chất lượng than, nhiệt độ gió nóng và tỷ lệ gió cũng ảnh hưởng đến tổn thất q4 Tổn thất q4 cao dẫn đến hàm lượng carbon còn lại trong tro lớn, gây khó khăn trong việc sử dụng tro xỉ và làm tăng áp lực cho hệ thống thải tro xỉ.

Tổ thất q5 chủ yếu xuất phát từ việc các lớp bảo ôn bị hư hỏng hoặc không đạt yêu cầu về chất lượng và độ dày Theo Bảng 1, các dạng tổn thất khác của lò hơi như tổn thất do tỏa nhiệt ra môi trường bên ngoài (q5) và tổn thất do nhiệt của xỉ (q6) không lớn Nhìn chung, các lò hơi hiện nay vẫn đảm bảo các giá trị thiết kế cho các loại tổn thất này.

Như vậy có thể kết luận rằng, đối với các lò hơi, trước hết cần tập trung nghiên cứu các biện pháp nhằm giảm các tổn thất q2, q3 và q4

Dựa trên việc đánh giá tình hình công nghệ và thiết bị của các nhà máy nhiệt điện cũ, cùng với việc phân tích các tổn thất năng lượng trong hệ thống và thiết bị, chúng ta có thể xác định những điểm cần cải thiện để nâng cao hiệu quả hoạt động.

Dây chuyền sản xuất điện có thể áp dụng các giải pháp tiết kiệm và sử dụng năng lượng hiệu quả cho các nhà máy điện theo hai hướng chính.

• Các giải pháp kỹ thuật: nâng cấp, cải tạo, sửa chữa

• Các giải pháp quản lý: sản xuất, sửa chữa, tổ chức

2.1.2 Các giải pháp nâng cao hiệu quá kinh tế vận hành lò hơi

Như đã trình bày ở trên, để nâng cao hiệu suất lò hơi, cần giảm thiểu:

• Tổn thất nhiệt theo khói thải (q2);

• Tổn thất cháy không hết về hoá học và cơ học (q3 và q4);

• Tổn thất toả nhiệt ra môi trường (q5 và q6) a) Giảm tổn thất nhiệt theo khói thải (q 2 ): Để giảm thiểu tổn thất q 2 cần phải:

Để tối ưu hóa quá trình đốt cháy nhiên liệu, cần cung cấp không khí cho lò một cách hợp lý ở từng giai đoạn, đảm bảo hệ số không khí thừa đạt mức tối ưu Đồng thời, cần giảm thiểu không khí lạnh lọt vào buồng lửa, đường khói và hệ thống chế biến than.

• Cải tạo hệ thống chế biến than để đảm bảo độ mịn và độ ẩm than bột

• Đảm bảo chân không buồng đốt trong vận hành

• Lắp đặt các thổi bụi buồng lửa và đường khói, đảm bảo chế độ thổi bụi hợp lý

• Đảm bảo các chỉ tiêu chất lượng nước cấp, nước lò để giảm thiểu đóng cáu cặn trong đường ống

• Đảm bảo nhiệt độ nước cấp lò hơi

Hiện nay, tổn thất nhiệt q2 ở các lò hơi đang hoạt động dao động từ 5,7 - 7% Nếu mức q2 được giữ dưới 5%, hiệu suất lò có thể tăng khoảng 1 - 2%, mang lại hiệu quả kinh tế đáng kể Để giảm các tổn thất nhiệt do cháy không hết về hóa học và cơ học (q3 và q4), cần thực hiện các biện pháp hiệu quả.

Để tối ưu hóa hệ số không khí thừa, cần chú trọng đến tỉ lệ giữa nhiên liệu và không khí nóng Việc này có thể được thực hiện hiệu quả thông qua lò đốt trực tiếp hoặc hệ thống vận tải than bột với tỉ lệ đậm đặc cao.

Điều khiển quá trình nâng cao và tối ưu hóa thời gian thực

2.2.1 Phân cấp chức năng điều khiển quá trình

Trong ngành công nghiệp chế biến như lọc dầu, hóa dược, thực phẩm và nhiệt điện, quá trình công nghệ đóng vai trò trung tâm trong sản xuất Đây là quá trình liên quan đến việc biến đổi, vận chuyển và lưu trữ vật chất cũng như năng lượng, bắt đầu từ nguyên liệu đầu vào cho đến sản phẩm đầu ra.

Quá trình công nghệ là chuỗi biến đổi liên tục từ nguyên liệu đến sản phẩm hoàn chỉnh, yêu cầu hệ thống điều khiển tích hợp đầy đủ các giải pháp đo lường, điều khiển, vận hành và giám sát Mục tiêu là đảm bảo chất lượng sản phẩm, sản lượng, hiệu quả sản xuất và an toàn cho con người, máy móc và môi trường Do sự đa dạng của các bài toán điều khiển, hệ thống tự động hóa sẽ được tổ chức thành các chức năng con theo cấu trúc phân cấp tối ưu cho từng nhiệm vụ cụ thể.

Các chức năng điều khiển quá trình thường được phân loại thành ba cấp độ dựa trên thời gian phản hồi và mục tiêu điều khiển: điều khiển điều chỉnh, điều khiển giám sát và điều khiển tối ưu hóa thời gian thực.

Cấp điều khiển điều chỉnh thực hiện chức năng đo lường và điều khiển cơ sở, kiểm soát các mạch vòng điều khiển tương ứng với từng biến quá trình trong công nghệ Điều này đảm bảo quá trình công nghệ hoạt động ổn định, an toàn và trong vùng yêu cầu.

Điều khiển giảm sát đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng sản phẩm cuối cùng, đáp ứng các tiêu chí đánh giá chất lượng và duy trì hoạt động ổn định của thiết bị cũng như dây chuyền công nghệ Các bài toán điều khiển thường yêu cầu đánh giá mối quan hệ tổng thể giữa nhiều biến quá trình trong các vòng điều khiển cấp dưới.

Điều khiển tối ưu hóa thời gian thực là quá trình thực hiện nhiệm vụ điều khiển cấp cao nhằm nâng cao hiệu quả kinh tế trong công nghệ Bằng cách phân tích dữ liệu, các vòng điều khiển này sẽ tính toán để điều chỉnh quá trình, đưa nó đến các điểm làm việc hiệu quả về kinh tế thông qua việc thiết lập giá trị đặt cho các mạch vòng điều khiển cơ sở.

Hình 2.2 Phân cấp hệ thống tự động hóa công nghiệp

2.2.2 Điều khiển dự báo (Model Predictive Control - MPC)

Trong các hệ điều khiển hiện đại, Model Predictive Control (MPC) đóng vai trò quan trọng trong các giải pháp điều khiển quá trình nâng cao (APC) Việc tích hợp MPC với chức năng tối ưu hóa thời gian thực mang lại sự cải thiện đáng kể trong công tác điều khiển vận hành các quá trình công nghệ MPC không chỉ là một phương pháp điều khiển cụ thể mà là một lớp các phương pháp chia sẻ tư tưởng thiết kế chung, giúp nâng cao hiệu quả điều khiển.

• Tại mỗi thời điểm, sử dụng một mô hình cụ thể để dự báo trước đáp ứng của đối tượng,

• Tính toán dãy tín hiệu điều khiển qua việc tối thiểu hóa một phiếm hàm mục tiêu,

Sách lược lùi xa cho phép chỉ áp dụng giá trị đầu tiên trong dãy tín hiệu điều khiển đã tính toán cho đối tượng, trong khi các giá trị còn lại không được sử dụng Điều này là do thông tin về đối tượng được cập nhật tại mỗi thời điểm lấy mẫu tiếp theo, dẫn đến việc quá trình tính toán được lặp lại.

Hình 2.3 Sách lược điều khiển dự báo [19] b) Sách lược điều khiển dự báo

Tư tưởng của điều khiển dự báo được triển khai theo hướng cụ thể như sau:

Bộ điều khiển sử dụng một mô hình để dự báo đáp ứng từ thời điểm hiện tại đến một thời điểm nhất định trong tương lai Phạm vi dự báo được xác định bởi N chu kỳ trích mẫu, gọi là cửa sổ dự báo Các giá trị dự báo y(t+k|t) phụ thuộc vào đáp ứng và kích thích trong quá khứ, cũng như ở hiện tại và tương lai, với k từ 1 đến N.

N c gọi là cửa sổ điều khiển, cho biết phạm vi về mặt thời gian mà trong đó giá trị của kích thích còn thay đổi

Tín hiệu điều khiển tương lai được xác định bằng cách tối thiểu hóa một hàm mục tiêu, nhằm đảm bảo đầu ra theo quỹ đạo đặt Hàm mục tiêu thường bao gồm bình phương sai lệch giữa đầu ra dự báo và quỹ đạo đặt Đối với các bài toán điều khiển có mô hình tuyến tính và không có ràng buộc, tín hiệu điều khiển có thể được tính toán một cách tường minh Nếu không, phương pháp tối ưu lặp sẽ được áp dụng.

Hình 2.4 Cấu trúc chung của MPC [19]

Sử dụng sách lược lùi xa, chỉ giá trị đầu tiên trong dãy tín hiệu điều khiển đã được tính toán sẽ được sử dụng tại mỗi thời điểm, trong khi các giá trị còn lại sẽ bị loại bỏ Ở lần lấy mẫu tiếp theo, các tín hiệu điều khiển sẽ được tính toán lại dựa trên thông tin mới nhất từ đối tượng.

Quá trình tính toán liên tục giúp bộ điều khiển điều chỉnh các tham số trong thuật toán, từ đó đảm bảo phản ứng kịp thời và hiệu quả trước sự biến động của đối tượng Điều này không chỉ nâng cao chất lượng điều khiển mà còn tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống Các thành phần cốt lõi của MPC đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện những điều chỉnh này.

Mọi bộ điều khiển dự báo đều có 3 yếu tố cốt lõi sau:

• Thuật toán tối ưu hóa

Mỗi yếu tố của MPC có thể được cụ thể hóa thông qua nhiều giải thuật khác nhau Sự kết hợp các lựa chọn cho từng thành phần sẽ tạo ra các giải thuật điều khiển dự báo, mỗi loại có những ưu điểm và nhược điểm riêng.

Mô hình dự báo đóng vai trò quan trọng trong MPC, là nền tảng cho việc triển khai thuật toán điều khiển Để đạt hiệu quả, mô hình cần phải phản ánh đầy đủ các đặc tính động học của hệ thống.

Mô hình dự báo bao gồm hai phần chính: mô hình quá trình thực và mô hình nhiễu Mô hình nhiễu thường không xác định, gây khó khăn trong việc triển khai thuật toán điều khiển, mặc dù có nhiều đối tượng và thuận lợi cho các phân tích lý thuyết.

THUẬT TOÁN SUPPORT VECTOR REGRESSION

Mô hình hóa đối tượng dựa trên dữ liệu

Mô hình đối tượng đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết bài toán điều khiển, cung cấp nền tảng cho phân tích động học và thiết kế điều khiển Lý thuyết về mô hình hóa và nhận dạng hệ thống đã phát triển và hoàn thiện qua thời gian Có hai phương pháp chính để xây dựng mô hình đối tượng: phương pháp lý thuyết và phương pháp thực nghiệm.

Phương pháp lý thuyết là cách xây dựng mô hình dựa trên các quy luật vật lý và hóa học, nhằm thể hiện các tương tác nội tại của đối tượng cũng như sự tương tác với môi trường bên ngoài.

Phương pháp thực nghiệm là kỹ thuật sử dụng dữ liệu đầu vào và đầu ra của đối tượng để xây dựng các quy luật mô tả sự tương tác bên trong đối tượng cũng như mối liên hệ của nó với môi trường xung quanh Phương pháp này còn được biết đến với tên gọi là phương pháp nhận dạng.

Các kỹ thuật nhận dạng truyền thống thường tập trung vào việc xác định tham số của mô hình giải tích, phục vụ cho việc thiết kế các bộ điều khiển có cấu trúc rõ ràng Phương pháp nhận dạng này có thể coi là một cách bổ sung thông tin cho quá trình mô hình hóa dựa trên phân tích lý thuyết Trong lý thuyết điều khiển hiện đại, việc áp dụng các bộ điều khiển không có cấu trúc rõ ràng như điều khiển tối ưu và điều khiển dự báo mở ra cơ hội cho việc ứng dụng các phương pháp mô hình hóa dựa trên mạng nơ-ron.

Có 32 kỹ thuật máy học trong trí tuệ nhân tạo được áp dụng để giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực điều khiển Sự phát triển độc lập của phương pháp mô hình hóa lý thuyết và mô hình hóa dựa trên dữ liệu thu thập từ đối tượng đã được thể hiện qua việc ứng dụng các mô hình thống kê để mô hình hóa đối tượng.

Một trong những thách thức lớn trong việc áp dụng các bộ điều khiển hiện đại là vấn đề đáp ứng thời gian thực Tuy nhiên, nhờ vào sức mạnh tính toán ngày càng tăng của các máy tính công nghiệp, rào cản này đang dần được khắc phục Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai các thiết kế điều khiển hiện đại, kết hợp giữa mô hình thống kê và các bộ tính toán tối ưu.

Thiết kế luận văn kết hợp phương pháp SVR với thuật toán ACOR minh họa rõ ràng cho tư tưởng thiết kế đã được đề cập.

Phương pháp Support Vector Regression

Trong lĩnh vực máy học, bài toán hồi quy thường được giải quyết bằng cách mở rộng các kỹ thuật phân lớp, với mục tiêu trả về các giá trị trên miền liên tục thay vì trong một tập hữu hạn Đối với SVM, các bài toán phân lớp nhị phân được mô hình hóa như một vấn đề tối ưu lồi, nhằm tìm ra siêu phẳng phân lớp tối ưu với biên an toàn lớn nhất Siêu phẳng này được thể hiện thông qua các support vector.

SVR (Support Vector Regression) là phiên bản mở rộng của SVM (Support Vector Machine) với việc thêm tham số  (epsilon) Trong mô hình -SVR, với một tập dữ liệu gồm các cặp (x1, y1), (x2, y2), , (xN, yN), chúng ta không chú ý đến những điểm dữ liệu có sai lệch đầu ra nhỏ hơn  so với giá trị thực tế, nhưng sẽ không chấp nhận những sai lệch vượt quá giới hạn này Mục tiêu của SVR là xấp xỉ một hàm f(x) sao cho độ lệch lớn nhất so với các giá trị đích yk là  và có độ phẳng tối đa Hình 3.2 minh họa ý tưởng của thuật toán trong một trường hợp đơn giản với dữ liệu đầu vào xk.

Hình 3.2 Mô tả thuật toán SVR

Trường hợp hàm f(x) là tuyến tính, ta có thể biểu diễn:

Trong đó w x, k là tích vô hướng, b và x w k ,  n

Ký hiệu w 2 = w w, là chuẩn bậc hai của vector trọng số w, vấn đề xấp xỉ hàm f(x) trong  -SVR được phát biểu dưới dạng bài toán tối ưu [20]: min 1 2

34 Để hiểu rõ hơn độ phẳng của bề mặt được định nghĩa bởi hàm f(x) trong

 −SVM ta cùng xem xét hàm số:

Để xấp xỉ hàm f(x) bằng đa thức, ta sử dụng công thức m j j j f w x = w x với x thuộc , w thuộc m Trong đó, m là bậc của đa thức xấp xỉ Khi chuẩn của vector w tăng, số lượng thành phần w j khác không cũng gia tăng, dẫn đến bề mặt biểu diễn của hàm f(x) trở nên mấp mô hơn Do đó, việc tối thiểu hóa độ lớn của vector w sẽ làm tăng độ phẳng của hàm số xấp xỉ Hình 3.3 minh họa sự thay đổi độ phẳng của hàm số xấp xỉ theo bậc m.

Hình 3.3 Hàm xấp xỉ với số bậc khác nhau

Trong bài toán tối ưu hóa, ràng buộc (3.2) yêu cầu giảm thiểu sai lệch giữa đầu ra dự đoán và thực tế Độ lớn của  ảnh hưởng đến biên độ lệch của thuật toán; giá trị  nhỏ hơn sẽ làm giảm sai lệch dự báo nhưng tăng độ phức tạp tính toán Việc sử dụng biên sai lệch  giúp tăng tính bền vững của thuật toán trong dữ liệu bị nhiễu Tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể, ràng buộc của bài toán tối ưu sẽ được lựa chọn để nâng cao hiệu quả sử dụng thuật toán.

Để đảm bảo nghiệm tối ưu là duy nhất và có thể tìm kiếm sau một số bước hữu hạn, các ràng buộc trong bài toán cần phải được thiết lập sao cho hàm là đối xứng và lồi Điều này liên quan đến việc phân bố của dữ liệu và nhiễu trong tập dữ liệu được sử dụng.

Hình 3.4 Hiệu chỉnh thuật toán SVR với tham số 

Một hạn chế lớn của thuật toán ε-SVM là khả năng xử lý các điểm bất thường trong tập dữ liệu, đặc biệt khi các điểm này có độ lệch lớn so với biên sai lệch đã chọn Để khắc phục vấn đề này, biên sai lệch ε được điều chỉnh thông qua hai tham số ξ và ξ* Bài toán tối ưu hóa sẽ được biểu diễn theo dạng cụ thể, trong đó hằng số C đóng vai trò quan trọng, thể hiện trọng số của thành phần sai lệch dự báo đầu ra Hằng số này quyết định sự thỏa hiệp giữa độ phẳng của hàm tìm kiếm và mức độ sai lệch dự báo trong quá trình tối ưu hóa.

Phát biểu của SVR được áp dụng cho các bài toán hàm f(x) tuyến tính Đối với các mối quan hệ phi tuyến giữa đầu vào và đầu ra, dữ liệu sẽ được ánh xạ sang không gian nhân thông qua một phép biến đổi, giúp bài toán trở thành dạng tuyến tính.

Hình 3.5 Dữ liệu được biến đổi về dạng tuyến tính

Khi đó bài toán tối ưu có dạng: min 2 ( * )

Trong đó (x k ) là phép biến đổi ánh xạ dữ liệu sang không gian nhân

THUẬT TOÁN TỐI ƯU HÓA BẦY KIẾN

TỐI ƯU HÓA THỜI GIAN THỰC HIỆU SUẤT LÒ HƠI