Tổng quan nghiên cứu

Nhà máy nhiệt điện đốt than chiếm khoảng 30% tổng sản lượng điện tại Việt Nam và dự kiến sẽ vượt trên 50% vào năm 2030. Hiệu suất lò hơi nhiệt điện hiện chỉ đạt khoảng 40-43%, thấp hơn nhiều so với hiệu suất thiết kế ban đầu do các tổn thất nhiệt và cháy không hết. Việc nâng cao hiệu suất lò hơi là một bài toán kỹ thuật phức tạp, đòi hỏi giải pháp tổng thể từ công nghệ chế tạo đến điều khiển vận hành. Luận văn tập trung nghiên cứu nhận dạng điểm làm việc tối ưu của lò hơi nhiệt điện dựa trên dữ liệu điều khiển thực tế nhằm nâng cao hiệu suất nhà máy nhiệt điện. Mục tiêu cụ thể là xây dựng mô hình hóa quá trình cháy và tối ưu hóa thời gian thực hàm lượng oxy dư trong lò hơi, từ đó cải thiện hiệu suất vận hành. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào lò hơi đốt than phun áp suất cận tới hạn tại nhà máy nhiệt điện Hải Phòng, sử dụng dữ liệu thực thu thập trong quá trình vận hành. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc giảm tổn thất năng lượng, tiết kiệm nhiên liệu và nâng cao hiệu quả kinh tế cho các nhà máy nhiệt điện than truyền thống tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn áp dụng hai khung lý thuyết chính:

  • Điều khiển dự báo mô hình (Model Predictive Control - MPC): MPC sử dụng mô hình dự báo để tính toán tín hiệu điều khiển tối ưu nhằm duy trì các biến quá trình trong vùng mong muốn, đồng thời giảm thiểu sai lệch và biến thiên tín hiệu điều khiển. MPC có khả năng xử lý các ràng buộc và thích ứng với sự thay đổi của hệ thống trong thời gian thực.
  • Tối ưu hóa thời gian thực (Real-time Optimization - RTO): RTO là phương pháp điều khiển cấp cao nhằm dịch chuyển điểm làm việc của quá trình công nghệ đến vị trí tối ưu về mặt kinh tế và hiệu suất. RTO sử dụng mô hình quá trình cập nhật liên tục và thuật toán tối ưu để xác định giá trị đặt tối ưu cho các biến điều khiển.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm:

  • Hệ số không khí thừa (α) và nồng độ oxy dư trong khói thải, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất cháy và tổn thất nhiệt.
  • Cân bằng năng lượng và khối lượng trong lò hơi, đảm bảo đầu vào và đầu ra phù hợp với yêu cầu vận hành.
  • Thuật toán Support Vector Regression (SVR) và giải thuật di truyền (Genetic Algorithms - GAs) được sử dụng để mô hình hóa và tối ưu hóa quá trình cháy dựa trên dữ liệu thực tế.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp phân tích lý thuyết và mô phỏng dựa trên dữ liệu thực tế thu thập từ nhà máy nhiệt điện Hải Phòng. Bộ dữ liệu bao gồm các thông số vận hành lò hơi như lưu lượng nhiên liệu, lưu lượng gió, nồng độ oxy dư, áp suất buồng đốt và công suất phát điện.

Phương pháp phân tích chính gồm:

  • Mô hình hóa quá trình cháy và hàm lượng oxy dư sử dụng thuật toán SVR để xây dựng mô hình hồi quy phi tuyến từ dữ liệu thực.
  • Tối ưu hóa hàm mục tiêu giảm thiểu oxy dư bằng giải thuật di truyền nhằm tìm điểm làm việc tối ưu trong thời gian thực.
  • Mô phỏng và đánh giá hiệu quả mô hình và thuật toán tối ưu trên môi trường Google Colab với Python3.

Cỡ mẫu dữ liệu được sử dụng là tập dữ liệu vận hành thực tế trong một khoảng thời gian đủ để phản ánh các điều kiện vận hành khác nhau của lò hơi. Phương pháp chọn mẫu dựa trên dữ liệu thu thập liên tục từ hệ thống điều khiển phân tán (DCS) của nhà máy. Timeline nghiên cứu kéo dài từ khâu thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, tối ưu hóa đến đánh giá kết quả trong vòng vài tháng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Mô hình SVR cho hàm lượng oxy dư đạt độ chính xác cao: Mô hình SVR được hiệu chỉnh với tham số phù hợp cho phép dự báo nồng độ oxy dư với sai số trung bình dưới 5%, giúp phản ánh chính xác đặc tính phi tuyến của quá trình cháy trong lò hơi.
  2. Giải thuật di truyền tối ưu hóa hiệu suất lò hơi: Thuật toán di truyền tìm được điểm làm việc tối ưu giảm oxy dư từ mức trung bình 4% xuống còn khoảng 3%, tương ứng với việc giảm tổn thất nhiệt theo khói thải khoảng 1-2%.
  3. Tăng hiệu suất lò hơi lên 1-2% so với vận hành hiện tại: Việc áp dụng mô hình và thuật toán tối ưu hóa giúp nâng cao hiệu suất lò hơi từ khoảng 74-84% lên gần 85-86%, giảm đáng kể tổn thất nhiệt và cháy không hết.
  4. Điều khiển nồng độ oxy dư ổn định trong vùng 3-5%: Mạch vòng điều khiển oxy dư được cải thiện giúp duy trì nồng độ oxy dư ổn định, tránh hiện tượng cháy không hoàn toàn hoặc lãng phí không khí thừa.

Thảo luận kết quả

Kết quả mô hình hóa và tối ưu hóa phù hợp với các nghiên cứu trong ngành, đồng thời khẳng định tính khả thi của việc ứng dụng kỹ thuật máy học và thuật toán di truyền trong điều khiển lò hơi nhiệt điện. Việc giảm nồng độ oxy dư không chỉ nâng cao hiệu suất cháy mà còn giảm phát thải khí độc hại, góp phần bảo vệ môi trường.

Biểu đồ so sánh hiệu suất lò hơi trước và sau tối ưu hóa thể hiện sự cải thiện rõ rệt, đồng thời bảng số liệu tổn thất nhiệt q2, q3, q4 cũng cho thấy xu hướng giảm đáng kể. So với các phương pháp truyền thống, giải pháp đề xuất có ưu điểm là khả năng thích ứng với điều kiện vận hành biến đổi và xử lý dữ liệu lớn trong thời gian thực.

Tuy nhiên, việc triển khai thực tế cần đảm bảo hệ thống đo lường và điều khiển chính xác, đồng thời cần có cơ chế cập nhật mô hình liên tục để duy trì hiệu quả tối ưu trong dài hạn.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai hệ thống điều khiển tối ưu hóa nồng độ oxy dư: Áp dụng mô hình SVR kết hợp giải thuật di truyền vào hệ thống điều khiển hiện có để duy trì nồng độ oxy dư trong khoảng 3-5%, giảm tổn thất nhiệt và nâng cao hiệu suất lò hơi. Thời gian thực hiện dự kiến 6-12 tháng, chủ thể là phòng kỹ thuật vận hành nhà máy.
  2. Cải tiến hệ thống chế biến than và kiểm soát không khí lọt: Giảm lượng không khí lạnh lọt vào lò và hệ thống chế biến than nhằm duy trì hệ số không khí thừa tối ưu (khoảng 1,1-1,5). Thời gian thực hiện 12 tháng, chủ thể là bộ phận bảo trì và quản lý chất lượng nhiên liệu.
  3. Nâng cấp hệ thống đo lường và thu thập dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu vận hành chính xác, liên tục để phục vụ mô hình hóa và tối ưu hóa hiệu quả. Thời gian thực hiện 3-6 tháng, chủ thể là phòng tự động hóa và công nghệ thông tin.
  4. Đào tạo nhân sự vận hành và bảo trì: Tăng cường năng lực cho đội ngũ vận hành về kỹ thuật điều khiển dự báo và tối ưu hóa thời gian thực, giúp vận hành lò hơi ổn định và hiệu quả. Thời gian đào tạo 3 tháng, chủ thể là phòng nhân sự và đào tạo kỹ thuật.

Các giải pháp trên cần được phối hợp đồng bộ và có kế hoạch giám sát, đánh giá định kỳ để đảm bảo hiệu quả lâu dài.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Kỹ sư vận hành nhà máy nhiệt điện: Nắm bắt kiến thức về điều khiển quá trình cháy và tối ưu hóa hiệu suất lò hơi, áp dụng trực tiếp vào công tác vận hành để nâng cao hiệu quả sản xuất.
  2. Chuyên gia tự động hóa và điều khiển: Tham khảo phương pháp ứng dụng MPC, RTO, SVR và giải thuật di truyền trong điều khiển công nghiệp, phục vụ phát triển các hệ thống điều khiển nâng cao.
  3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điều khiển: Học hỏi cách kết hợp lý thuyết điều khiển hiện đại với kỹ thuật máy học và tối ưu hóa trong lĩnh vực nhiệt điện, mở rộng hướng nghiên cứu ứng dụng.
  4. Quản lý kỹ thuật và hoạch định chính sách năng lượng: Hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất nhà máy nhiệt điện và các giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng, hỗ trợ ra quyết định đầu tư và cải tiến công nghệ.

Mỗi nhóm đối tượng có thể áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn hoặc phát triển nghiên cứu chuyên sâu hơn trong lĩnh vực điều khiển và tự động hóa nhà máy nhiệt điện.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao phải tối ưu hóa nồng độ oxy dư trong lò hơi?
    Nồng độ oxy dư ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất cháy và tổn thất nhiệt. Tối ưu oxy dư giúp cháy hết nhiên liệu, giảm tổn thất nhiệt theo khói thải và hạn chế phát thải khí độc, từ đó nâng cao hiệu suất lò hơi và bảo vệ môi trường.

  2. Phương pháp Support Vector Regression (SVR) có ưu điểm gì trong mô hình hóa?
    SVR có khả năng xử lý quan hệ phi tuyến và dữ liệu nhiễu tốt, cho mô hình hồi quy chính xác với sai số thấp. Thuật toán còn giúp tránh quá khớp nhờ biên sai lệch ε, phù hợp với dữ liệu thực tế phức tạp trong lò hơi nhiệt điện.

  3. Giải thuật di truyền được sử dụng như thế nào trong tối ưu hóa?
    Giải thuật di truyền tìm kiếm điểm làm việc tối ưu bằng cách mô phỏng quá trình tiến hóa tự nhiên, lựa chọn và lai tạo các giải pháp tốt nhất. Phương pháp này hiệu quả trong bài toán tối ưu phi tuyến và đa biến như điều chỉnh oxy dư trong lò hơi.

  4. Điều khiển dự báo mô hình (MPC) khác gì so với điều khiển truyền thống?
    MPC sử dụng mô hình dự báo để tính toán tín hiệu điều khiển tối ưu trong một khoảng thời gian tương lai, xử lý tốt các ràng buộc và biến đổi của hệ thống. Điều khiển truyền thống thường phản ứng theo tín hiệu hiện tại mà không dự báo trước.

  5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào vận hành thực tế?
    Cần tích hợp mô hình và thuật toán tối ưu vào hệ thống điều khiển hiện có, nâng cấp thiết bị đo lường và thu thập dữ liệu, đồng thời đào tạo nhân sự vận hành. Việc này giúp duy trì điểm làm việc tối ưu, nâng cao hiệu suất và giảm tổn thất năng lượng.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình SVR dự báo nồng độ oxy dư và áp dụng giải thuật di truyền tối ưu hóa điểm làm việc lò hơi nhiệt điện.
  • Kết quả mô phỏng cho thấy hiệu suất lò hơi có thể tăng từ 74-84% lên gần 85-86%, giảm tổn thất nhiệt và cháy không hết.
  • Phương pháp kết hợp điều khiển dự báo MPC và tối ưu hóa thời gian thực RTO phù hợp với điều kiện vận hành thực tế của nhà máy nhiệt điện than.
  • Giải pháp đề xuất có tính ứng dụng cao, góp phần tiết kiệm nhiên liệu, giảm phát thải và nâng cao hiệu quả kinh tế cho các nhà máy nhiệt điện truyền thống.
  • Các bước tiếp theo bao gồm triển khai thử nghiệm thực tế, nâng cấp hệ thống đo lường và đào tạo nhân sự vận hành để đảm bảo hiệu quả lâu dài.

Hành động ngay: Các nhà quản lý và kỹ sư vận hành nhà máy nhiệt điện nên xem xét áp dụng các giải pháp điều khiển và tối ưu hóa được đề xuất để nâng cao hiệu suất và giảm chi phí vận hành.