劉 康

（華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院，河北保定071003）

基于功煤系數(shù)的煤質(zhì)自適應(yīng)控制策略研究

劉 康

（華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院，河北保定071003）

通過分析機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的原理和局限性，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)煤質(zhì)前饋校正。根據(jù)鍋爐燃燒的延遲特性，引入功煤系數(shù)的概念，建立了基于功煤系數(shù)的組合預(yù)測模型，并對(duì)機(jī)組的協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。以某超臨界機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)為例，對(duì)模型的預(yù)測效果進(jìn)行驗(yàn)證分析。計(jì)算結(jié)果表明，該模型的平均預(yù)測精度約為97%，可有效降低校正回路信號(hào)的波動(dòng)性，提高了機(jī)組對(duì)煤質(zhì)的自適應(yīng)能力。

機(jī)組；煤質(zhì)；自適應(yīng)；控制；功煤系數(shù)；預(yù)測；模型；校正

0 概 述

由于地域原因，很多機(jī)組燃用的煤種不能達(dá)到設(shè)計(jì)煤種的要求，即使采用配煤摻燒[1]技術(shù)，入爐煤質(zhì)的變化仍比較大，影響鍋爐的穩(wěn)定燃燒和機(jī)組輔助設(shè)備的正常運(yùn)行[2]。當(dāng)前，隨著單元制火力發(fā)電機(jī)組參數(shù)的不斷提高，煤質(zhì)變化產(chǎn)生的影響越來越明顯[3]。另一方面，隨著電網(wǎng)容量的增大、用戶對(duì)供電質(zhì)量要求的提高，電網(wǎng)調(diào)度對(duì)火電機(jī)組變負(fù)荷性能的要求也越來越高，而煤質(zhì)差及煤質(zhì)的變化，將導(dǎo)致很多火電機(jī)組協(xié)調(diào)變負(fù)荷能力不能適應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度的要求，減弱了機(jī)組上網(wǎng)競爭力[4]。為保證電廠的安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，需要對(duì)機(jī)組進(jìn)行煤質(zhì)自適應(yīng)控制。

目前，高參數(shù)機(jī)組的CCS系統(tǒng)普遍采用BTU校正技術(shù)實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)自適應(yīng)控制[1]。當(dāng)配煤效果不好、機(jī)組負(fù)荷變化過快時(shí)，傳統(tǒng)的BTU技術(shù)普遍存在超限和延遲現(xiàn)象，難以滿足目前電網(wǎng)對(duì)機(jī)組控制的要求[1]。基于此，相關(guān)學(xué)者已廣泛開展BTU技術(shù)的研究，并取得了一定的成果。在對(duì)入爐煤質(zhì)熱值預(yù)測方面，朱林忠[5]提出等效相對(duì)熱值的思想，Kelei Sun[6]使用混合線性回歸的方法，李必成[7]提出了關(guān)聯(lián)信息算法和非線性映像網(wǎng)絡(luò)混合模型，Jiang W[8]、劉林[9]分別使用SVM和LSSVM算法，倪敏[10]則提出新的熱值校正關(guān)系。在控制策略方面，羅志浩[11]設(shè)計(jì)了穩(wěn)定快速BTU校正回路，蔣欣軍[1]提出了新型串級(jí)熱值校正技術(shù)，劉友寬[12]、王磊[13]、黃衛(wèi)劍[14]則研究了煤質(zhì)自適應(yīng)的AGC系統(tǒng)。這些研究成果，對(duì)鍋爐熱力系統(tǒng)的能耗分析[15]、節(jié)能研究[16]以及準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)鍋爐在動(dòng)態(tài)過程的各種指標(biāo)[17]具有重要意義。

與大多數(shù)研究不同，本文在研究CCS系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，較充分地考慮了鍋爐的延遲特性，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)煤質(zhì)前饋校正回路，建立基于功煤系數(shù)[18]的組合預(yù)測模型，估計(jì)當(dāng)前中調(diào)指令下的燃料量信號(hào)，減少燃料量信號(hào)與理論燃煤量之間的偏差，增強(qiáng)機(jī)組自動(dòng)適應(yīng)煤質(zhì)變化的能力。

1 煤質(zhì)自適應(yīng)控制的理論分析

1.1 煤質(zhì)變化性能分析

煤質(zhì)的優(yōu)劣直接影響鍋爐燃燒的穩(wěn)定性和效率。對(duì)于煤質(zhì)達(dá)不到機(jī)組設(shè)計(jì)要求的來煤，電廠普遍采用配煤摻燒技術(shù)，調(diào)整入爐燃煤的品質(zhì)。由于受來煤情況和外界環(huán)境的影響，配煤摻燒的實(shí)際效果并不好，入爐煤質(zhì)變化很大，主蒸汽參數(shù)隨著燃燒工況的改變，出現(xiàn)了不可避免的波動(dòng)，使發(fā)電質(zhì)量下降，有時(shí)，甚至?xí)＜皺C(jī)組的正常運(yùn)行。

為了獲得高品質(zhì)的煤質(zhì)自適應(yīng)控制，采用功煤系數(shù)概念。功煤系數(shù)是指單位功率所消耗的實(shí)時(shí)煤量[18]，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式（1）中：α為功煤系數(shù)；M為入爐煤量，t/h；N為發(fā)電機(jī)功率，MW。

在CCS系統(tǒng)的作用下，入爐煤量受多種因素的綜合影響。當(dāng)電網(wǎng)中調(diào)指令不變時(shí)，入爐煤質(zhì)是影響燃燒的主要因素。因此，功煤系數(shù)用于粗略估計(jì)進(jìn)入爐膛的實(shí)時(shí)煤質(zhì)，煤質(zhì)越好（熱值越高、水分越少），功煤系數(shù)越小，反之越大。某660 MW超臨界機(jī)組在某時(shí)間段的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如表1所示。

由表1可知，電網(wǎng)中調(diào)指令的波動(dòng)幅度較大。在17：40～18：50時(shí)間段，機(jī)組由穩(wěn)定的高負(fù)荷降為穩(wěn)定的低負(fù)荷工況，同時(shí)，入爐煤量也隨之波動(dòng)。

表1 660 MW機(jī)組在某時(shí)間段的運(yùn)行數(shù)據(jù)

1.2 煤質(zhì)自適應(yīng)控制策略

若不考慮鍋爐燃油，當(dāng)入爐煤質(zhì)為設(shè)計(jì)煤種時(shí)，煤質(zhì)自適應(yīng)控制策略，如圖1右側(cè)所示。根據(jù)電網(wǎng)調(diào)度指令NE經(jīng)“負(fù)荷-燃煤量函數(shù)f1（x）”計(jì)算出設(shè)計(jì)煤種理論燃煤量DE0，利用主蒸汽設(shè)計(jì)壓力P0與實(shí)際壓力PT的差值進(jìn)行調(diào)整，得出設(shè)計(jì)煤種實(shí)際燃煤量DE，鍋爐主控M/A利用此燃料量信號(hào)，調(diào)整各給煤機(jī)的轉(zhuǎn)速，控制入爐煤量。

在實(shí)際運(yùn)行中，入爐的煤種往往不是設(shè)計(jì)煤種，需要利用BTU校正回路，修正設(shè)計(jì)煤種的實(shí)際燃煤量信號(hào)DE，實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)的自適應(yīng)控制。當(dāng)圖1右側(cè)系統(tǒng)執(zhí)行完畢后，BTU校正回路開始工作。汽輪機(jī)第一級(jí)壓力信號(hào)P1代表鍋爐蒸發(fā)量，經(jīng)“函數(shù)f3（x）”轉(zhuǎn)換為以設(shè)計(jì)煤種為基準(zhǔn)的燃煤量DQ，再與調(diào)節(jié)前實(shí)際煤種實(shí)際燃料量信號(hào)DM的差值經(jīng)積分運(yùn)算后，被送至乘法器對(duì)燃料信號(hào)DM進(jìn)行修正，利用DE與修正后的DM的差值，調(diào)整各給煤機(jī)的轉(zhuǎn)速，完成入爐煤量的修正。

應(yīng)收賬款在建筑企業(yè)管理中占據(jù)重要地位，其各項(xiàng)工作的合理開展可以保障建筑企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)的穩(wěn)定性，在提高建筑企業(yè)資金的利用效率、幫助企業(yè)創(chuàng)造更高的經(jīng)濟(jì)效益等方面具有重要意義。但是當(dāng)前建筑企業(yè)在應(yīng)收賬款管理工作開展過程中存在一定的問題，例如風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)較弱，導(dǎo)致企業(yè)受到影響。

圖1 煤質(zhì)自適應(yīng)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)

由于鍋爐燃燒的延遲特性，煤質(zhì)變化引發(fā)爐內(nèi)熱量變化的過程存在較大延遲，因此，BTU校正回路中PID控制器的積分時(shí)間設(shè)置值較大（通常為1 800～3 600 s），對(duì)煤種突變的適應(yīng)性差，只有在穩(wěn)態(tài)工況下才具有實(shí)際意義[1]。電廠來煤的煤質(zhì)一般低于設(shè)計(jì)煤質(zhì)，采用傳統(tǒng)的BTU控制策略，很容易使BTU的輸出值超限，尤其是在配煤摻燒的工況下。總之，傳統(tǒng)的煤質(zhì)自適應(yīng)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)有其一定的局限性，需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。常見的煤質(zhì)自適應(yīng)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)，如圖1所示。

考慮鍋爐燃燒的延遲特性，應(yīng)對(duì)入爐煤量做一前饋設(shè)計(jì)，對(duì)預(yù)測時(shí)刻前的燃燒煤種進(jìn)行分析，預(yù)測功煤系數(shù)的變化。利用基于功煤系數(shù)的組合預(yù)測模型優(yōu)化入爐煤量指令，即對(duì)圖1中“中調(diào)指令-煤量轉(zhuǎn)化函數(shù)f1（x）”進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)電網(wǎng)調(diào)度指令NE，經(jīng)組合預(yù)測模型，預(yù)估以實(shí)際煤種為基準(zhǔn)的燃煤量信號(hào)DE，鍋爐主控M/A利用此信號(hào)控制各給煤機(jī)的轉(zhuǎn)速，然后通過BTU校正回路的負(fù)反饋信號(hào)，修正燃料量信號(hào)，調(diào)節(jié)各給煤機(jī)的轉(zhuǎn)速，控制入爐煤量。

2 基于功煤系數(shù)的組合預(yù)測模型

2.1 組合預(yù)測模型原理

組合預(yù)測模型廣泛應(yīng)用于電力行業(yè)[19-22]。利用組合預(yù)測模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測，可綜合各預(yù)測基函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，得到更為準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果[19]。表示第i種預(yù)測基函數(shù)對(duì)問題的預(yù)測值，wi表示第i種預(yù)測基函數(shù)的權(quán)重系數(shù)表示n種預(yù)測基函數(shù)對(duì)問題的組合預(yù)測值，則

2.2 預(yù)測方法

在17：40～18：50時(shí)間段，電網(wǎng)中調(diào)指令的波動(dòng)幅度、煤質(zhì)變化范圍均較大。運(yùn)用MATLAB對(duì)該時(shí)段的功煤系數(shù)進(jìn)行擬合預(yù)測[23，24]，擬合優(yōu)度R2∈（0.93，1）。結(jié)果表明，雖然基于基函數(shù)的組合預(yù)測模型能將歷史數(shù)據(jù)擬合的很好，但其預(yù)測的準(zhǔn)確性較差。

在研究組合預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，建立了基于功煤系數(shù)的組合預(yù)測模型，利用待預(yù)測時(shí)刻前一個(gè)小時(shí)的功煤系數(shù)，預(yù)測該點(diǎn)的功煤系數(shù)，然后根據(jù)式（4），求得預(yù)測燃煤量。

式（4）中，M′表示預(yù)測燃煤量表示當(dāng)前待預(yù)測時(shí)刻的預(yù)測功煤系數(shù)。

將待預(yù)測時(shí)刻前一個(gè)小時(shí)的歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行編號(hào)處理，待預(yù)測時(shí)刻編號(hào)為0，前10分鐘時(shí)刻編號(hào)為1，前20分鐘時(shí)刻編號(hào)為2，以此類推，離待預(yù)測時(shí)刻越遠(yuǎn)，編號(hào)越大。

預(yù)測模型的計(jì)算式如下，約束條件同式（3）。

由于鍋爐延遲特性的存在，距離當(dāng)前時(shí)刻越近，兩時(shí)刻的鍋爐運(yùn)行工況越接近，歷史時(shí)刻對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的影響越大，因此，該歷史時(shí)刻的權(quán)重系數(shù)也越大。為體現(xiàn)以上物理意義，應(yīng)保證：

2.3 權(quán)重系數(shù)的確定

組合預(yù)測模型常采用最小二乘準(zhǔn)則確定最優(yōu)權(quán)重系數(shù)，由于最小二乘準(zhǔn)則下得到的最優(yōu)權(quán)重系數(shù)可能出現(xiàn)負(fù)值，一些學(xué)者采用方差倒數(shù)法獲得權(quán)重系數(shù)，其計(jì)算公式為[19]：

式（7）中，Di為第i個(gè)基函數(shù)的預(yù)測誤差平方和。

方差倒數(shù)法對(duì)預(yù)測誤差平方和較小的基函數(shù)賦以較高的權(quán)重系數(shù)，實(shí)現(xiàn)式（6）所體現(xiàn)的物理意義。因此，將方差倒數(shù)法的思想，引入基于功煤系數(shù)的組合預(yù)測模型，得到權(quán)重系數(shù)的計(jì)算公式：

由式（8）可知，對(duì)于不同的待預(yù)測時(shí)刻，其權(quán)重系數(shù)是固定不變的。因此，基于功煤系數(shù)的預(yù)測模型是定權(quán)重系數(shù)的組合預(yù)測模型。

3 實(shí)例計(jì)算

基于功煤系數(shù)的組合預(yù)測模型的計(jì)算流程，如圖2所示。

圖2 基于功煤系數(shù)的組合預(yù)測模型計(jì)算流程圖

實(shí)時(shí)入爐煤量的預(yù)測計(jì)算，采用了表1中的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，驗(yàn)證基于功煤系數(shù)的組合預(yù)測模型的實(shí)用性。計(jì)算結(jié)果，如表2所示。

表2 基于功煤系數(shù)的組合預(yù)測模型計(jì)算結(jié)果

圖3 預(yù)測誤差變化趨勢(shì)

在16：20～17：40時(shí)間段，機(jī)組處于較穩(wěn)定的高負(fù)荷工況，入爐煤質(zhì)的變化不大，模型預(yù)測的誤差很小。在17：40～18：50時(shí)間段，是電網(wǎng)調(diào)峰階段，機(jī)組負(fù)荷快速降低，入爐煤質(zhì)也有較大范圍的波動(dòng)。組合預(yù)測模型屬于趨勢(shì)分析法，因此，模型的預(yù)測精度降低。在18：50～19：10時(shí)間段，雖然機(jī)組的負(fù)荷趨于穩(wěn)定，但由于入爐煤質(zhì)的波動(dòng)和鍋爐延遲特性的存在，預(yù)測誤差仍較大；在19：10～20：10時(shí)間段，機(jī)組處于穩(wěn)定的低負(fù)荷工況，鍋爐燃燒的延遲特性對(duì)調(diào)峰時(shí)產(chǎn)生的影響逐漸減弱，模型的預(yù)測誤差降低，與16：20～17：40時(shí)間段相比，入爐煤質(zhì)的波動(dòng)較大，因此，預(yù)測誤差比16：20～17：40時(shí)間段的誤差大。

根據(jù)分析，可以得出預(yù)測結(jié)果的評(píng)估。

（1）從所取的數(shù)據(jù)分析，預(yù)測平均誤差為2.857 3%，誤差相對(duì)較小。驗(yàn)證了基于功煤系數(shù)的組合預(yù)測模型具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確率。

（2）預(yù)測模型的最大誤差不超過10%，表明BTU校正回路工作之前，即使機(jī)組處于負(fù)荷和入爐煤質(zhì)均較大范圍波動(dòng)的工況下，燃料量信號(hào)DE已經(jīng)很接近理論燃煤量，從而減少了BTU校正回路的工作量，提高了校正的準(zhǔn)確性和反應(yīng)速度，增強(qiáng)了機(jī)組自動(dòng)適應(yīng)煤質(zhì)變化的能力。

4 結(jié) 語

通過分析CCS系統(tǒng)的原理和局限性，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)煤質(zhì)的前饋校正量，較充分地考慮了鍋爐燃燒的延遲特性，引入功煤系數(shù)的概念后，利用基于基函數(shù)的組合預(yù)測模型、方差倒數(shù)法的思想，建立了基于功煤系數(shù)的組合預(yù)測模型，對(duì)預(yù)測時(shí)刻前的燃燒煤種進(jìn)行分析，預(yù)測功煤系數(shù)的變化，估計(jì)中調(diào)指令下的燃料量信號(hào)。

根據(jù)某660 MW超臨界機(jī)組的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)模型的預(yù)測效果進(jìn)行驗(yàn)證分析。計(jì)算結(jié)果表明，該模型的平均預(yù)測精度約為97%，比較精確地估計(jì)了當(dāng)前中調(diào)指令下的燃料量信號(hào)，減少了燃料量信號(hào)DE與理論燃煤量之間的偏差，降低了輸入BTU校正回路的信號(hào)的波動(dòng)性，減少了BTU校正回路中PID控制器的積分時(shí)間設(shè)置，提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。

根據(jù)公式的計(jì)算條件，仍存有一定的局限性，主要體現(xiàn)在：

（1）模型驗(yàn)證時(shí)使用的660 MW超臨界機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)，其煤質(zhì)的波動(dòng)范圍相比某些機(jī)組[17]較小。因此，當(dāng)煤質(zhì)波動(dòng)范圍很大時(shí)，該預(yù)測模型的計(jì)算是否有效，需要進(jìn)一步計(jì)算驗(yàn)證。

（2）確定權(quán)重系數(shù)時(shí)，采用了方差倒數(shù)法，也考慮了鍋爐的運(yùn)行特性，但得到的權(quán)重系數(shù)是固定不變的，即對(duì)于不同的預(yù)測時(shí)刻，其權(quán)重系數(shù)為定值，顯然這是有誤差的。因此，如何得到更為科學(xué)的權(quán)重系數(shù)，還需要進(jìn)一步的研究。

[1]蔣欣軍，王煜偉，周曉韡.新型串級(jí)熱值校正技術(shù)在直流鍋爐配煤摻燒中的應(yīng)用[J].鍋爐技術(shù)，2013，44（06）：65-69.

[2]接建鵬，辛力堅(jiān)，武文華，陳剛.利用煤質(zhì)熱值校正對(duì)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)優(yōu)化的研究[J].內(nèi)蒙古石油化工，2012，38（24）：30-32.

[3]劉友寬，李長更，唐立軍，杜景琦.煤質(zhì)自適應(yīng)控制在超臨界機(jī)組的應(yīng)用[J].云南電力技術(shù)，2014（02）：48-52.

[4]郭瑞君，秦成果，張澎濤，辛?xí)凿?基于熱值校正的適應(yīng)煤質(zhì)變化協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)研究[J].內(nèi)蒙古電力技術(shù)，2010（04）：5-8.

[5]朱林忠，周昊，岑可法.引入等效相對(duì)熱值的鍋爐燃料控制系統(tǒng)[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2002（12）：157-161.

[6]Kelei Sun，Xiaojuan Zhu，Huaping Zhou，et al.Research on new nonlinear method applied on coal calorific value prediction[C]. Advances in mechatronics and control engineering，2013：904-908.

[7]李必成，盛賽斌.一種基于數(shù)據(jù)挖掘的入爐燃料發(fā)熱量在線智能軟診斷方法研究[J].熱能動(dòng)力工程，2007（01）：25-108.

[8]Jiang W，Hongqi W，Qu T.Prediction of the calorific value for coal based on the SVM with parameters optimized by genetic algorithm[J].Thermal Power Generation，2011（40）：14-19.

[9]劉林，王朋，翟永杰，周杰聯(lián).基于算法的煤質(zhì)發(fā)熱量預(yù)測[J].熱力發(fā)電，2015（02）：47-51.

[10]倪敏，魏向國，張明法.超臨界空冷機(jī)組協(xié)調(diào)控制中新型熱值校正方法的研究與應(yīng)用[J].熱力發(fā)電，2014（01）：46-51.

[11]羅志浩，陳小強(qiáng)，陳波.超（超超）臨界機(jī)組主重要參數(shù)控制策略優(yōu)化[J].浙江電力，2011（06）：32-35.

[12]劉友寬，盧勇，蘇適，董均宇.煤質(zhì)自適應(yīng)的火電機(jī)組AGC控制仿真與應(yīng)用[J].云南電力技術(shù)，2010（02）：19-22.

[13]王磊.煤質(zhì)自適應(yīng)的煤粉爐機(jī)組AGC控制策略研究[D].華北電力大學(xué)（保定），2009.

[14]黃衛(wèi)劍，張曦，朱亞清，潘鳳萍.火電機(jī)組燃料品質(zhì)自適應(yīng)性優(yōu)化控制策略研究[J].中國電力，2012（06）：43-46.

[15]李蔚，任浩仁，盛德仁，陳堅(jiān)紅，李斌.300MW火電機(jī)組在線能耗分析系統(tǒng)的研制[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2002（11）：154-156.

[16]楊勇平，楊昆.火電機(jī)組節(jié)能潛力診斷理論與應(yīng)用[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，1998（02）：60-63.

[17]任浩仁，李蔚，盛德仁，陳堅(jiān)紅，李劍日，盧學(xué)峰，朱偉杭.火電機(jī)組變工況下運(yùn)行指標(biāo)應(yīng)達(dá)值的分析[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，1999，19（09）：51-57.

[18]胡雄輝，劉武林，李勁柏.自適應(yīng)煤質(zhì)變化協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的研究[C]//電站熱工控制研討會(huì)暨自動(dòng)化信息化技術(shù)交流年會(huì)論文集.2008：66-71.

[19]張承偉，黃偉，王彤.短期電力負(fù)荷最優(yōu)組合預(yù)測模型的研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2010（12）：177-192.

[20]張國強(qiáng)，張伯明.基于組合預(yù)測的風(fēng)電場風(fēng)速及風(fēng)電機(jī)功率預(yù)測[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2009（18）：92-95.

[21]李晉偉，王奇，何紅太，裴冠榮.基于EMD與ELM的輸電線路山火蔓延速度組合預(yù)測模型[J].電力建設(shè)，2015（03）：27-32.

[22]孟安波，陳育成.基于虛擬預(yù)測與小波包變換的風(fēng)電功率組合預(yù)測[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2014（03）：71-76.

[23]周品，趙新芬.MATLAB數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析[M].北京：國防工業(yè)出版社，2009.

[24]宋葉志.MATLAB數(shù)值分析與應(yīng)用[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2014.

The Study of Coal Quality Adaptive Control Strategy Based on Coefficient of Power Coal

LIU Kang
（School of Energy Power and Mechanical Engineering，North China Electric Power University，Baoding 071003，Hebei，China）

Forward feedback correction of adaptive coal is designed through analysis of the principle and limitations of the coordinated control system（CCS）.Fully considering the delay characteristic of the boiler，the combined forecasting model based on coefficient of power coal is established by using the concept of power coefficient of coal，the coordinated control system of the unit is also optimized.Using the operation data of a supercritical power plant to validate the model prediction effect，the results show that the average prediction accuracy of the model is about 97%. Thus，the model established effectively reduces the volatility of input signals in BTU correction circuit and enhances coal adaptive capacity of the unit.

unit；coal quality；adaptive；control；coefficient of power coal；forecasting；model；correction

TK227 61

A

1672-0210（2016）02-0031-05

2016-01-22

2016-01-26

劉康（1991-），男，碩士研究生，主要從事火電機(jī)組節(jié)能方面的研究。