丁承剛， 郭士義， 石偉晶， 王景成

(1上海電氣電站環(huán)保工程有限公司，上海 201612；2上海交通大學(xué) 自動(dòng)化系 系統(tǒng)控制與信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200240)

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燃煤電站鍋爐二次風(fēng)控制系統(tǒng)優(yōu)化

丁承剛1， 郭士義1， 石偉晶2， 王景成2

(1上海電氣電站環(huán)保工程有限公司，上海 201612；2上海交通大學(xué) 自動(dòng)化系 系統(tǒng)控制與信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200240)

針對(duì)二次風(fēng)控制系統(tǒng)中的風(fēng)煤比優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行研究。首先，以鍋爐熱平衡原理為基礎(chǔ)，分析了過(guò)量空氣系數(shù)、飛灰含碳量及排煙溫度對(duì)鍋爐效率的影響，建立了熱經(jīng)濟(jì)性參數(shù)在煙氣含氧量影響下的計(jì)算模型和以鍋爐效率為目標(biāo)的最佳煙氣含氧量數(shù)學(xué)模型。其次，對(duì)于二次風(fēng)控制系統(tǒng)，提出了用Smith模糊PID控制器替換傳統(tǒng)的PID控制器的控制方法。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真比較兩種控制器在被控對(duì)象模型匹配和不匹配情況下的控制性能。

二次風(fēng)控制系統(tǒng)；最佳煙氣含氧量；飛灰含碳量；Smith預(yù)估器；模糊PID控制

0 引 言

《電力行業(yè)“十二五”規(guī)劃》指出，到2015年，火電供電煤耗需降至325克標(biāo)準(zhǔn)煤/千瓦時(shí)。大型火力發(fā)電機(jī)組的鍋爐效率每提高1%，整套機(jī)組的效率能提高0.3%-0.4%[1]。

風(fēng)煤比是影響燃燒效率的關(guān)鍵因素。目前電站燃煤鍋爐的二次風(fēng)控制系統(tǒng)投運(yùn)狀況不太理想，原因包括：一是氧量設(shè)定值不準(zhǔn)確。由于最佳煙氣含氧量和最佳風(fēng)煤比具有等價(jià)的關(guān)系，因此對(duì)最佳風(fēng)煤比的研究往往轉(zhuǎn)化對(duì)最佳煙氣含氧量的研究[2]；在這方面的研究成果中，張斌等[3]研究了鍋爐運(yùn)行參數(shù)的變化對(duì)供電煤耗率的影響并建立了鍋爐主要運(yùn)行參數(shù)變化對(duì)供電煤耗率的影響模型。谷俊杰等人[4]研究了基于煙氣含氧量變化的電站鍋爐變工況運(yùn)行經(jīng)濟(jì)分析方法。二是二次風(fēng)量控制系統(tǒng)不能及時(shí)地使送風(fēng)調(diào)節(jié)回路跟蹤負(fù)荷的變化，從而使燃燒系統(tǒng)具有合適的風(fēng)煤比。由于二次風(fēng)量控制系統(tǒng)伴隨著物理化學(xué)反應(yīng)，無(wú)法精確地建立模型，同時(shí)由于被控對(duì)象具有滯后、時(shí)變等非線(xiàn)性，傳統(tǒng)的PID無(wú)法滿(mǎn)足要求，使得系統(tǒng)穩(wěn)定性變差，調(diào)節(jié)時(shí)間變長(zhǎng)[5]。王慧麗[6]對(duì)風(fēng)量控制系統(tǒng)采用模糊控制的方法來(lái)控制二次風(fēng)機(jī)的指令，用模糊控制器替換傳統(tǒng)的PID控制，驗(yàn)證了模糊控制在辨識(shí)精度和穩(wěn)定性方面具有更好的效果。

針對(duì)氧量設(shè)定值和二次風(fēng)優(yōu)化控制問(wèn)題，本文建立了各熱經(jīng)濟(jì)性參數(shù)在煙氣含氧量影響下的變化特性計(jì)算模型和以鍋爐熱效率為目標(biāo)的最佳煙氣含氧量偏微分方程；其次，針對(duì)二次風(fēng)量控制系統(tǒng)，研究了Smith模糊PID復(fù)合控制方法，在模型匹配和失配情況下進(jìn)行了仿真研究。

1 最佳煙氣含氧量模型

1.1 反平衡法鍋爐效率表示

根據(jù)反平衡法則計(jì)算鍋爐的各項(xiàng)熱損失求取鍋爐熱效率：

ηb=(100-q2-q3-q4-q5-q6)%=

(1)

式中ηb：鍋爐效率；Q2：?jiǎn)挝毁|(zhì)量燃料的排煙熱損失；Q3：?jiǎn)挝毁|(zhì)量燃料的化學(xué)未完全燃燒熱損失；Q4：?jiǎn)挝毁|(zhì)量燃料的機(jī)械未完全燃燒熱損失，；Q5：?jiǎn)挝毁|(zhì)量燃料的鍋爐散熱熱損失；Q6：?jiǎn)挝毁|(zhì)量燃料的灰渣物理熱損失；q2，q3，q4，q5，q6分別為相應(yīng)的各部分熱損失的百分比，%。Qr：燃料的收到基低位發(fā)熱量。

1.2 基于煙氣含氧量的鍋爐效率分析計(jì)算模型

煙氣含氧量的變化直接會(huì)導(dǎo)致過(guò)量空氣系數(shù)的變化，也直接影響Q2，Q3和Q4。煙氣含氧量如果過(guò)高，則排煙熱損失過(guò)大；煙氣含氧量過(guò)低，則不完全燃燒熱損失升高。當(dāng)氧量逐漸增加，Q2+Q3+Q4會(huì)先減小后增加，因此存在一個(gè)最小值，與最小值對(duì)應(yīng)的氧量為最佳煙氣含氧量。

排煙溫度是電站燃煤鍋爐運(yùn)行參數(shù)中非常重要的參數(shù)。排煙熱損失占所有熱損失中的60%～80%。

電站鍋爐中灰渣含碳量包括飛灰含碳量和爐渣含碳量。與灰渣平均含碳量有關(guān)的損失為機(jī)械不完全燃燒熱損失。

過(guò)量空氣系數(shù)定義為燃料燃燒時(shí)實(shí)際空氣量和理論燃燒空氣量的比值。過(guò)量空氣系數(shù)的變化對(duì)電站鍋爐的燃燒影響比較大。另外，過(guò)量空氣系數(shù)與其他運(yùn)行參數(shù)的耦合性比較強(qiáng)。

由于熱效率主要受以上變量影響，本文忽略其他因素(例如散熱損失)。建立以鍋爐熱效率ηb為因變量，過(guò)量空氣系數(shù)α、排煙溫度tpy和飛灰含碳量Cfh為自變量的函數(shù)，即：

ηb=f(α,tpy,Cfh)

(2)

將上式對(duì)煙氣含氧量O2求導(dǎo)，可以得到鍋爐效率ηb對(duì)電站鍋爐運(yùn)行過(guò)程中煙氣含氧量O2的偏導(dǎo)數(shù)關(guān)系：

(3)

令式(3)右邊為0時(shí)，所對(duì)應(yīng)的氧量即為鍋爐熱效率最高的最佳煙氣含氧量。

2 熱經(jīng)濟(jì)性參數(shù)的微增量方程計(jì)算

2.1 煙氣含氧量變化時(shí)排煙溫度對(duì)熱效率影響

(4)

當(dāng)排煙溫度變化時(shí)，鍋爐效率的變化量為：

(5)

因此:

(6)

排煙溫度對(duì)煙氣含氧量偏導(dǎo)數(shù)?tpy/?O2可以表示為

(7)

式中f=ad/(ad+af)，表示煙氣對(duì)流傳熱系數(shù)在總傳熱系數(shù)中所占的份額。ad：煙氣對(duì)流傳熱系數(shù)，af：煙氣輻射傳熱系數(shù)，k：煙道漏風(fēng)系數(shù)。漏風(fēng)系數(shù)可以由空預(yù)器出口過(guò)量空氣系數(shù)減去入口過(guò)量空氣系數(shù)求得：k=αout-αin

2.2 煙氣含氧量變化時(shí)過(guò)量空氣系數(shù)對(duì)熱效率影響

根據(jù)電站鍋爐運(yùn)行規(guī)程可以得到過(guò)量空氣系數(shù)變化對(duì)鍋爐效率的影響為：

(8)

(9)

式中V0：理論空氣體積；dk：空氣絕對(duì)濕度。

2.3 煙氣含氧量變化時(shí)飛灰含碳量對(duì)熱效率的影響

(10)

(11)

其中afh為飛灰份額，對(duì)于研究對(duì)象的“W”型火焰煤粉爐這一數(shù)值通常取85%；Cfh為飛灰含碳量；Clz為爐渣碳含量；由于爐渣含碳造成的機(jī)械不完全損失為0.5%-1%，對(duì)鍋爐效率影響較小，所以將Clz認(rèn)定為定值。

飛灰含碳量變化對(duì)鍋爐效率的影響為：

(12)

因此:

(13)

利用2012年4月至5月的鍋爐運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立不同負(fù)荷下飛灰含碳量與煙氣含氧量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。結(jié)果如表1所示。

根據(jù)氧量和負(fù)荷分別對(duì)飛灰含碳量影響的分析，飛灰含碳量與氧量的關(guān)系用拋物線(xiàn)方程擬合，負(fù)荷與氧量的關(guān)系用線(xiàn)性方程擬合，即:

f(Cfh)=a(1)x2+a(2)xy+a(3)x+a(4)y+a(5)

其中x：煙氣含氧量，%；y：鍋爐負(fù)荷，MW；a(1)、a(2)、a(3)、a(4)、a(5)是方程系數(shù)。

根據(jù)表2數(shù)據(jù)做最小二乘擬合，得：

f(Cfh)=0.224x2+0.005xy-3.546x-0.028y+17.353

(14)

殘差平方和：RSS=1.189 2，擬合結(jié)果在可接受范圍內(nèi)。

表1 不同負(fù)荷飛灰含碳量與煙氣含氧量對(duì)應(yīng)數(shù)值

將式(4)、(5)、(8)、(9)、(13)和(15)代入式(3)，并將不同負(fù)荷下(180 MW、200 MW、220 MW、240 MW、260 MW、280 MW和300 MW)的運(yùn)行參數(shù)代入式(3)，即可得到不同負(fù)荷下的最佳煙氣含氧量，如圖1所示。

3 基于Smith模糊PID控制算法的二次風(fēng)量控制系統(tǒng)

3.1 二次風(fēng)量控制系統(tǒng)簡(jiǎn)介

二次風(fēng)量控制系統(tǒng)是以給煤量作為前饋的PID控制系統(tǒng)，對(duì)供給鍋爐二次風(fēng)量進(jìn)行調(diào)節(jié)，如圖2所示。

圖2 二次風(fēng)量控制系統(tǒng)框圖

送風(fēng)量控制系統(tǒng)首先將給煤B0通過(guò)燃料量—二次風(fēng)量關(guān)系函數(shù)f2(x)得到二次風(fēng)量粗調(diào)量VB，乘以來(lái)自煙氣含氧量的校正系數(shù)K得到初始二次風(fēng)給風(fēng)量V1，實(shí)測(cè)二次風(fēng)量V2與初始二次風(fēng)給風(fēng)量V1的偏差信號(hào)e經(jīng)過(guò)PID控制器，控制二次風(fēng)的開(kāi)度，用以保證空燃比。而校正回路利用電站鍋爐安裝的煙氣含氧量檢測(cè)裝置反饋實(shí)際煙氣含氧量O2，根據(jù)煙道中的煙氣含氧量測(cè)量值O2與根據(jù)負(fù)荷D而變化的最佳煙氣含氧量Ob之間的偏差，利用PI調(diào)節(jié)器，并乘以風(fēng)/煤比校正函數(shù)f3(x)得到最佳風(fēng)煤比例校正系數(shù)K對(duì)粗調(diào)量進(jìn)行調(diào)節(jié)，通過(guò)對(duì)二次風(fēng)指令V1的校正調(diào)節(jié)進(jìn)入爐膛的二次風(fēng)量。另外，f1(x)為負(fù)荷—最佳含氧量關(guān)系函數(shù)，給出了隨負(fù)荷改變煙氣中最佳含氧量的設(shè)定值。轉(zhuǎn)換函數(shù)f4(x)反饋煙氣含氧量。

3.2 Smith模糊PID控制算法

圖3 單回路純時(shí)滯控制系統(tǒng)

為比較二次風(fēng)量控制系統(tǒng)控制器的控制性能，設(shè)計(jì)圖3的單回路純時(shí)滯控制系統(tǒng)，被控對(duì)象二次風(fēng)量的傳遞函數(shù)利用一階加純滯后進(jìn)行模型辨識(shí)：

式中K、T和τ分別表示增益、時(shí)間常數(shù)和純滯后時(shí)間。

由于二次風(fēng)量控制系統(tǒng)為滯后系統(tǒng)，且建立精確的數(shù)學(xué)模型比較困難。傳統(tǒng)的PID控制方法無(wú)法很好的解決問(wèn)題。Smith預(yù)估控制對(duì)于時(shí)滯系統(tǒng)具有良好的控制作用,它在估計(jì)對(duì)象動(dòng)態(tài)特性的基礎(chǔ)上,用一個(gè)預(yù)估模型進(jìn)行補(bǔ)償,從而得到一個(gè)沒(méi)有時(shí)滯的被調(diào)節(jié)量反饋到控制器。Smith預(yù)估控制的優(yōu)點(diǎn)是將時(shí)滯環(huán)節(jié)移到了閉環(huán)之外,缺點(diǎn)是過(guò)分依賴(lài)精確的數(shù)學(xué)模型?？紤]到模糊控制器對(duì)參數(shù)變化不敏感的特點(diǎn),將模糊控制器引入到Smith預(yù)估控制系統(tǒng)中,將Smith和模糊PID控制方法相結(jié)合,構(gòu)成一種Smith模糊PID控制系統(tǒng),如圖4所示。

圖4 Smith模糊PID二次風(fēng)量控制系統(tǒng)

3.3 二次風(fēng)量控制系統(tǒng)Smith模糊PID控制器設(shè)計(jì)

模糊PID以誤差值E和誤差變化率EC作為控制器的輸入，利用模糊控制器規(guī)則對(duì)PID參數(shù)修正，將PID參數(shù)的修正量ΔKp，ΔKi和ΔKd作為輸出量。輸入量，輸出量的模糊論域：{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。把以上在[-6,+6]之間的變量分成七個(gè)等級(jí)，每個(gè)等級(jí)作為一個(gè)模糊變量，并對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊子集或隸屬度函數(shù)，分別如下：{PB，PM，PS，ZM，NS，NM，NB}，依次代表“正大，正中，正小，零，負(fù)小，負(fù)中，負(fù)大”。輸入輸出的隸屬度函數(shù)取三角函數(shù)。

在PID控制器中，三個(gè)參數(shù)Kp，Ki和Kd的作用不同，根據(jù)三個(gè)參數(shù)的不同作用得到不同誤差E和誤差變化率EC是的參數(shù)整定規(guī)則，根據(jù)參考文獻(xiàn)[5]，得出ΔKp，ΔKi和ΔKd的模糊控制規(guī)則表，如表2所示。

根據(jù)模糊規(guī)則表，采用加權(quán)平均法作為去模糊方法，則計(jì)算出在不同的誤差和誤差變化時(shí)PID參數(shù)的調(diào)整量的輸出值。PID參數(shù)的整定算式為：

式中Kp0、Ki0、Kd0是Kp、Ki、Kd的初始值，它們通過(guò)常規(guī)的方法得到。ΔKp、ΔKi、ΔKd是模糊控制器的輸出，即PID參數(shù)的校正量。

表2 ΔKp，ΔKi和ΔKd的模糊控制規(guī)則表

3.4 仿真驗(yàn)證與分析

為了說(shuō)明本文所提出的Smith模糊PID控制方法在處理模型失配和時(shí)滯方面的有效性，選取了常規(guī)PID控制方法和Smith模糊PID方法進(jìn)行對(duì)比。輸入為階躍信號(hào)。PID參數(shù)采用Ziegler-Nichols整定法，分別為Kp=2,Ki=0.04,Kd=4。仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5 模型匹配時(shí)階躍響應(yīng)

圖5為模型匹配的情況下三種控制方法的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)?？梢钥闯?，相比PID控制超調(diào)較大，Smith模糊控制和Smith預(yù)估控制均沒(méi)有超調(diào)；在沒(méi)有超調(diào)的前提下，Smith模糊控制比Smith預(yù)估控制的調(diào)節(jié)時(shí)間更少。綜合來(lái)講，在模型匹配的情況下，Smith模糊控制的控制性能要好于Smith預(yù)估控制和傳統(tǒng)的PID。

圖6為模型失配情況下三種方法的階躍響應(yīng)對(duì)比曲線(xiàn)，選擇模型時(shí)間常數(shù)為T(mén)=50，τ=20(統(tǒng)計(jì)意義下最長(zhǎng)的時(shí)間延遲)。

圖6 模型不匹配時(shí)階躍響應(yīng)(T=50，τ=20)

在這種情況下，PID控制器的調(diào)節(jié)時(shí)間比較長(zhǎng)而且超調(diào)量也明顯增加到50%；Smith預(yù)估控制也出現(xiàn)了超調(diào)且調(diào)節(jié)時(shí)間比較長(zhǎng)；相比而言，雖然Smith模糊控制也出現(xiàn)一點(diǎn)超調(diào)但能較快回歸到階躍值。通過(guò)比較，可以得出結(jié)論，Smith模糊控制能夠取得較好的控制效果，具有更好地魯棒性。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)二次風(fēng)控制系統(tǒng)風(fēng)煤比優(yōu)化問(wèn)題，本文建立最佳煙氣含氧量模型，得到電站鍋爐運(yùn)行中不同負(fù)荷下的最佳煙氣含氧量設(shè)定值。研究結(jié)果對(duì)系統(tǒng)二次風(fēng)量的調(diào)節(jié)具有借鑒意義。對(duì)于二次風(fēng)控制系統(tǒng)，通過(guò)仿真表明：Smith模糊PID控制器充分發(fā)揮了模糊控制器和Smith預(yù)估器的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)純滯后特性有較好的補(bǔ)償作用，提高系統(tǒng)的動(dòng)、靜態(tài)性能。

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The Optimizing Control of the Secondary Air Control System of Power Plant

Ding Chenggang1, Guo Shiyi1，Shi Weijing2, Wang Jingcheng2

(1.Shanghai Electric Power Generation Environment Protection Engineering Co, Ltd., Shanghai 201612, China;2.Key Laboratory of System Control and Information Processing, Department of Automation,Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)

The paper addresses the wind coal ratio optimization problem for secondary air control system. Firstly, on the basis of the basic theory of boiler thermal balance, this paper explains the effects of excess air coefficient, unburned carbon content in fly ash and boiler's exhaust gas temperature on boiler efficiency, and establishes the mathematical model of boiler's thermal economy parameters affected by the flue gas oxygen content and partial differential equation of the optimal oxygen content in flue gas aiming to improve boiler efficiency. Then, for the second air control system, a control approach is proposed by Smith fuzzy PID instead of the traditional PID. Further, control performances are compared between two different controllers under the model is matching and mismatching via simulation experiments.

the secondary air control system; the optimal oxygen content; unburned carbon content in fly ash; Smith predictor; fuzzy PID

國(guó)家自然科學(xué)基金(61174059,61233004,61433002)；國(guó)家973項(xiàng)目(2013CB035406)； 2015年度上海市高端智能裝備首臺(tái)突破和示范應(yīng)用專(zhuān)項(xiàng)

10.3969/j.issn.1000-3886.2016.04.033

TP272/278

A

1000-3886(2016)04-0106-04

丁承剛(1965-)，男，上海人，上海電氣電站環(huán)保工程有限公司總工程師，研究方向是燃煤電站環(huán)保工程。 王景成(1972-)，男，陜西渭南人，上海交通大學(xué)自動(dòng)化系，教授，博士生導(dǎo)師，從事過(guò)程控制與優(yōu)化、實(shí)時(shí)系統(tǒng)控制與仿真等研究。

定稿日期: 2016-03-31