趙殿瑞，裴振英，劉偉乾

（1.沈陽工程學(xué)院 仿真中心，遼寧 沈陽 110136；2.保利鐵新煤業(yè)有限公司，山西 晉中 031302）

隨著火力發(fā)電技術(shù)的發(fā)展，分析低碳電力生產(chǎn)高效率的自動控制方法，結(jié)合對電廠的負(fù)荷、煤種的變化特性進(jìn)行燃燒調(diào)整和運行參數(shù)分析［1］，建立低碳電力生產(chǎn)高效率控制約束參量模型，根據(jù)電力生產(chǎn)的運行狀態(tài)對鍋爐的負(fù)荷、入爐煤種、溫度等參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)［2］，實現(xiàn)對電廠生產(chǎn)高效率的自動控制，相關(guān)的研究在促進(jìn)生產(chǎn)效率優(yōu)化，實現(xiàn)節(jié)能減排中具有重要意義。

火力發(fā)電廠低碳電力生產(chǎn)高效率的自動控制方法研究是建立在運行工況分析的基礎(chǔ)上，提取運行工況的特征參量，結(jié)合對狀態(tài)參數(shù)的分析，提高控制能力。傳統(tǒng)方法主要有廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法、模糊PID控制方法、基于遺傳算法的燃燒過程控制方法等［3-5］，根據(jù)低碳電力生產(chǎn)的輸出參數(shù)，對運行參數(shù)建模分析，但智能化水平不高，模糊性較大。因此，本文提出基于非線性動態(tài)規(guī)劃設(shè)計的自動控制方法，以鍋爐燃燒運行的最佳配比為控制目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建約束參量模型，提取鍋爐燃燒的工況特征參量集，采用非線性動態(tài)規(guī)劃方法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，根據(jù)煙氣中NOx的含量和鍋爐效率進(jìn)行動態(tài)尋優(yōu)，實現(xiàn)控制優(yōu)化，最后進(jìn)行仿真實驗分析。

1 約束參量模型及優(yōu)化目標(biāo)

1.1 約束參量分析

為了實現(xiàn)低碳電力生產(chǎn)高效率的自動控制，構(gòu)建低碳電力生產(chǎn)高效率的自動控制，結(jié)合鍋爐效率軟測量模型進(jìn)行過程控制優(yōu)化，分析煙道溫度與優(yōu)化目標(biāo)的邏輯關(guān)系，建立煤氣量供給與閥門控制的優(yōu)化關(guān)系，得到中間反饋動態(tài)補償模型［6］，如圖1所示。

圖1 控制結(jié)構(gòu)模型

根據(jù)圖1進(jìn)行控制對象分析，采用風(fēng)機(jī)壓縮的推動方式［7］，進(jìn)行低碳電力生產(chǎn)過程中的鍋爐燃燒過程優(yōu)化，得到各個回路的設(shè)定狀態(tài)方程為

式（1）表示尾部煙道流動和釋放熱量的相關(guān)性關(guān)系。通過計算鍋爐燃燒過程中的實時工況樣本集，采用模糊自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法，調(diào)節(jié)煙氣含氧量，得到燃燒調(diào)整的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型。采用非線性動態(tài)函數(shù)約束控制的方法，得到低碳電力生產(chǎn)控制約束對象為

采用人工經(jīng)驗調(diào)整方法，更新電力負(fù)荷狀態(tài)參量，建立遞歸關(guān)系式：

式中，εt(i，j)表示鍋爐運行工況的邊界條件；εt(j)表示發(fā)電站的樣本采樣頻率耦合特性；bj(k)表示反平衡模型狀態(tài)函數(shù)。根據(jù)上述分析，構(gòu)建了低碳電力生產(chǎn)控制約束參量模型，進(jìn)行自動控制算法優(yōu)化設(shè)計［8］。

1.2 控制優(yōu)化目標(biāo)

以鍋爐燃燒運行的最佳配比為控制目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建約束參量模型。以煙氣含氧量、鍋爐燃燒效率、燃料低位熱值等參數(shù)為約束參量集，計算(n+1)：n+1時刻抽頭權(quán)向量估計，由低碳電力生產(chǎn)高效控制的遞推公式得到反饋動態(tài)調(diào)節(jié)函數(shù)。鍋爐效率軟測量模型為

根據(jù)鍋爐燃燒實時指標(biāo)NOx排放量，得到低碳電力生產(chǎn)高效控制的預(yù)設(shè)定值：

根據(jù)經(jīng)濟(jì)和排放指標(biāo)要求，得到鍋爐燃燒效率 目標(biāo)值為

根據(jù)二元假設(shè)準(zhǔn)則作出高效率生產(chǎn)的碳排放判決準(zhǔn)則：

式中，N為采樣點數(shù)，預(yù)測鍋爐實時燃燒效率。根據(jù)碳排放量，得到氧量設(shè)定值的上限Vmax和下限Vmin，采用反饋動態(tài)補償方法，得到高效率生產(chǎn)的能量函數(shù)En：

根據(jù)上述分析，采用反饋動態(tài)補償方法進(jìn)行低碳電力生產(chǎn)高效率控制對象優(yōu)化解向量測試，提高了自動控制能力［9］。

2 自動控制優(yōu)化

2.1 反饋動態(tài)補償

在以鍋爐燃燒運行的最佳配比為控制目標(biāo)函數(shù)，并構(gòu)建低碳電力生產(chǎn)高效控制的約束參量模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行自動控制的優(yōu)化設(shè)計［10］。采用反饋動態(tài)補償方法進(jìn)行低碳電力生產(chǎn)高效率控制對象優(yōu)化解向量測試，前饋誤差為

鮑老師馬上給我回復(fù)了一條短信：“我也很高興認(rèn)識你，看得出來，你是一個非常積極上進(jìn)的青年，精神可嘉??！我的課每周四晚上 19:00~21：00在老化學(xué)樓107教室，歡迎你的到來?！?/p>

式中，dj(k)表示實時燃燒效率。計算燃盡風(fēng)門擋板開度預(yù)設(shè)定值，得到多模態(tài)控制輸出定義：

在限定條件下，鍋爐燃燒過程回路預(yù)設(shè)定模型為

提取鍋爐燃燒的工況特征參量集，結(jié)合運行案例庫中與當(dāng)前工況相似性特征，進(jìn)行反饋動態(tài)補償設(shè)計。

2.2 動態(tài)尋優(yōu)控制

采用非線性動態(tài)規(guī)劃方法進(jìn)行低碳自動控制優(yōu)化設(shè)計，得到低碳電力生產(chǎn)高效率控制的傳遞函數(shù)為

采用前饋反饋補償?shù)霓k法，進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計［12］，形成鍋爐效率動態(tài)尋優(yōu)序列為

通過預(yù)測模型，可得到在k+p時刻的預(yù)測值為(0)(k+p)。根據(jù)上述算法設(shè)計，可以實現(xiàn)低碳電力生產(chǎn)高效率的自動控制優(yōu)化［13］。

3 仿真實驗與結(jié)果分析

為了量化分析該方法在實現(xiàn)低碳電力生產(chǎn)高效率自動控制中的應(yīng)用性能，進(jìn)行實驗分析。在Matlab Simulink環(huán)境下構(gòu)建低碳電力生產(chǎn)高效率控制平臺，設(shè)定仿真界面，在界面中進(jìn)行參數(shù)設(shè)定，如圖2所示。設(shè)置鍋爐效率的目標(biāo)值為r*2=96.7%，發(fā)電量約11萬kW，負(fù)荷目標(biāo)值為520 MW。

圖2 低碳電力生產(chǎn)高效率控制界面

根據(jù)圖2界面中的仿真參數(shù)設(shè)定結(jié)果，進(jìn)行低碳電力生產(chǎn)高效率的自動控制，測試生產(chǎn)效率控制誤差的對比結(jié)果如圖3所示。

圖3 生產(chǎn)效率的控制誤差對比

分析圖3得知，采用該文方法進(jìn)行高效率控制的誤差較小，鍋爐效率得到提升，誤差的收斂性較好，如圖4所示。

圖4 誤差收斂結(jié)果

4 結(jié) 語

1）構(gòu)建了低碳電力生產(chǎn)控制約束參量模型，優(yōu)化了自動控制算法；

2）采用反饋動態(tài)補償方法進(jìn)行低碳電力生產(chǎn)高效率控制對象優(yōu)化解向量測試，提高了自動控制能力；

3）采用前饋反饋補償?shù)霓k法，形成鍋爐效率動態(tài)尋優(yōu)模型，實現(xiàn)控制優(yōu)化；

4）仿真結(jié)果驗證了該方法誤差較低，穩(wěn)定性較好。