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        基于改進的廣義預測控制在火力發(fā)電鍋爐主汽溫中的應用

        2019-09-10 07:22:44王勝章家?guī)r
        赤峰學院學報·自然科學版 2019年12期
        關鍵詞:火力發(fā)電鍋爐

        王勝 章家?guī)r

        摘要:針對火力發(fā)電鍋爐主蒸汽溫度控制對象具有時變、強耦合、非線性和擾動大等特點,將改進的廣義預測控制應用于其控制系統(tǒng)中.該方法不僅保留了廣義預測控制算法的基本特征和優(yōu)點,而且算法更簡單,不必進行矩陣的大量計算,從而減小了在線計算量,確保了系統(tǒng)的快速性,并能夠將輸入很好地控制在約束范圍之內(nèi),最后通過仿真分析與工程應用驗證.改進的廣義預測控制超調(diào)量小、調(diào)節(jié)時間短、抗干擾能力強,有效的提高了主蒸汽溫度控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性.

        關鍵詞:火力發(fā)電;鍋爐;主蒸汽溫度;廣義預測控制

        中圖分類號:TK323 ?文獻標識碼:A ?文章編號:1673-260X(2019)12-0049-05

        主蒸汽溫度是鍋爐蒸汽控制過程中主要的控制參數(shù)之一,保證其優(yōu)良的控制效果對提高機組熱效率和安全經(jīng)濟生產(chǎn)都具有重要的實際意義[1-3].如果主蒸汽溫度過高,主蒸汽管道、調(diào)速汽閥和汽缸等金屬部件的機械強度將會降低,從而威脅著機組的安全性;如果主蒸汽溫度過低,將會導致機組的熱效率降低[4-5].因此,必須嚴格控制主蒸汽溫度,使其維持在給定值附近,即溫度波動在設定值的±10℃左右.

        目前,從安全運行角度考慮,廣泛采用常規(guī)PID控制策略來進行減溫.但是影響主汽溫因素很多,如減溫水流量、蒸汽流量等,且主汽溫對象動態(tài)特性隨運行工況的變化而變化[6].因此,常規(guī)的PID控制難以取得優(yōu)良的控制效果.近些年來,國內(nèi)外針對鍋爐的主汽溫的研究越來越多.如預測控制[7]、模糊控制[8]以及神經(jīng)網(wǎng)絡控制[9]等.文獻[7]采用于改進的動態(tài)矩陣算法應用于主蒸汽溫度控制系統(tǒng),該策略改善了預測控制的動態(tài)性能,但是未驗證模型失配的情況.文獻[8]將模糊控制和PID控制相結合,設計了模糊自整定PID控制器,它根據(jù)輸出的變化,不斷地調(diào)整PID參數(shù),但本質(zhì)上還是變參數(shù)的PID控制,未能有效的克服主汽溫大慣性對控制系統(tǒng)造成的影響.文獻[9]針對熱電廠過熱蒸汽溫度這一重要的參數(shù),在優(yōu)化控制器參數(shù)的基礎上,提出了改進的模型控制方案,但該方案只進行了仿真研究,并未投入工程試驗.

        為此,本文通過對火力發(fā)電鍋爐主汽溫控制系統(tǒng)的研究,提出了基于改進的廣義預測控制策略,并通過仿真和工程應用進行驗證,結果表明,該策略提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,對模型失配也適用,具有很強的實用性.

        1 主蒸汽溫度動態(tài)特性

        主汽溫系統(tǒng)由汽包、一級過熱器、一級噴水減溫器、二級過熱器、二級噴水減溫器組成,其具體結構如圖1所示[10].

        從圖1可以看出主蒸汽溫度變化主要是由于蒸汽流量擾動、煙氣流速擾動和減溫水流量擾動引起的.當D發(fā)生變化時,過熱器的對流放熱系數(shù)就會發(fā)生變化,從而導致了蒸汽溫度的改變.管道煙氣是借助過熱器的管壁進行熱傳遞來加熱主蒸汽的,當煙氣流速Q(mào)發(fā)生變化時,主蒸汽溫度也隨之發(fā)生變化.W變化是導致主蒸汽溫度變化的主要原因,當下工廠廣泛采用調(diào)節(jié)減溫水流量來調(diào)節(jié)主蒸汽溫度,由于大型鍋爐的過熱器管路很長,故減溫水擾動時控制對象的延遲和慣性是比較大的[11].

        根據(jù)工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的數(shù)據(jù),運用最小二乘辨識法求得主蒸汽溫度在減溫水流量擾動下動態(tài)特性的數(shù)學模型,通常是用包含純滯后的多階慣性環(huán)節(jié)傳遞函數(shù)來表示.設主蒸汽溫度傳遞函數(shù)的多階慣性加純延遲的模型為:

        2 改進的廣義預測控制

        廣義預測控制(GPC)是D.W.Clarke等人于1987年提出,具體包括預測模型、滾動優(yōu)化和反饋校正三個基本環(huán)節(jié),反映出其具有良好的控制效果,在預測控制算法領域,它的針對性很強.在絕大多數(shù)含有時滯現(xiàn)象的工業(yè)場所中有廣泛的應用,經(jīng)濟效益顯著[12-15].

        2.1 預測模型

        火力發(fā)電鍋爐的主汽溫控制系統(tǒng)對象線性化的CARIMA模型可以表示為:

        2.2 滾動優(yōu)化

        其中N為預測長度,M為控制長度,?姿(j)控制加權系數(shù),一般取常數(shù),y(k+j)是主汽溫控制系統(tǒng)的輸出,?棕(k+j)則是參考軌跡.

        2.3 輸出預測

        為了預測第j步的輸出,一般采用遞推算法求解Diophantine方程,具體可參考文獻[15].其第j步的主汽溫預測輸出可以表示為:

        由上述分析可知,傳統(tǒng)的廣義預測控制需要進行矩陣求逆運算,計算量很大,不適合要求快速響應的實時控制系統(tǒng).因此,本文采用的是階梯式廣義預測控制算法,通過給未來控制量施加階梯式控制的約束,從而避免了復雜的矩陣的運算,運算過程簡單,響應快速,同時也提高了算法的穩(wěn)定性和抗干擾能力,可以很好地滿足控制系統(tǒng)實時性的要求.

        3 仿真分析

        為了驗證本文提出的方法的控制效果,采用matlab軟件進行仿真.仿真時采用如下不同負荷的傳遞函數(shù)[16],即50%負荷下的傳遞函數(shù)為·e-183s;100%負荷下的傳遞函數(shù)為·e-65s.按照式子(2)和(3)將其轉化為相對應的差分方程并在Simulink環(huán)境下建立火力發(fā)電鍋爐主蒸汽溫度控制系統(tǒng)模型.根據(jù)此模型分別采用廣義預測控制和本文提出的階梯式廣義預測控制策略兩種方法進行仿真比較,所選取的參數(shù)如下:采樣周期T=1s,預測長度N=400;控制長度M=4.從圖2可以看出,在50%負荷工況下,未加入干擾時階梯式廣義預測基本無超調(diào),調(diào)節(jié)時間為140s,廣義預測控制超調(diào)量為9.4%,調(diào)節(jié)時間為500s;當在1000s時加入10%的干擾時,采用階梯式廣義預測控制主汽溫控制系統(tǒng)的超調(diào)量為5.21%,調(diào)節(jié)時間為281.66s.而采用廣義預測控制時主汽溫控制系統(tǒng)的超調(diào)量為12.96%,調(diào)節(jié)時間為583.3s.從圖3可以看出在100%負荷工況下,未加入干擾時階梯式廣義預測控制基本無超調(diào),調(diào)節(jié)時間為187.5s,而廣義預測控制超調(diào)為13.1%,調(diào)節(jié)時間為625s;當在1000s加入干擾時,階梯式廣義預測控制超調(diào)為4.9%,調(diào)節(jié)時間為312s,而廣義預測控制超調(diào)量為14.2%,調(diào)節(jié)時間為562.5s.可見本文提出的階梯式廣義預測控制具有很強的穩(wěn)定性和抗干擾能力,具體的仿真圖如下所示.

        在實際生產(chǎn)過程中,主蒸汽溫度控制系統(tǒng)容易受到外界的干擾,從而處于失配狀態(tài).本文分別將50%負荷和100%負荷傳遞函數(shù)K、T、?子同時增加30%,驗證在模型失配情況下,本文提出的控制策略的有效性.從圖4可以看出,在50%負荷工況下,采用階梯式廣義預測控制策略在未加入干擾時,其超調(diào)量為2.8%,調(diào)節(jié)時間為69.76s;當在1000s加入10%干擾以后,其超調(diào)量為5.9%,調(diào)節(jié)時間為244.18s.而在采用廣義預測控制策略未加入干擾時超調(diào)量為25.5%,調(diào)節(jié)時間為906.9s,當在1000s加入10%干擾時超調(diào)量為17.2%,調(diào)節(jié)時間為697.6s.由圖5可知,在100%負荷工況下,采用階梯式廣義預測控制時其超調(diào)量為4.5%,調(diào)節(jié)時間為94.59s;當在1000s加入10%的干擾時,其超調(diào)量為5.8%,調(diào)節(jié)時間為324.32s.而采用廣義預測控制未加入干擾時其超調(diào)量為27.57%,調(diào)節(jié)時間為750s;加入干擾時其超調(diào)量為20.37%,調(diào)節(jié)時間為561.22s.從以上分析可知,本文提出的階梯式廣義預測控制策略可以很好的解決模型失配問題,具體的仿真圖如下所示.

        4 工程應用

        本文以某鋼鐵發(fā)電廠3車間150t發(fā)電鍋爐為實踐對象,其控制系統(tǒng)為浙大中控DCS系統(tǒng),額定發(fā)電功率為42MW.本項目設計的自動燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng),從電廠原有的DCS集散系統(tǒng)中用OPC進行數(shù)據(jù)采集與發(fā)送,對原有控制系統(tǒng)的控制閥門、傳感器、數(shù)字或模擬儀表等硬件不需要做任何調(diào)整.只是在原來的監(jiān)控組態(tài)畫面中添加若干項優(yōu)化后的組態(tài)設置,并在兩套系統(tǒng)內(nèi)都設置一鍵切換功能,使原有系統(tǒng)和優(yōu)化系統(tǒng)之間可自由切換,在優(yōu)化系統(tǒng)上設計雙機無擾單回路切換,使得當優(yōu)化系統(tǒng)發(fā)生故障時可自動無擾切換回原DCS系統(tǒng),在系統(tǒng)切出時保證原控制系統(tǒng)能正常運行,不受影響.燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)結構框圖如圖6所示.

        燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)使用Kepware OPC軟件與原DCS系統(tǒng)進行通信,通過Kingview軟件設計組態(tài)畫面.圖7為階梯式廣義預測控制主蒸汽溫度曲線,圖8為廣義預測控制主蒸汽溫度曲線.主蒸汽溫度設定的平衡點為480℃,兩個圖監(jiān)控的時間跨度均為1個小時.比較圖7和圖8可知,將本文設計的優(yōu)化算法運用到鍋爐主蒸汽溫度控制中時,主蒸汽溫度曲線的波動大大減小,穩(wěn)定性顯著提升,并且在下午三點加入50%的干擾,可以看出主汽溫波動很小,超調(diào)不超過±5℃,并且迅速恢復到平穩(wěn)狀態(tài).由圖8可以看出,當采用廣義預測控制算法時,加入干擾時,主汽溫能恢復到平穩(wěn)位置的時間緩慢,且波動很大.因此,本文提出的階梯式廣義預測控制策略相對于傳統(tǒng)的廣義預測控制能更加快速的調(diào)節(jié)主汽溫,具有良好的控制品質(zhì).

        5 結論

        針對鍋爐主蒸汽的溫度控制具有非線性、大滯后等問題,本文提出了改進的廣義預測控制策略,該策略克服了傳統(tǒng)廣義預測控制運算復雜的問題.再通過仿真分析和工程實際應用,該方法針對模型的參數(shù)變化及系統(tǒng)的純滯后問題進行了改善,使得系統(tǒng)抗干擾能力增強,最終的控制效果令人滿意.

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