徐曉宇

摘要：大型燃煤火電廠是當前能源產(chǎn)生的主流途徑。一般來講，工業(yè)常規(guī)的控制算法是采用PID線性控制算法來進行回路方面的反饋，但PID控制是簡單的一自由度控制器，在要求系統(tǒng)同時具有快速設定值響應能力和對干擾的抑制能力兩方面的情況下控制并不理想。本文是基于新一代DCS控制系統(tǒng)研究多變量廣義預測控制算法及基于工況數(shù)據(jù)篩選的模型在線辨識算法，實現(xiàn)高級算法模塊與DCS控制系統(tǒng)的融合;進而通過建立機爐協(xié)調(diào)系統(tǒng)的全工況非線性動態(tài)模型，運用智能優(yōu)化算法實現(xiàn)機爐模型的在線辨識，基于所辨識的機爐模型，采用多變量廣義預測控制算法設計機組全程自趨優(yōu)控制方案，實現(xiàn)火電機組的全程自趨優(yōu)控制。

關鍵詞：火電廠、鍋爐燃燒系統(tǒng)、DCS控制系統(tǒng)、優(yōu)化研究

前言：

隨著新能源電力規(guī)模的不斷擴大，綜合考慮我國的電源結(jié)構，在儲能技術沒有革命性突破的背景下，燃煤機組通過不斷提升其運行靈活性，將逐漸成為主要的互補性電源。但是，高靈活性運行方式意味著機組將經(jīng)常處于快速、深度變負荷運行工況，當前機組DCS控制系統(tǒng)在復雜工況下，其鍋爐燃燒、風煙、汽水、環(huán)保島等分系統(tǒng)的運行適應性多數(shù)情況下還不能滿足要求。關鍵參數(shù)控制品質(zhì)差已成為當前機組靈活調(diào)峰能力的制約環(huán)節(jié)，機組在經(jīng)濟性顯著下降的同時，其控制過程的穩(wěn)定性、設備壽命和運行安全性也會受到不同程度影響。為有效解決上述問題，亟需研究機組主輔機設備運行的智能協(xié)調(diào)控制技術、適應不同類型機組及煤質(zhì)特性的低負荷調(diào)峰運行控制、鍋爐低負荷運行裕度的定量預測等技術。

因此，利用新一代智能協(xié)調(diào)控制技術，對傳統(tǒng)DCS及其控制進行優(yōu)化，在機組深度調(diào)峰和寬負荷運行背景下有效提升機組協(xié)調(diào)運行控制品質(zhì)，保障全負荷區(qū)間靈活調(diào)節(jié)能力，解決大遲延大滯后被控對象的難題具有重要的研究價值。本課題計劃在研發(fā)新一代DCS控制系統(tǒng)的基礎上，封裝高級控制算法及模型辨識算法，通過建立機爐非線性動態(tài)模型，深入分析機爐協(xié)調(diào)對象的非線性特性，采用基于模型的先進控制算法實現(xiàn)機爐協(xié)調(diào)系統(tǒng)的自趨優(yōu)控制。

一、優(yōu)化后DCS控制系統(tǒng)的優(yōu)越性

本課題在新一代DCS控制系統(tǒng)的框架下，研究多變量廣義預測控制算法及模型參數(shù)在線辨識算法，實現(xiàn)對火電機組的全程自趨優(yōu)優(yōu)化控制，其優(yōu)越性主要有：

1.新一代智能發(fā)電運行控制系統(tǒng)（DCS）和人工智能技術與先進控制算法的深度融合，實現(xiàn)機組控制基于數(shù)據(jù)分析技術的全體系的智能化改進。

2.建立超臨界機爐協(xié)調(diào)系統(tǒng)的全工況非線性動態(tài)模型并實現(xiàn)模型參數(shù)的在線辨識和校正，克服機組工況差異及外界因素變化對控制系統(tǒng)的影響。

3.設計了基于模型參數(shù)在線校正及多變量預測控制的機爐協(xié)調(diào)系統(tǒng)控制策略，保證機組更好的克服煤質(zhì)煤種及工況差異對控制性能的影響，使其全負荷工況下具有優(yōu)越的調(diào)節(jié)性能

二、DCS控制系統(tǒng)優(yōu)化的目的

解決大范圍變工況時機爐協(xié)調(diào)對象呈現(xiàn)出較強的非線性特性，通過以智能技術為基礎的先進控制系統(tǒng)支撐發(fā)電機組參與電網(wǎng)深度調(diào)峰，使機組寬負荷范圍內(nèi)投運AGC時滿足9MW/MIN的變化速率，同時進一步減小主蒸汽溫度、主蒸汽壓力及氮氧化合物的波動，在安全、穩(wěn)定運行條件下參與深度變負荷運行。

三、全程自趨優(yōu)智能協(xié)調(diào)控制設計思想

考慮到火電機組燃料量至主蒸汽壓力的響應過程具有大慣性、大滯后特性，常規(guī)前饋+PID控制方式難以滿足新能源電力系統(tǒng)環(huán)境下的控制要求，為了從根本上解決這類大慣性、大滯后系統(tǒng)的控制難題，引入帶前饋的多變量預測控制算法，該算法融合了傳統(tǒng)前饋控制，能夠準確的預測被控量未來的變化趨勢，而后根據(jù)被控量未來的變化量進行控制，有效提前調(diào)節(jié)過程，可大幅提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和抗干擾能力，且能夠利用隱式解耦原理實現(xiàn)耦合系統(tǒng)的解耦控制。在預測控制算法中，廣義預測控制采用傳統(tǒng)的參數(shù)模型，參數(shù)數(shù)目較少，且易于在線估計，故以廣義預測控制為核心設計直流爐機組協(xié)調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化控制方案。此外，為了減少執(zhí)行機構的磨損，避免控制量的頻繁波動，繞開廣義預測控制的矩陣可逆性問題，采用階梯式控制的思想求解最優(yōu)控制律。設計的火電機組全程自趨優(yōu)智能協(xié)調(diào)控制方案如下：

由圖可見，所設計的超超臨界機組協(xié)調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化控制方案保留了傳統(tǒng)前饋—反饋的控制架構，但與傳統(tǒng)控制策略不同的是反饋控制采用了階梯式多變量廣義預測控制算法，取代了常規(guī)PID控制方式。此外，來自機組負荷設定的靜態(tài)前饋主要由負荷—煤量基線構成，用于機組升降負荷過程中煤量的基準定位，以降低控制器調(diào)節(jié)壓力;來自機組負荷設定的動態(tài)前饋主要由預給煤構成，用于機組升降負荷起始階段快速增減煤量，以克服機組在升降負荷起始階段，控制器反饋調(diào)節(jié)速率緩慢的問題。

3.1火電機組全程自趨優(yōu)智能協(xié)調(diào)控制

針對火電機組協(xié)調(diào)系統(tǒng)大遲延、大慣性、多變量、非線性、強耦合的復雜特性，為了從根本上解決這類復雜系統(tǒng)的控制問題，以帶前饋的階梯式多變量廣義預測控制算法為核心來設計火電機組全程自趨優(yōu)智能協(xié)調(diào)控制策略，具體研究工作包括：階梯式多變量廣義預測控制算法的程序化與模塊化、智能化控制策略的構建、控制器參數(shù)自趨優(yōu)的更新策略等。旨在從工程應用觸發(fā)，以現(xiàn)場工程應用需求為指導，理論聯(lián)系實際，建立適應于工程應用的一整套全程自趨優(yōu)智能協(xié)調(diào)控制策略，且具有一定的推廣價值。

3.2主蒸汽/再熱蒸汽系統(tǒng)及脫硝系統(tǒng)優(yōu)化控制

由于主/再熱汽溫、脫硝系統(tǒng)均屬于大遲延大慣性被控對象，因此以多變量廣義預測控制算法為核心控制器，進一步研究主/再熱汽溫、脫硝系統(tǒng)的優(yōu)化控制方法和策略，提升機組主蒸汽參數(shù)的控制品質(zhì)，減小參數(shù)波動，提升其經(jīng)濟運行能力。

3.3給水全程自動控制

研究實現(xiàn)從給水系統(tǒng)管道注水、鍋爐上水、點火啟動、升溫升壓、并網(wǎng)帶初負荷以及由低負荷逐漸升至滿負荷或由高負荷降至低負荷運行的全過程給水全程自動控制。主要包括三大部分：給水調(diào)節(jié)回路、鍋爐啟動系統(tǒng)控制回路和給水系統(tǒng)順控回路的設計。給水調(diào)節(jié)回路完成給水流量的調(diào)節(jié)，在低負荷時，維持水冷壁具有流速穩(wěn)定的最小水流量，保持鍋爐啟動流量和啟動壓力;在高負荷時維持一定的水煤比，控制中間點溫度。鍋爐啟動系統(tǒng)控制回路完成鍋爐啟動過程中的開式?jīng)_洗、循環(huán)沖洗、熱態(tài)沖洗、分離器水位控制、爐水循環(huán)泵流量控制等，給水順控主要完成各個泵組的啟動/停止、汽泵電泵并/退泵控制、給水主路/旁路閥切換、干/濕態(tài)轉(zhuǎn)換等控制。

結(jié)語：

綜上所述，通過火電廠DCS控制的實際現(xiàn)場繪制趨勢對比可以看出，基于新一代DCS控制系統(tǒng)研究多變量廣義預測控制算法及基于工況數(shù)據(jù)篩選的模型在線辨識算法，實現(xiàn)高級算法模塊與DCS控制系統(tǒng)的融合;進而通過建立機爐協(xié)調(diào)系統(tǒng)的全工況非線性動態(tài)模型，運用智能優(yōu)化算法實現(xiàn)機爐模型的在線辨識，基于所辨識的機爐模型，采用多變量廣義預測控制算法設計機組全程自趨優(yōu)控制方案，實現(xiàn)火電機組的全程自趨優(yōu)控制。有效的提高了系統(tǒng)抗干擾能力，保證鍋爐對能源的利用率、鍋爐的效率和運行安全，在實際生產(chǎn)中具有深遠的意義。

參考文獻：

[1]巨康怡. 火電廠DCS控制系統(tǒng)優(yōu)化研究與應用[D].西安電子科技大學，2015.

[2]阮大偉.火電廠熱工控制系統(tǒng)優(yōu)化整定及其應用[J].西北電力技術，1997（01）：1-6.

[3]郝玉春.基于預測控制的部分分散控制器設計及其應用[D].北京：華北電力大學，2013.