［摘 要］文章分析了火電機組協調控制系統前饋控制的重要性，指出了前饋控制邏輯設計面臨的主要難點，包括復雜工況下的控制策略優(yōu)化、高維參數下的模型辨識、多時間尺度下的控制協調和強非線性系統的算法設計等。在此基礎上，提出了前饋控制邏輯設計的關鍵點，包括基于機理分析的控制策略優(yōu)化、基于數據驅動的模型辨識方法、基于多時間尺度分解的控制器協調、基于非線性控制理論的控制算法設計、基于實時優(yōu)化的參數整定和基于硬件在環(huán)的控制系統測試等。通過合理設計火電機組協調控制系統前饋控制邏輯，可以有效提高系統的動態(tài)性能和魯棒性，為保障電力系統安全穩(wěn)定運行提供有力支撐。

［關鍵詞］火電機組；協調控制系統；前饋控制；邏輯設計

［中圖分類號］TM621 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）07–0007–03

新形勢下，傳統的火電機組控制方式已難以適應電力系統發(fā)展需要，亟須創(chuàng)新機組控制理念和技術路線，全面提升機組運行性能。火電機組協調控制系統前饋控制作為一種先進控制技術，通過引入擾動補償和優(yōu)化控制，可顯著改善系統的動態(tài)特性和抗擾性能。然而，受復雜工況、高維參數、非線性特性等因素影響，火電機組協調控制系統前饋控制邏輯設計面臨諸多難點。在此背景下，深入研究火電機組協調控制系統前饋控制邏輯設計方法，對于推動火電機組技術進步，服務電力系統安全運行具有重要意義。

1 火電機組協調控制系統前饋控制的重要性

1.1 提高火電機組負荷適應能力的需要

隨著電力需求的不斷增長和電網互聯互通程度的加深，火電機組面臨著更加頻繁的負荷變化和更加劇烈的功率波動。傳統的反饋控制系統由于存在延遲和滯后，難以及時響應負荷的變化，導致機組在負荷適應過程中存在較大的動態(tài)偏差。前饋控制通過預測負荷變化并提前調整控制量，從而顯著縮短機組響應時間，改善了負荷適應過程中的動態(tài)性能。因此，引入前饋控制是提高火電機組負荷適應能力的關鍵。

1.2 改善火電機組動態(tài)性能的需要

現代電網對發(fā)電機組的動態(tài)性能要求越來越高，需要機組在較短時間內完成功率調節(jié)、頻率調節(jié)和無功調節(jié)等多項任務?；痣姍C組受鍋爐熱慣性等影響，其動態(tài)響應較為滯后。前饋控制能夠提前補償控制量，消除動態(tài)偏差，從而顯著改善機組的動態(tài)性能。因此，引入前饋控制是改善火電機組動態(tài)性能的重要手段。

1.3 增強火電機組運行靈活性的需要

隨著可再生能源占比的不斷提高，火電機組的運行模式正從長周期連續(xù)運行向短周期調峰運行轉變。頻繁的起停和負荷調節(jié)對機組的靈活性提出了更高要求。前饋控制通過預測負荷變化并主動調整控制量，使機組能夠更快速、更平穩(wěn)地響應負荷波動，從而增強了機組的運行靈活性。因此，引入前饋控制是提高火電機組運行靈活性的有效途徑。

綜上所述，引入前饋控制對于提高火電機組的負荷適應能力、改善動態(tài)性能和增強運行靈活性均具有十分重要的意義，是火電機組協調控制系統發(fā)展的必然趨勢。

2 火電機組協調控制系統前饋控制邏輯設計面臨的主要難點

2.1 復雜工況下前饋控制策略優(yōu)化難點

火電機組運行過程中工況多變化，主給水流量、鍋爐蒸發(fā)量、燃料供給量等均在不斷變化。這種復雜多變的工況給前饋控制策略的優(yōu)化帶來了極大挑戰(zhàn)。傳統的前饋控制策略大多針對某一特定工況，一旦工況發(fā)生變化，控制效果就會大打折扣。要使前饋控制策略具有良好的適應性和魯棒性，需充分考慮各種復雜工況的影響，這不僅需要對機組模型有深入透徹地理解，還需要引入先進的智能優(yōu)化算法。

2.2 高維參數下前饋控制模型辨識難點

火電機組是一個高度耦合的大型復雜系統，機組模型涉及熱力學、流體力學、自動控制等多個學科，包含大量參數和狀態(tài)變量。要對如此高維度的模型進行精確辨識，需大量的歷史數據和先進的系統辨識技術。即使采用了最先進的技術手段，由于系統的非線性、時變和不確定性，模型辨識的精度和魯棒性也難以有效提高。而模型精度的提高將直接影響前饋控制的效果。

2.3 多時間尺度下前饋控制協調難點

火電機組控制系統包含多個時間尺度，如汽輪機汽門控制在毫秒級，鍋爐給水控制在秒級，鍋爐燃燒在分鐘級。不同尺度的控制存在嚴重的動態(tài)不匹配，如何在多時間尺度框架下協調前饋控制策略是面臨的一大挑戰(zhàn)。協調得當可發(fā)揮前饋控制的最大效能，協調不佳則可能引入更大的動態(tài)偏差。設計合理的協調機制需對系統多尺度特性有深入的理解和分析。

2.4 強非線性特性下前饋控制算法設計難點

火電機組是一個典型的強非線性系統，鍋爐和汽輪機均存在明顯的非線性特性。非線性不僅體現在系統本身，還體現在擾動和約束條件上。強非線性給前饋控制算法的設計帶來了極大挑戰(zhàn)，傳統的線性控制理論已無法滿足要求。要充分發(fā)揮前饋控制的優(yōu)勢，需設計能夠有效處理強非線性的先進控制算法，如基于非線性模型的前饋反饋控制、模糊控制、預測控制等，這需要更深的理論基礎和更強的計算能力。

3 火電機組協調控制系統前饋控制邏輯設計要點

3.1 基于機理分析的前饋控制策略優(yōu)化

深入理解鍋爐、汽輪機等核心設備工作原理，掌握核心設備在各種工況下的熱力學和流體力學規(guī)律。熟練掌握基礎理論，包括鍋爐的燃燒過程、熱傳遞特性，汽輪機的噴汽流動、轉子動力學等。需要對整個系統的能量和物質流動有全面的認知，剖析各子系統間的內在聯系和相互影響?；痣姍C組作為一個高度集成的復雜系統，各部件間聯系緊密，能量和物質在其中流動轉換，任何一個環(huán)節(jié)的變化都會引起整體的波動。需找出各子系統間的耦合機理，揭示系統整體運行的內在規(guī)律。在對系統機理有了深入理解的基礎之上，還需要結合控制理論，分析系統的動態(tài)特性，尋找各環(huán)節(jié)潛在的控制規(guī)律。通過建模分析，可發(fā)現系統在不同工況下的動態(tài)響應特征，找出影響系統性能的關鍵因素，從而為前饋控制策略的制訂提供理論依據。值得一提的是，前饋控制策略的優(yōu)化過程需要引入智能優(yōu)化算法，處理各種復雜的非線性約束條件，以期在全局范圍內尋求最優(yōu)解?；痣姍C組本身存在諸多非線性特征，如鍋爐的燃燒過程、汽輪機的配汽等，再加上各種工藝參數和運行約束，使得優(yōu)化問題較為復雜。傳統的分析方法和經驗公式已難以優(yōu)化前饋控制策略，因此需借助先進的智能優(yōu)化技術，構建適當的數學模型，尋找在滿足各種約束條件下的最優(yōu)解。

3.2 基于數據驅動的前饋控制模型辨識方法

火力發(fā)電機組龐大而復雜，全面準確地描述其動態(tài)行為較為困難。因此，需借助大量積累的歷史運行數據，采用數據驅動的模型識別方法來獲取前饋控制所需的模型。這種方法的核心思想是利用實際操作數據構建數學模型。常見的數據驅動模型識別方法有系統識別技術和機器學習技術。系統識別技術主要通過分析輸入輸出數據之間的關系，估計系統的參數模型；而機器學習技術則利用算法從數據中自動提取有用的模式和規(guī)律。無論采用哪種方法，均需要先合理選擇輸入輸出變量，這直接關系到模型的精確性。同時，對原始數據進行預處理也是必不可少的步驟，可消除異常值、填補缺失值等，提高數據質量。數據預處理完成后需設計合理的識別試驗方案，為模型訓練提供充足的數據支持?；痣姍C組存在非線性、時變、不確定等復雜情況，因此在模型識別過程中，可能需要采取分段線性化、增量模型等策略應對。例如，將整個工作范圍劃分為若干子區(qū)間，在每個區(qū)間內建立線性模型，或利用當前工況對模型進行增量修正。同時，由于模型精度的高低將直接影響前饋控制的效果，還需持續(xù)跟蹤機組的實際運行狀態(tài)，及時更新模型參數，不斷提高模型精度和魯棒性。

3.3 基于多時間尺度分解的前饋控制器協調

火力發(fā)電機組涵蓋了多個不同時間尺度的控制環(huán)節(jié)。從燃料供應到鍋爐燃燒，再到汽輪機調節(jié)，每一個環(huán)節(jié)的響應時間都不盡相同。汽輪機汽門控制需要在毫秒級作出反應，鍋爐給水控制則運行在秒級時間尺度上，而鍋爐燃燒控制通常需要幾分鐘的時間。這種時間尺度的差異導致了系統內部存在嚴重的動態(tài)不匹配現象。為了解決這一問題，需對整個控制系統進行時間尺度分解，按照不同的時間尺度，分別設計相應的前饋控制器。例如在毫秒級別上設計1 個負責燃料控制的前饋控制器，在秒級尺度上設計1 個專門針對鍋爐燃燒的控制器，而在分鐘級別上，又需要1 個控制汽輪機的前饋控制器。通過這種分解，每個控制器只需關注其所在的特定時間尺度，從而避免了動態(tài)不匹配的困擾。然而，單獨的時間尺度控制遠不夠。為充分發(fā)揮各級前饋控制器的功能，還需一種時間尺度協調機制，將各級前饋控制器有機融合在一起。在這方面，可以借鑒分層分解的協調策略，即上層負責長周期的協調和目標管理，而下層則專注于短周期控制和目標跟蹤。上下層之間通過合理的接口相互銜接，實現整個系統的有序運行。除了分層分解策略，還可以引入如預測控制等智能算法，實現多時間尺度控制環(huán)節(jié)之間的無縫銜接。這種算法能夠根據系統的當前狀態(tài)和預期目標，合理規(guī)劃和協調各個時間尺度上的控制行為，確保整個系統高效、協同運轉。

3.4 基于非線性控制理論的前饋控制算法設計

為更好地應對非線性挑戰(zhàn)，需基于非線性控制理論，設計出更加先進的前饋控制算法。可借鑒基于非線性模型的前饋反饋控制、模糊控制、預測控制等算法。這些算法能夠充分利用偽線性系統分析的各種手段，合理處理如飽和約束、耦合作用等非線性約束，從而提高控制精度。除了非線性特性，火電機組還具有時變性和不確定性。例如，隨著運行時間的推移，系統的工作狀態(tài)會發(fā)生變化，參數也會產生相應變化。此外，環(huán)境條件的變化也會給系統帶來不確定的影響。因此，在前饋控制算法設計時，需特別考慮這些因素，選擇具有良好魯棒性和自抗擾能力的控制器結構，以確保算法在各種工況下均能保持良好的控制表現。同時，還需關注前饋控制算法的實時性和計算量問題。由于機組控制對響應速度有較高要求，因此，控制算法必須在很短的時間內給出控制指令。而現有的一些非線性控制算法可能存在計算量較大的問題，導致無法滿足實時性要求。因此，在算法設計時，需在精度和計算量之間尋求一個合理的平衡點，同時結合軟硬件手段支持算法的高效實施。

3.5 基于實時優(yōu)化的前饋控制參數整定

合理的參數組合可確?？刂凭?、動態(tài)響應速度等各方面性能達到最優(yōu)，而參數設置不當則可能導致控制效果降低。因此，需基于實時優(yōu)化的方式對前饋控制器的參數進行動態(tài)調整和在線整定，以適應機組不斷變化的工況。實時優(yōu)化整定的基本思路是根據實時獲取的工況信息、負荷變化情況等，每隔一段時間周期性地對前饋控制器參數進行優(yōu)化調整。通過這種周期性的參數優(yōu)化，控制器始終能保持在最佳狀態(tài)，從而實現對機組的高效精準控制。在優(yōu)化過程中，需將機組的預測模型、各種約束條件等信息融入優(yōu)化問題的建模。預測模型可預判系統未來的動態(tài)行為，為參數優(yōu)化提供依據，約束條件則包括了對控制精度、控制量變化率等方面的要求限制。優(yōu)化算法的目標是在滿足所有約束條件的前提下，求解出能夠最大程度提高控制性能的最優(yōu)參數組合。

3.6 基于硬件在環(huán)的前饋控制系統測試

硬件在環(huán)測試的基本思路是將前饋控制系統與真實的硬件環(huán)境進行集成，并通過仿真的方式模擬機組在各種工況下的運行情況。在測試過程中，需全面分析控制器的響應速度、調節(jié)精度、穩(wěn)定性等核心指標，評估其在不同場景下的控制表現。一旦發(fā)現潛在的缺陷或不足，便需及時采取措施對前饋控制策略和算法進行改進和優(yōu)化。與傳統的桌面仿真或純理論分析相比，硬件在環(huán)測試可提供更加真實可靠的數據支持。在模擬運行的過程中，可以充分采集機組的實際運行數據，包括各種輸入輸出信號、系統狀態(tài)參數等，為前饋控制模型及參數的持續(xù)優(yōu)化提供寶貴的數據依據。這些真實數據不僅可驗證控制算法的有效性，還可發(fā)現算法中可能存在的盲區(qū)，為進一步優(yōu)化提供方向。

4 結束語

文章系統地分析了火電機組協調控制系統前饋控制邏輯設計的重要性和面臨的主要難點，并從機理分析、數據驅動、多時間尺度分解、非線性控制、實時優(yōu)化、硬件在環(huán)測試等方面，提出了前饋控制邏輯設計的關鍵點和具體方法。未來，隨著人工智能、大數據等技術的進一步發(fā)展，火電機組前饋控制技術還將不斷創(chuàng)新，助力火電產業(yè)向安全、高效、清潔、靈活的方向不斷邁進，為構建現代能源體系、服務國家能源安全作出更大貢獻。

參考文獻

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