火力发电机组锅炉控制技术的新进展

火力发电机组锅炉控制技术的新进展摘要：计算机技术是当今社会的一大重要革新发明，目前许多领域都采用计算机进行操做，火力系统也不例外，融合计算机技术后的控制系统更加复杂。

目前火力发电机组的数学模型日渐成熟和完善，但是采用锅炉这一设施就注定会有非线性、不稳定性、惯性大等众多的影响因素，这样就难以让数学模型发挥最大的效应，控制力度不见准确进而影响正常操作的运行。

目前国际上逐渐研究了其他多种控制方法进行改良，火力发电机也由此变成了一项新型的研究潮流。

关键词：火力发电；机组锅炉；控制技术近年来，在科技发展的推动下，为我国火力发电厂的发展带来了极大的推动作用，机组锅炉是火力发电厂中重要的组成部分，一旦其存在问题必将对火力发电厂的正常运行带来影响，因此，对于这方面的控制技术，我们需要高度重视起来。

一、概述火力发电中计算机控制的引入为采用复杂的控制策略、先进的算法创造了条件。

20世纪70年代后期，最优控制分别在日本和英国的火电机组中获得实际应用。

特别是20世纪90年代以来，模糊控制、自适应控制和神经控制用于火电机组的研究，在国内外获得了长足进展，而预测控制在火电机组中的应用成为近年来的研究热点。

火电机组的控制系统大部分是由PID（PI）算法的多个单输入单输出反馈控制回路组成，在预定的基本负荷工作点整定控制器参数并固定下来。

对于在此工作点附近的随机负荷扰动，其调节的有效性已被几十年的研究和实践所证实。

然而，当前电网负荷需求的峰谷差加大，大容量机组参与调峰已不可避免。

为高效参与负荷调度，机组的控制必须在日、周和季节等调度周期内适应负荷变动以及随机波动。

在负荷调度过程中，随着工作点的变化，过程动态特性中的非线性和相互影响降低了发电机组的运行性能，上述控制方案受到挑战。

火电机组中，锅炉对负荷的响应速度比汽轮机对负荷的响应速度慢很多。

因此，影响机组负荷跟踪速度的因素，主要集中在锅炉部分。

锅炉是一个复杂的多变量非线性系统，各通道之间存在强耦合;蒸汽压力、温度过程都具有较大的惯性和滞后，这些特点不利于锅炉的控制。

此外，为提高发电机组的整体效率，机组向着高参数、大容量的方向发展，而运行的安全性则对机组运行中汽包水位、过热蒸汽温度、再热蒸汽温度等的控制性能（如速度、精度等）提出了更加苛刻的要求。

这样的发展趋势给锅炉控制造成了更大的困难。

为此，近年来人们研究了多种新的控制策略来解决上述控制难题。

二、传统火力发电技术存在的不足目前，锅炉控制技术主要是由多个单输入、出这些回路构成，可以预先设定所能承担的工作符合，以参数的形式表现并将数字进行固定。

这种算法简称PI算法。

但是目前我国的电力负荷较重，人民对电的需求越多越多，这就导致电网的波峰波谷差距悬殊，就不得不使用大容量的机组进行调节。

调度工作至关重要，要想最大效率的提高所受负荷，机电组一定要控制调度周期，随机应对负荷变动和随机性问题。

在调度过程中，工作点的改变很大程度上影响了零件的运行，这样会大幅度的降低发电机的工作性能。

而锅炉机组的控制问题也由来许久，复杂的非线性运行体系导致各个通道连接处都会存在滞后现象，这些因素都会导致总体难以控制。

锅炉发现机组面临着新一轮的革新，只有容量巨大、参数程度高等设施才能够保证锅炉的正常运行，在运行过程中确保锅炉的安全性，有效对蒸汽温度、再热温度进行宏观系统的调控至关重要，而传统的火力发电原有的机组并不能满足这些需求，也不能达标所需的安全指标，这就让火力发电厂存在较大的安全隐患。

人们为了解决传统技术中的非线性问题等众多不可控因素，对每一项可能的策略进行研究，希望能解决控制中存在的不足。

三、锅炉的新技术1.自适应控制，对系统的运行状态可以利用自适应控制去跟踪，并且对控制器参数进行更新，对动态性变化的过程控制问题能够有效的处理。

在电网负荷大范围变动的情况下，自适应控制在机组运行中，就会将有效的控制策略为多输出多输入的非线性发电机组系统提供出来。

自适应模糊控制器被有关设计人员研制了出来，通过气泡水位的有关信号显示，性能比PID控制优秀。

在燃烧控制里面，利用自主在线学习，进而对煤比优风的密度利用在线自寻找优风予以实现，将模糊粗调机制建立起来，并且根据具体系统的变化和系统输出偏差，再一次对控制系统进行调整，来有效的控制过热气温，对对象模型不需要用该方案在线辨识，将计算量能够极大的降低下来，便于对实时性要求给予满足。

依据操作参数和目标参数的改变，根据操作人员分析具体过程，将PID控制参数模糊调整策略建立起来。

方针结果证明，这种方案十分利于过热气温控制，对于对象特性变化的影响能够较高的克服，控制系统超调小、鲁棒性能强、速度快2.神经控制，神经控制是通过建立神经网络进行控制的技术。

由于神经网络具有非线性映射能力和函数逼近能力，因此这种控制能够对锅炉中的非线性建模和控制提供良好的控制工具。

希腊国立工业大学等人提出的汽包锅炉控制方案，能够通过误差反向传播算法对锅炉动态特性进行逆向研究，建立逆向的神经动态控制器，，通过对汽包锅炉压力控制进行仿真表明，这种控制器的响应时间要明显比传统的控制技术短。

德国工业大学的相关研究人员采用将复杂系统分解的方法，采用多智能体系统来控制锅炉的燃烧过程。

研究实例表明，通过利用神经网络的自组织和自学习的能力，能够发现机组运行数据中的动态信息，补偿对象的非线性，克服不确定性的影响，能够将系统进行线性耦合。

3.补偿控制，典型的大迟延、多容控制对象为蒸汽控制过程中的典型现象，对此，将Smith预估补偿引入到控制中，进而将串级控制系统建立起来，便于对其延迟特性进行克服。

电厂中的具体使用结果证明，有着优秀的适应对象变能力和抗干扰能力存在于该系统中，但是对于系统的负荷扰动，Smith预估器还很难处理，因此，在对非线性汽温对象的负荷变化补偿时，可以应用负荷前馈信号。

对控制过程的大范围运行能够通过反馈—前馈控制给予实现，用开环前馈控制将大范围的可空性获取出来，这是其主要思想，对围绕期望轨迹偏差和不确定性可以用闭环反馈控制予以实现。

下层控制回路可以应用上层模糊推理系统的数值，下层利用反馈控制信号和馈控制信号对大范围负荷变动时的机组运行予以实现。

将状态反馈应用到控制道路中，将状态前馈应用到扰动通道中，通过分析有关的方针结果我们能够发现，和串级三冲量控制方案比较，其控制品质更为优秀。

4.预测控制，在热工程控制中，普遍存在着系统的惯性较大，滞后性较大，以及非线性等因素导致难以建立精确的数学模型，这样传统的控制技术难以解决非精确模型的控制，导致控制出现偏差。

而预测控制对模型的精度没有很高的要求，鲁棒特性较好，能够很好的解决这些问题，因此预测控制在热工程技术中有着广泛的应用。

通过预测控制技术能够实现对200MW汽包锅炉过热蒸汽压力的自调整控制，研究的仿真结果表明：在大范围运行条件下，预测控制能够明显的提高控制性能。

英国的贝尔法斯特大学的研究人员基于广义的预测控制设计变量大的预测控制器，对运行范围内负荷速率变动较大时主蒸汽压力和温度进行仿真，结果表明：此类控制器的性能明显优于传统单输入和单输出控制器性能。

5.模糊控制，所谓模糊控制是指将工作人员的操作经验和操作过程应用语言变量总结为若干条件语句，建立模糊关系，并且建立模糊的逻辑推理，从而能够实现对复杂控制对象的控制。

应用模糊控制技术来控制电站锅炉，不仅在仿真研究上取得了一定成果，在工程实践中也取得了长足的进展。

相关的仿真研究有美国俄亥俄大学的研究人员设计应用在流水量控制的模糊控制器。

澳大利亚新南威尔士大学的科学家，通过对不同负荷运行条件设计的局部线性控制规律进行线性组合，构造控制系统实现全局控制，实现对汽包水位的调节。

6.鲁棒控制和最优控制，对AR模型设计出的最优调节器进行使用，当没有重新调整情况存在于控制参数中时，可以长期的对这种调节器进行使用。

再热汽包锅炉在自然循环和单元机组亚临界的新建工程中，应用状态观测器理论和状态反馈理论，将状态观测器设计出来，对于难以直接测量的状态变量在系统中重构，并且，结合起来传统的PID控制，来控制蒸汽温度，和优良的控制性能比较，这种控制策略更加优秀。

在Hoo理论的基础上，因为有一些状态是很难被测试出来的，对状态观测器和状态反馈利用闭环鲁棒性条件给予实现，在主蒸汽温度控制时可以进行使用，并且通过大量的实践表明，此方案的应用是可行的。

四、展望基于过程精确数学模型的传统控制技术，虽然取得了很大的成功，但是，锅炉的许多部件在很大程度上存在非线性、不确定性以及大惯性、大滞后和分布性等复杂特性，且它们间的相互作用使锅炉的动力学特性变得更复杂，特别是在电网负荷要求大范围、频繁变动以及发电机组大型化的趋势下，就更加难以建立精确数学模型。

因此，传统控制技术的应用就越发受到限制，而不完全依赖于精确数学模型的模糊控制、神经控制、自适应控制、预测控制等为锅炉控制提供了新的途径，模拟人类推理和决策的智能控制成为其发展方向。

同时应指出，大型火力发电机组是由多个子系统构成的一个复杂大系统，以往对此系统的控制只注重单独设计每一个子系统的控制，如锅炉温度、压力控制，汽轮机调速，发电机的励磁控制及发电机的负荷控制等，且对每个子系统非线性因素线性化处理，分布参数集中化处理，很少考虑子系统之间的相互作用和影响。

实际上子系统之间的相互联系和制约关系，对于保持整个大系统的安全、稳定和经济运行是十分重要的。

随着非线性控制理论的发展，基于微分几何的非线性控制理论用于电力系统中的非线性励磁控制，汽门开度非线性控制等，并取得了一些研究成果。

但这种方法要求的非线性系统精确线性化的条件苛刻，因此它的应用具有局限性。

提出了把大型火电机组视为一个复杂系统，并应用非线性科学分析其动态过程稳定性的新观点。

非线性科学的一个基本观点是，复杂系统中各子系统间许多微小的非线性因素间的相互作用，可以导致不可预测的后果。

锅炉是火电机组复杂系统中不可分割的一部分，与机组其它部分间存在着非线性相互作用。

因此，解决锅炉控制问题必须从非线性科学角度出发，既要考虑锅炉本身的非线性因素，又要考虑其它部分非线性对锅炉的影响。

给出了由控制级、协调级和组织级构成的大型火电机组的三级递阶智能控制系统结构。

为从整体上研究锅炉的控制技术提供了一个新的方法。

随着改革开放的不断深入，我国的火力发电机组锅炉控制技术也得到了显著提高，使得我国锅炉行业的应用从整体上得到了应用。

但锅炉零件也不免存在着一些滞后性大、非线性、惯性大、不确定性等不利因素，导致传统的控制技术难以实现精确模型的良好控制。

一些不依赖于锅炉模型的新的控制技术：自适应控制、神经控制、预测控制、模糊控制，使得锅炉控制朝向智能化方向发展。

通过对锅炉控制技术的非线性研究，能够为提高火力发电机组锅炉控制系统的稳定性、安全性、高效性提供一种新的研究思路。