火力發電機組鍋爐控制技術的新進展

【摘 要】近年來，國家經濟和科技不斷發展，國內外的火力發電機組控制技術也得到了顯著提高。研究表明現階段火力發電組鍋爐控制技術存在著慣性大、不確定性等因素，使得傳統的控制方法不能夠完整的對建立的數學模型進行精確的控制和解析。本文從非線性角度介紹了一些不依賴于鍋爐模型的新的控制技術，能夠很好的控制鍋爐，有利于從整體上提高鍋爐機組的性能，具有很大的研究意義。

【關鍵詞】火力發電 鍋爐 控制技術

隨著信息技術的不斷提高，在火力發電系統中引入了計算機技術，從而為火力系統的控制提供了更加復雜的控制策略。隨著發電機組的數學模型趨于精確化，由于鍋爐系統零部件具有非線性、不確定性、慣性大等問題，使得傳統的控制技術難以實現對其進行精確的控制。自20世界90年代以來，各國廣泛的開發新技術，研究新的控制方法。特別是模糊控制、自適應控制、神經控制、預測控制等技術的研究最為廣泛，逐漸成為了各國研究火力發電機組鍋爐控制技術的熱點。

1傳統控制技術的局限性

現階段火力發電機組的鍋爐控制技術是由PI算法的多個單輸入和單輸出的反饋回路構成，在預定的負荷工作點整定控制器的參數并將其固定。由于現在的電網負荷需求的波峰和波谷差很大，難以避免的使用容量較大的機組參與調峰。為了能夠高效的參與負荷的調度，火力火電機組的控制必須在調度周期內適應負荷變動和隨機波動。隨著工作點的不斷變化，在負荷調度中，傳統的控制技術中的零件的非線性降低了發電機組的運行性能。鍋爐機組是一個復雜的非線性系統，各個通道之間都存在著耦合和慣性滯后，這些原因導致了控制困難。另外，發電機組正在朝著大容量、高參數等方向發展，鍋爐運行的安全性對火力發電機組的過熱蒸汽溫度、再熱蒸汽溫度的控制性能提出了更高的要求。因此，傳統的火力發電機組鍋爐控制技術不能夠滿足鍋爐的運行安全性指標，也不能夠解決零件非線性等不利因素造成的影響，為此人們研究了各種各樣的新的控制策略來解決控制中出現的問題[1]。

2研究新技術的意義

火力發電機組傳統的控制方法具有單一性，輸入和輸出都不能滿足當前鍋爐控制的新要求，通過研究新技術能夠更好的服務于鍋爐控制行業，此外由于控制技術是一種綜合性技術，研發出新的鍋爐技術，能夠帶動其它相關行業的發展，從而從根本上能夠促進社會經濟的發展，提高社會生產力水平。

3 鍋爐的新技術

3.1 自適應性控制

自適應性顧名思義是指實時跟蹤系統的運行狀態并且不斷的變更各個控制器的參數，能夠解決動態特性變化的過程控制問題。當機組在電網負荷在大范圍變動條件下運行時，自適應性為多輸入和多輸出的非線性火力發電機組。這樣能夠為發電機組提供高效的控制策略。

通過自適應性控制解決煤炭的性質、管束老化等問題對鍋爐蒸汽溫度動態特性的影響問題，運行結果表明自適應性控制比傳統的單輸入 、單輸出控制要有明顯的高效性。另外，美國弗吉尼亞工學院的研究人員設計的自適應性控制器，能夠控制鍋爐的汽包水位，研究仿真結果表明，控制性能明顯的高于傳統的PI單輸入和單輸出控制。通過這些研究實例也可以得出自適應性控制能夠較好的解決非線性問題，效果比傳統的控制技術優越[2]。

3.2神經控制

神經控制是通過建立神經網絡進行控制的技術。由于神經網絡具有非線性映射能力和函數逼近能力，因此這種控制能夠對鍋爐中的非線性建模和控制提供良好的控制工具。希臘國立工業大學等人提出的汽包鍋爐控制方案，能夠通過誤差反向傳播算法對鍋爐動態特性進行逆向研究，建立逆向的神經動態控制器，，通過對汽包鍋爐壓力控制進行仿真表明，這種控制器的響應時間要明顯比傳統的控制技術短。德國工業大學的相關研究人員采用將復雜系統分解的方法，采用多智能體系統來控制鍋爐的燃燒過程。研究實例表明，通過利用神經網絡的自組織和自學習的能力，能夠發現機組運行數據中的動態信息，補償對象的非線性，克服不確定性的影響，能夠將系統進行線性耦合[3]。

3.3 預測控制

在熱工程控制中，普遍存在著系統的慣性較大，滯后性較大，以及非線性等因素導致難以建立精確的數學模型，這樣傳統的控制技術難以解決非精確模型的控制，導致控制出現偏差。而預測控制對模型的精度沒有很高的要求，魯棒特性較好，能夠很好的解決這些問題，因此預測控制在熱工程技術中有著廣泛的應用。通過預測控制技術能夠實現對200MW汽包鍋爐過熱蒸汽壓力的自調整控制，研究的仿真結果表明：在大范圍運行條件下，預測控制能夠明顯的提高控制性能。英國的貝爾法斯特大學的研究人員基于廣義的預測控制設計變量大的預測控制器，對運行范圍內負荷速率變動較大時主蒸汽壓力和溫度進行仿真，結果表明：此類控制器的性能明顯優于傳統單輸入和單輸出控制器性能。

3.4 模糊控制

所謂模糊控制是指將工作人員的操作經驗和操作過程應用語言變量總結為若干條件語句，建立模糊關系，并且建立模糊的邏輯推理，從而能夠實現對復雜控制對象的控制。應用模糊控制技術來控制電站鍋爐，不僅在仿真研究上取得了一定成果，在工程實踐中也取得了長足的進展。相關的仿真研究有美國俄亥俄大學的研究人員設計應用在流水量控制的模糊控制器。澳大利亞新南威爾士大學的科學家，通過對不同負荷運行條件設計的局部線性控制規律進行線性組合，構造控制系統實現全局控制，實現對汽包水位的調節[4]。

4結語

隨著改革開放的不斷深入，我國的火力發電機組鍋爐控制技術也得到了顯著提高，使得我國鍋爐行業的應用從整體上得到了應用。但鍋爐零件也不免存在著一些滯后性大、非線性、慣性大、不確定性等不利因素，導致傳統的控制技術難以實現精確模型的良好控制。本文介紹了一些不依賴于鍋爐模型的新的控制技術：自適應控制、神經控制、預測控制、模糊控制，使得鍋爐控制朝向智能化方向發展。通過對鍋爐控制技術的非線性研究，能夠為提高火力發電機組鍋爐控制系統的穩定性、安全性、高效性提供一種新的研究思路。

參考文獻：

[1]韓忠旭，張智.狀態觀測器及狀態反饋控制在亞臨界鍋爐蒸汽溫度控制系統中的應用[J].中國電機工程學報，1999，19（11）：76-80.

[2]范伊波，巨林倉，胡勇 等.基于自適應神經元網絡的過熱氣溫智能控制[J].動力工程，1998，18（2）：7-10.

[3]于達仁，徐志強，郭洪波 等.基于神經網絡解耦線性化方法的鍋爐主氣壓力控制[J].中國電機工程學報，2002，22（5）：143-147.

[4]劉禾，徐育新，侯國蓮 等.鍋爐過熱汽溫的預測智能控制[J].熱能動力工程，1999，14（4）：281—283.

作者簡介：江清凌（1995.2-），女，華北水利水電大學，本科，研究方向熱能與動力工程。