超臨界機組主汽溫模型預測控制研究

李 泉，尹 峰，陳 波

（國網浙江省電力公司電力科學研究院，杭州 310014）

超臨界機組主汽溫模型預測控制研究

李 泉，尹 峰，陳 波

（國網浙江省電力公司電力科學研究院，杭州 310014）

針對超臨界機組汽溫控制中的波動大、經常超溫等問題，采用先進預測控制技術，建立汽溫數學模型，采用模型預測控制算法，使其快速響應目標要求，有效處理了汽溫控制中的執行機構非線性、串級控制系統的積分飽和等問題。將模型預測算法應用于汽溫控制系統中，通過具體實例說明該方法的應用步驟，現場應用證明了該方法的有效性。

預測；汽溫模型；非線性；串級；控制

主汽溫控制系統具有非線性、大遲延、分布參數和擾動因素多等特點，實際運行中經常出現波動大、超溫等情況，為保證汽輪機的安全經濟運行，對過熱蒸汽溫度提出了較高的要求，采用模型預測控制算法，能有效提高汽溫系統的控制品質。

1 過熱蒸汽溫度控制中的問題

一般中、高壓鍋爐主汽溫的暫時偏差不允許超過±10℃，長期偏差不允許超過±5℃。這個要求對汽溫控制系統來說是非常高的，在調峰機組中要達到這個標準就更加困難，一般在調試過程中由經驗整定的控制器參數不能滿足運行的要求，需要針對控制對象的特性獲得優化的控制器參數，這樣才能有效提高控制系統的品質。在實際的過熱蒸汽溫度控制系統中，采用噴水減溫控制，減溫水調節閥的特性是影響控制品質的一個重要因素，減溫水調節閥門存在著漏流量和飽和區，因此如何獲得線性的閥門調節特性是噴水減溫控制中的一個重要問題。上述2個方面對噴水減溫控制的品質起著重要作用，另外，串級控制系統本身也有需要完善的地方，比如積分飽和問題等，它對于提高控制品質同樣重要，如果沒有抗積分飽和等措施，串級控制系統的調節品質會大打折扣。

2 模型預測控制算法

模型預測控制算法由預測模型、滾動優化和反饋校正組成，其中預測模型輸出由模型自由響應輸出和模型函數輸出組成，自由響應輸出僅依賴于過去時刻的控制量和輸出量，與當前時刻及將來的控制量無關，模型函數輸出是當前時刻起加入控制作用后新增加的模型響應，可以表示為ym（k）=y1（k）+yf（k），其中yf（k）可以用基函數的形式表示；滾動優化是有限時段的優化，利用未來控制作用通過迭代、優化及約束等方法來實現，一般采用使參考軌跡和過程預測輸出之間誤差的平方和在有限時域內最小化的方法；反饋校正是預測模型輸出與過程輸出之間存在誤差時，對未來優化時域中的誤差進行預測加入校正系統中。

3 汽溫模型

首先需要建立汽溫控制系統數學模型，針對某廠600 MW超臨界機組汽溫控制系統具體建模方法如下。

3.1 減溫水量→導前汽溫的數學模型

減溫水對導前汽溫具有明顯的作用，當減溫水量增大時，汽溫降低；當減溫水量減小時汽溫上升。由于導前汽溫變化靈敏，因此可以將導前汽溫作為提前量用于控制系統中。

通過試驗獲得一級減溫器導前汽溫對象模型為：

二級減溫器的導前汽溫對象模型為：

3.2 導前汽溫→出口汽溫的數學模型

當導前汽溫變化后，出口汽溫會隨之變化，但是需經歷較長的滯后時間，同時出口汽溫按照一定的慣性變化到相應值。因此導前汽溫對出口汽溫的模型是一個大滯后大慣性對象。該模型相對比較穩定，在各個負荷段模型參數變化較小，基本在一定范圍內。

通過試驗獲得一級減溫器惰性區汽溫對象模型為：

二級減溫器的惰性區汽溫對象模型為：

3.3 磨組啟停對出口汽溫的數學模型

磨組啟停對出口汽溫影響較大，尤其當上層磨組啟動時，汽溫很容易超溫，因此建立磨組啟停對汽溫的模型是抑制超溫的重要手段。一般根據不同層磨組的情況在擾動通道的前饋控制量上加入加權系數，上層磨組對汽溫的模型權重較大。

3.4 減溫水閥門流量特性

汽溫一般采用流量變化對溫度變化的數學模型比較準確。當閥門開度變化后，如果流量變化量不是線性的，就會改變模型特性，因此需要進行減溫水閥門流量特性試驗，獲得流量特性曲線后，對閥門特性進行校正，從而減弱其對控制系統的影響。

4 控制策略

圖1 汽溫串級預測控制系統

建立數學模型后，采用串級預測控制算法對汽溫系統進行優化控制，控制原理如圖1所示。

圖1給出了串級預測控制系統策略：在導前汽溫控制內回路中，加入閥門校正環節，使閥門在開關全行程范圍內對汽溫模型影響減至最小；主通道模型（汽溫參考模型）和擾動模型（磨組啟停對汽溫模型）加入預測控制系統后，系統根據各種模型預測出被控對象出口汽溫未來時刻的變化情況，再對未來有限時域的控制偏差進行滾動優化獲得最優的控制量，同時將預測模型偏差送入控制系統來實時校正，保證了系統的魯棒性。

在上述控制策略中存在積分飽和問題，當調節閥門開度達到上、下限值后需要對預測控制器進行約束優化，具體方法是將閥門開度值和導前汽溫值進行疊加，作為預測控制器上下限的約束條件，在此范圍內產生優化控制量以防止積分飽和問題。

圖2 汽溫串級預測控制響應曲線

5 TOP優化平臺

上述優化策略在電站TOP（熱工優化控制平臺）上實施，TOP系統從原DCS（分散控制系統）獲取生產數據，經過多種優化算法的加載，完成控制功能，并將優化算法的控制結果送回原DCS。其中上位軟件需要完成組態、監控、通信、數據管理、數據優化、數據記錄等六大功能。

根據上述六大模塊的功能，按照數據的流向建立上位機應用軟件的總體框架，上位機應用軟件包括：控制邏輯組態軟件、畫面監控軟件、數據庫組態軟件、趨勢組態監控軟件、歷史數據記錄軟件、報警和操作記錄軟件、報表軟件、OPC軟件、虛擬DPU軟件、系統管理軟件等10個主要軟件，共同實現了上位機六大模塊的功能。上位軟件之間相互獨立，數據互通，相輔相成。

采用上述控制算法前，汽溫控制在變負荷的過程中一般需要進行人工干預；應用優化系統后，汽溫系統響應平穩，完全處于自動狀態，不需運行人工干預。圖2是在機組AGC（自動發電控制）變負荷工況下的主汽溫響應曲線。從圖中可以看出：機組負荷由400 MW變化到500 MW，再由550 MW變化到450 MW，出口主汽溫響應比較平穩，動態偏差在±2℃以內，滿足現場運行工況的要求。整個過程處于自動調整狀態，未出現人工干預的情況。

6 結論

在目前運行的火電機組上，應用上述研究方案，只需對分散控制系統組態做少量修改，即可明顯改善過熱蒸汽溫度的控制品質，提高鍋爐運行的安全性和經濟性，具有較大的借鑒意義。

[1]李遵基．熱工自動控制系統[M]．北京：中國電力出版社，1997.

[2]范永勝，徐治皋．基于動態特性機理分析的鍋爐過熱汽溫自適應模糊控制系統[J]．中國電機工程學報，1997，17（1）∶23.

[3]呂劍虹，陳來九．模糊PID控制器及在汽溫控制系統中的應用研究[J]．中國電機工程學報，1995，15（1）∶16-21．

[4]張曉華．控制系統數字仿真CAD[M]．北京：機械工業出版社，1999．

[5]陳波，孫耘，李泉，等.電站熱工優化控制平臺汽溫優化組件的開發應用[J].浙江電力，2013，32（3）∶50-53.

[6]李泉，朱北恒，孫耘，等.火電機組主汽溫控制優化策略的研究[J].浙江電力，2013，29（3）∶26-29.

（本文編輯：張 彩）

Research on Predictive Control of Main Steam Temperature for Supercritical Unit

LI Quan，YIN Feng，CHEN Bo

（State Grid Zhejiang Electric Power Research Institute，Hangzhou 310014，China）

To eliminate big fluctuation and frequent temperature excursion in steam temperature control of supercritical unit，an advanced predictive control technology is adopted to establish a mathematical model of steam temperature.According to the model，the model predictive control algorithm is adopted to make the model quickly respond to the demand of the target，effectively dealing with nonlinearity of the mechanism，integral saturation of cascade control system and other issues.The effectiveness of the method is proved by field application.

prediction；steam temperature model；nonlinear；cascade；control

TK323

B

1007-1881（2016）10-0040-03

2016-05-31

李 泉（1979），男，高級工程師，主要研究方向為先進控制及其在熱工系統中的應用。