基于SIS平臺的自動調節回路在線評估系統

王鋒，潘夢鷂，陳少偉

(廣東工貿職業技術學院，廣州 510510)

0 引言

控制回路性能評價軟件已在國外的化工及造紙行業獲得了良好的運用，但此類應用軟件在國內尚缺少成熟的運用。將控制回路性能評價的體系擴展到熱工控制領域，開發適用于實際火電機組的控制性能評價軟件，對火電機組的優化、管理和維護具有非常重要的意義。

一個典型的火電機組控制系統包括大量控制回路，維持這些回路在最佳的狀態運行，可以極大地提高控制系統運行的經濟性。在生產自動控制回路初次投入實際生產時，熱控工程師會對其參數進行整定，直到控制性能滿足用戶要求為止。事實上，在控制回路長期運行的過程中，設備性能、工藝環境及操作習慣等都會發生變化。如果控制回路沒有隨著這些變化進行維護，其控制性能肯定會受到影響，甚至無法達到用戶的基本要求。控制回路性能評估是保持工業過程中控制回路高效經濟運行的一項重要技術[1]。

隨著計算機和網絡通信技術的迅速發展，火電廠廠級監控信息系統SIS(supervisory information system)也得到了廣泛的應用[2]。本文介紹的基于SIS平臺的自動調節回路在線評估系統，通過對控制回路的相關信息進行分析計算，可以實時、有效地監測與評價控制回路的性能，判斷當前系統運行是否良好、是否需要采取一定優化措施并給出診斷分析和調整建議，從而改善回路的控制性能、提高機組安全運行性能及機組發電能力。

1 自動調節回路在線評估系統項目概況

本文介紹了基于某電廠2×300 MW燃煤熱電聯產機組的SIS平臺的自動調節回路在線評估系統。該SIS系統為印步公司旗艦產品eDOS。自動調節回路在線評估系統對2臺機組關鍵調節回路(每臺機組約40個)的控制品質進行了在線評估，并實現了相關數據的報表統計功能。

2 評估系統的軟、硬件要求

自動調節回路在線評估系統采用專用的數據采集接口，從當前運行的SIS系統中采集實時和歷史數據。采集數據包括控制回路的過程量(PV)、設定值(SP)、控制器輸出(CO)、執行結構反饋(FB)、控制器手/自動切換信號(A/M)等。采集周期不大于2 S，其最低硬件環境要求如表1所示、最低軟件環境要求如表2所示。

表1 安裝系統的最低硬件環境

表2 安裝系統的最低軟件環境

開始時間截止時間階躍開始時刻階躍結束時刻階躍幅值/mm上升時間/s峰值時間/s2016-12-22 T 16:12:56 2016-12-22 T 16:40:372016-12-22 T 16:15:562016-12-22 T 16:16:1125114292調節時間/s超調量/%衰減率震蕩次數IAE指標ITAE指標記錄類型52141114188.6771660474人工

圖2 #5低加水位調節回路確定性性能評估

3 評價指標及系統主要功能

控制系統的性能一般包括確定性、隨機性和魯棒性三個方面。本文主要對給定調節回路進行確定性和隨機性評估，并在對回路進行模型辨識的基礎上，根據系統的魯棒性給出參數優化建議。此外，系統還具有數據報表統計功能。

3.1 自動調節回路確定性性能評估

3.1.1 確定性性能評估指標

確定性性能主要是指判定控制器動態性能品質的時域和頻域指標，是對傳統控制器性能品質的基本要求。在對控制系統的性能進行分析評估時，為了研究的方便，人們通常采用具有明顯躍變特性的信號(如階躍信號)作為輸入信號，來評估系統的控制品質。單位階躍響應h(t)動態性能指標定義如圖1所示[3]。

圖1 單位階躍響應

延遲時間td指響應曲線第一次達到其終值一半所需的時間；上升時間tr指響應從終值10%上升到終值90%所需的時間，對于有振蕩的系統，亦可定義為響應第一次從零上升到終值所需的時間；峰值時間tp指響應超過其終值第一次達到第一個峰值所需的時間；調節時間ts指響應到達并保持在終值±5%(有時也有取±2%)內所需的最短時間； 最大超調量Mp指響應的最大偏離量h(tp)與終值h(∞)的差與終值h(∞)比的百分數，即

×100% 。

(1)

誤差性能指標選用IAE(絕對誤差積分)指標綜合評價控制系統動態性能，其計算方法為

，

(2)

其中，e(t)為輸出量與穩態值的偏差。

3.1.2 確定性性能評估功能

基于上述確定性性能評估指標，系統可以對參與評估的回路進行SP階躍變化下的確定性評估，給出模擬量控制系統驗收測試規程中要求的調節時間、超調量、衰減率、上升時間、峰值時間、震蕩次數及IAE、ITAE等指標。以#1機組#5低加水位調節回路為例，在水位設定階躍幅值25 mm的擾動下，回路確定性性能評估結果如圖2所示。

3.2 自動調節回路隨機性性能評估

3.2.1 隨機性性能評估指標

隨機性性能指標是描述系統性能的一種統計指標，通常以“最小方差控制MVC”(minimum variance control)為基準[4]。用實際控制系統的輸出方差與最小差控制系統的輸出方差進行比較，可以得知系統現在的調節品質與最優情況的差，即系統調節品質還有多少“潛在”的提高可能性。如果現有調節器的品質與最小方差調節器的已經相當接近，那么對調節器的參數進行重新整定或重新設計調節器就沒有意義。

3.2.2 單回路控制系統最小方差的計算

一般情況下，火力發電機組控制回路的數學模型未知，回路的脈沖響應未知。通常采用FCOR 算法，一個穩定的閉環過程可以用無窮階滑動平均模型來表示，

yt= (f0+f1q-1+f2q-2…+fd-1q-(d-1)+

fdq-d+fd+1q-(d+1)+…)at

，(3)

式中：yt是閉環輸出量，fd是常系數，q-d是延遲時間項，at是白噪聲序列。

將式(3)兩邊分別乘以at，at-1，…，at-d+1并取數學期望，可得

(4)

(5)

(6)

……

(7)

將式(3)兩邊分別乘最小方差，取與輸出無關的最小方差項為

(8)

定義控制器性能評估指標

(9)

η(d)的值在0 ～1范圍，在最終進行評價時η(d)的值，越接近1，說明控制系統的性能越好。

3.2.3 隨機性性能評估功能

隨機性性能評估功能包括隨機性實時評估、隨機性日分析及隨機性月分析。隨機性實時評估基于“評估時刻”之后90分鐘內的SP和PV數據進行評估計算。給出參與評估回路基于最小方差(MV)的隨機性指標，并基于隨機性指標給出回路的優(MVC分數大于0.8)、良(MVC分數0.6～0.8)、中(MVC分數0.4～0.6)、差(MVC分數0.4以下)評級。

隨機性日分析給出了控制回路24小時內，基于MV評估指標的MVC分數與負荷關系曲線。MVC分數在0 ～1范圍，越接近1，說明回路控制性能越好。圖3為#1機組#5低加水位調節回路的MVC分數與負荷關系曲線，從曲線可以看出，回路在機組負荷230 MW左右時，控制性能較好(MVC分數為0.6～0.8)，而在其他負荷段，回路控制性能較差(MVC分數為0.3～0.4)，這就給控制系統的參數優化指明了方向。基于不同負荷段的MVC分值，我們可以考慮對控制回路進行基于不同負荷段的變參數PID控制優化。

圖3 MVC分數與負荷關系曲線

與隨機性日分析類似，隨機性月分析給出了控制回路一個月內，基于MV評估指標的MVC優、良、中、差比例與機組負荷段的關系，可以進一步驗證機組負荷段與控制回路調節性能的對應關系，從而指出控制回路的優化空間。

3.3 在線模型辨識與參數優化

3.3.1 模型辨識與參數優化原理

控制回路傳遞函數矩陣采用二階加純滯后模型為

，

(10)

式中：L為純滯后時間；b0，b1，a1，a2為常系數；s為拉氏變換復變量。

基于系統頻率響應分析確定對象模型為

，

(11)

式中：ωL為系統頻率；j為虛數單位。

對系統進行閉環辨識[5]，在控制回路閉環階躍響應后，通過幅值和相位的關系，可進一步得到最小二乘形式

?θ=Γ，

(12)

從而獲得參數模型：

(13)

特別地，當a2=0，b1=0時，模型為一階模型。

在對控制回路進行模型辨識的基礎上，把Gc(s)轉換為 PID 控制器的形式，可得 PID 控制器的參數。

，

(14)

式中，Kp、Ti、Td分別是比例、積分、微分系數。

3.3.2 模型辨識與參數優化功能

在對控制回路進行階躍擾動的基礎上，系統能對控制回路進行模型辨識，以#1機組#5低加水位調節回路為例，在階躍幅值20 mm的給定值擾動下，系統對回路進行模型辨識后的傳遞函數為

，

(15)

式中：Y(s)、U(s)分別為輸出量和輸入量的拉普拉斯變換。

在此基礎上，綜合系統的魯棒性，系統給出參數優化的建議：比例系數Kp=-0.67，積分系數Ti=120，如圖4所示，優化后的PV控制曲線明顯優于原PV曲線。

圖4 模型辨識與參數優化

3.4 系統的其他功能

3.4.1 AGC及一次調頻考核統計功能

系統能夠對機組AGC(自動發電控制)投運情況進行日統計和月統計。通過其投運時間、投運率等，對AGC考核情況進行分析，給出考核時間段的負荷指令與機組實際負荷曲線以及負荷調節速率、考核電量等指標。系統能夠對機組一次調頻動作情況進行日統計和月統計，給出一次調頻應動作次數、被考核次數、一次調頻合格率等，并對情況進行分析，給出應動作時間段的初始頻率、最大頻率，目標電量、實際電量等指標，給出負荷調節速率、考核電量等指標。基于上述指標，可以分析機組AGC及一次調頻被考核時段的指標偏差及期間機組的運行狀態，并基于分析提出免考核申訴。

3.4.2 報表統計功能

基于數據統計，系統能生成機組的AGC、一次調頻、自動投入率、控制回路擾動試驗等相關的數據統計報表，方便存檔及分析。

4 結束語

控制回路性能評價體系可基于確定性指標評價理論和隨機性指標評價理論開發適用于實際火電機組的控制性能評價軟件。評估系統投運后，基于其統計指標及優化建議，對機組部分調節回路(如高低加水位控制、磨煤機出口溫度控制、磨煤機一次風量控制等)的控制參數進行優化，并取得了良好效果。本文主要介紹了單回路控制系統的在線評估及應用，未來在此基礎上繼續進行多回路控制系統的開發工作。