火力發電廠發電機組集控運行技術研究

何曉迪

【關鍵詞】集控運行;火力發電廠;智能算法

目前我國能源消費結構以煤炭為主，燃煤火電機組在常規污染物排放控制方面已達到世界一流水平。為深入踐行“人類命運共同體”這一理念，體現大國擔當，中國提出力爭在2030年前達到二氧化碳排放峰值，努力爭取在2060年前實現碳中和，以應對全球氣候變化，風能、太陽能等新能源將會大幅增長。火電機組作為能源消費大戶，一方面要作為電網的重要負荷支撐保證電網穩定，另一方面要開展深度的節能減排工作。本文就如何通過集控運行技術深入實踐節能減排進行探討。

一、火力發電廠集控運行技術現狀

隨著技術設備的不斷發展以及人員技能水平的不斷提高，我國大中型火力發電機組已采用集控運行方式，通過集散控制系統（DCS）對機組主輔設備進行控制，運行人員已不再進行專業劃分，而是轉變為多專業融合。但電廠的運行人員受限于各自的專業水平，生產控制和事故處理的水平參差不齊，而且由于工作強度大，容易造成失誤，人為因素是影響機組安全、穩定以及經濟運行的關鍵。另外，火力發電廠需進行控制的參數量巨大，系統繁雜，通過運行人員對參數的深入分析來提高機組運行效率不具有實際可操作性，機組未達到最佳優化運行狀態，有著巨大節能降耗潛力。

二、火力發電廠集控運行技術中存在的問題

以燃煤火電機組主、再熱蒸汽溫度為例，蒸汽溫度是直接影響機組熱效率的重要參數，提高機組汽溫自動控制精度是提升機組經濟性的重要手段。大型火電機組主、再熱汽溫控制對象均是大慣性、大遲延、強非線性的過程且不同負荷下的被控對象模型變化大，該過程對象主要與機組負荷變化有關，且同時受到煤質變化、減溫水量、入口蒸汽的溫度、壓力，入口煙氣的流量、溫度等多方面的影響，受干擾情況較嚴重，呈現出非線性、時變等的特性。主蒸汽汽溫控制面臨著汽溫波動幅度較大，汽溫超限等現象，尤其在負荷折返變化時，過熱汽溫的大幅波動制約著機組的變負荷能力;而再熱汽溫控制則面臨著自動投入困難，調節效果差，運值人員手動操作頻繁、工作壓力大等問題。在如今火電機組頻繁參與深度調峰的過程中，機組汽溫控制對象特性在變負荷、低負荷過程中差異較大，以上問題進一步凸顯。因此火電機組過熱、再熱汽溫控制系統亟須進行系統優化工作，減小運值人員工作壓力，提升機組經濟性水平。

三、智能算法在火力發電廠集控運行中的應用

隨著電力市場化的深入推進以及形勢的不斷變化，傳統的發電企業必須實現對生產成本的精細把控，才能在激烈的電力市場競爭中得意生存并持續發展。并且隨著生產管理的精細化，關注動態調節過程中的運行經濟性將會大大節約企業生產成本，而這些調節過程僅靠人為調節難以實現最優的目標。熱工自動化是實現火電機組安全、經濟、環保、靈活、智能運行的重要手段。隨著人工智能技術的不斷發展，深度學習方法與電力生產相結合的一系列運行優化方法正在逐漸進行融合、深化。基于智能算法的熱工自動控制技術在逐漸發揮更加廣闊而深遠的作用。根據火力發電廠主要系統控制對象特性，經過歸納，主要的算法有以下幾種：

（一）智能控制算法

常用的研究方法包括模糊控制法、專家系統控制方法、人工神經網絡控制法和基于現場應用的仿人工智能控制方法。這些算法都是基于某一領域內專家的經驗和知識，進行推理判斷，對人腦的智能識別和決策過程進行模擬，進而實現對復雜不確定系統的建模＼預測，基于以上基礎對復雜控制系統進行有效控制[1]。

（二）自抗擾控制技術

自抗擾控制是將系統未建模動態和未知干擾作為總擾動，通過擴張狀態觀測器進行估計并在反饋控制中進行消除。自抗擾技術不依賴系統模型，魯棒性強，適用于復雜的現場控制環境，并且能夠相對容易地在組態中進行搭建，已經得到了廣泛的工業應用。

（三）模型預測控制技術

模型預測控制的當前控制動作是在每一個采樣瞬間通過求解一個有限時域開環最優控制問題而獲得。過程的當前狀態作為最優控制問題的初始狀態，解得的最優控制序列只實施第一個控制作用。這是它與那些使用預先計算控制律的算法的最大不同。模型預測控制在大慣性、大遲延過程對象控制中得到了廣泛地應用，但是該控制方法對模型的精度要求較高[2]。

（四）自適應控制技術

自適應系統能修正自己的特性以適應對象和擾動的動態特性的變化。目前，主要應用包括模型參考自適應控制系統、自校正控制系統和自整定PID調節器三種。以上方法能夠通過提高自適應能力來解決外部干擾，可以有效地解決控制參數大滯后、大慣性的問題。

（五）基于狀態變量的控制技術

將具有大滯后、大慣性特點的控制對象等效為多容的慣性環節，并于此基礎上設計一種無靜差的狀態反饋控制。設計魯棒性較強的狀態觀測器，對不可測狀態變量進行觀測，使系統快速檢測到其內部擾動，及時發出控制信號，保持被控對象的恒定。

基于人工智能算法，結合火電機組海量的運行數據，通過模型訓練進行不斷的迭代完善，可以形成一套針對火電機組的自動控制方案。利用智能化DCS硬件以及通訊技術的快速發展，使得智能化控制方案得以實現。另外，考慮到火電機組工控安全，可以通過MIS網絡進行運行數據的交互，以此實現云計算加快智能算法迭代速度，可以推進火電機組智能化控制的快速發展。一鍵啟停、自動尋優、智能監盤、專家診斷等通過智能化方式實現，能夠幫助企業減少人為誤操作的概率，同時深入挖潛機組節能降耗潛力，可以大大提高企業核心競爭力，實現能源的清潔高效利用。

四、結束語

盡管一些先進控制算法已經部分在電廠進行了應用，但是先進算法仍然難以得到普遍性的應用。原因主要包含以下方面：一些先進控制算法的結構過于復雜，難以直接理解和應用，比如控制對于抗干擾擁有獨特的優勢，但是它們需要一定的先驗條件，而這些先驗條件往往是難以建立的。另一方面，一些先進控制算法依賴于控制模型，通過傳統階躍試驗得到的模型難以反映眾多干擾源，同時線性模型難以描述再熱汽溫控制對象的強非線性特性，因此先進控制算法的魯棒性得不到保證，在實際應用中出現不穩定的情況。隨著大數據、人工智能技術的持續發展，深入進行數據挖掘以及算法優化，將會是進一步提高火力發電機組運行水平的方向。