火電機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設計

［摘 要］文章分析了火電機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制的重要性，指出了前饋控制邏輯設計面臨的主要難點，包括復雜工況下的控制策略優(yōu)化、高維參數(shù)下的模型辨識、多時間尺度下的控制協(xié)調(diào)和強非線性系統(tǒng)的算法設計等。在此基礎上，提出了前饋控制邏輯設計的關鍵點，包括基于機理分析的控制策略優(yōu)化、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型辨識方法、基于多時間尺度分解的控制器協(xié)調(diào)、基于非線性控制理論的控制算法設計、基于實時優(yōu)化的參數(shù)整定和基于硬件在環(huán)的控制系統(tǒng)測試等。通過合理設計火電機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯，可以有效提高系統(tǒng)的動態(tài)性能和魯棒性，為保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行提供有力支撐。

［關鍵詞］火電機組；協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)；前饋控制；邏輯設計

［中圖分類號］TM621 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）07–0007–03

新形勢下，傳統(tǒng)的火電機組控制方式已難以適應電力系統(tǒng)發(fā)展需要，亟須創(chuàng)新機組控制理念和技術(shù)路線，全面提升機組運行性能。火電機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制作為一種先進控制技術(shù)，通過引入擾動補償和優(yōu)化控制，可顯著改善系統(tǒng)的動態(tài)特性和抗擾性能。然而，受復雜工況、高維參數(shù)、非線性特性等因素影響，火電機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設計面臨諸多難點。在此背景下，深入研究火電機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設計方法，對于推動火電機組技術(shù)進步，服務電力系統(tǒng)安全運行具有重要意義。

1 火電機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制的重要性

1.1 提高火電機組負荷適應能力的需要

隨著電力需求的不斷增長和電網(wǎng)互聯(lián)互通程度的加深，火電機組面臨著更加頻繁的負荷變化和更加劇烈的功率波動。傳統(tǒng)的反饋控制系統(tǒng)由于存在延遲和滯后，難以及時響應負荷的變化，導致機組在負荷適應過程中存在較大的動態(tài)偏差。前饋控制通過預測負荷變化并提前調(diào)整控制量，從而顯著縮短機組響應時間，改善了負荷適應過程中的動態(tài)性能。因此，引入前饋控制是提高火電機組負荷適應能力的關鍵。

1.2 改善火電機組動態(tài)性能的需要

現(xiàn)代電網(wǎng)對發(fā)電機組的動態(tài)性能要求越來越高，需要機組在較短時間內(nèi)完成功率調(diào)節(jié)、頻率調(diào)節(jié)和無功調(diào)節(jié)等多項任務。火電機組受鍋爐熱慣性等影響，其動態(tài)響應較為滯后。前饋控制能夠提前補償控制量，消除動態(tài)偏差，從而顯著改善機組的動態(tài)性能。因此，引入前饋控制是改善火電機組動態(tài)性能的重要手段。

1.3 增強火電機組運行靈活性的需要

隨著可再生能源占比的不斷提高，火電機組的運行模式正從長周期連續(xù)運行向短周期調(diào)峰運行轉(zhuǎn)變。頻繁的起停和負荷調(diào)節(jié)對機組的靈活性提出了更高要求。前饋控制通過預測負荷變化并主動調(diào)整控制量，使機組能夠更快速、更平穩(wěn)地響應負荷波動，從而增強了機組的運行靈活性。因此，引入前饋控制是提高火電機組運行靈活性的有效途徑。

綜上所述，引入前饋控制對于提高火電機組的負荷適應能力、改善動態(tài)性能和增強運行靈活性均具有十分重要的意義，是火電機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢。

2 火電機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設計面臨的主要難點

2.1 復雜工況下前饋控制策略優(yōu)化難點

火電機組運行過程中工況多變化，主給水流量、鍋爐蒸發(fā)量、燃料供給量等均在不斷變化。這種復雜多變的工況給前饋控制策略的優(yōu)化帶來了極大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的前饋控制策略大多針對某一特定工況，一旦工況發(fā)生變化，控制效果就會大打折扣。要使前饋控制策略具有良好的適應性和魯棒性，需充分考慮各種復雜工況的影響，這不僅需要對機組模型有深入透徹地理解，還需要引入先進的智能優(yōu)化算法。

2.2 高維參數(shù)下前饋控制模型辨識難點

火電機組是一個高度耦合的大型復雜系統(tǒng)，機組模型涉及熱力學、流體力學、自動控制等多個學科，包含大量參數(shù)和狀態(tài)變量。要對如此高維度的模型進行精確辨識，需大量的歷史數(shù)據(jù)和先進的系統(tǒng)辨識技術(shù)。即使采用了最先進的技術(shù)手段，由于系統(tǒng)的非線性、時變和不確定性，模型辨識的精度和魯棒性也難以有效提高。而模型精度的提高將直接影響前饋控制的效果。

2.3 多時間尺度下前饋控制協(xié)調(diào)難點

火電機組控制系統(tǒng)包含多個時間尺度，如汽輪機汽門控制在毫秒級，鍋爐給水控制在秒級，鍋爐燃燒在分鐘級。不同尺度的控制存在嚴重的動態(tài)不匹配，如何在多時間尺度框架下協(xié)調(diào)前饋控制策略是面臨的一大挑戰(zhàn)。協(xié)調(diào)得當可發(fā)揮前饋控制的最大效能，協(xié)調(diào)不佳則可能引入更大的動態(tài)偏差。設計合理的協(xié)調(diào)機制需對系統(tǒng)多尺度特性有深入的理解和分析。

2.4 強非線性特性下前饋控制算法設計難點

火電機組是一個典型的強非線性系統(tǒng)，鍋爐和汽輪機均存在明顯的非線性特性。非線性不僅體現(xiàn)在系統(tǒng)本身，還體現(xiàn)在擾動和約束條件上。強非線性給前饋控制算法的設計帶來了極大挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的線性控制理論已無法滿足要求。要充分發(fā)揮前饋控制的優(yōu)勢，需設計能夠有效處理強非線性的先進控制算法，如基于非線性模型的前饋反饋控制、模糊控制、預測控制等，這需要更深的理論基礎和更強的計算能力。

3 火電機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設計要點

3.1 基于機理分析的前饋控制策略優(yōu)化

深入理解鍋爐、汽輪機等核心設備工作原理，掌握核心設備在各種工況下的熱力學和流體力學規(guī)律。熟練掌握基礎理論，包括鍋爐的燃燒過程、熱傳遞特性，汽輪機的噴汽流動、轉(zhuǎn)子動力學等。需要對整個系統(tǒng)的能量和物質(zhì)流動有全面的認知，剖析各子系統(tǒng)間的內(nèi)在聯(lián)系和相互影響。火電機組作為一個高度集成的復雜系統(tǒng)，各部件間聯(lián)系緊密，能量和物質(zhì)在其中流動轉(zhuǎn)換，任何一個環(huán)節(jié)的變化都會引起整體的波動。需找出各子系統(tǒng)間的耦合機理，揭示系統(tǒng)整體運行的內(nèi)在規(guī)律。在對系統(tǒng)機理有了深入理解的基礎之上，還需要結(jié)合控制理論，分析系統(tǒng)的動態(tài)特性，尋找各環(huán)節(jié)潛在的控制規(guī)律。通過建模分析，可發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在不同工況下的動態(tài)響應特征，找出影響系統(tǒng)性能的關鍵因素，從而為前饋控制策略的制訂提供理論依據(jù)。值得一提的是，前饋控制策略的優(yōu)化過程需要引入智能優(yōu)化算法，處理各種復雜的非線性約束條件，以期在全局范圍內(nèi)尋求最優(yōu)解。火電機組本身存在諸多非線性特征，如鍋爐的燃燒過程、汽輪機的配汽等，再加上各種工藝參數(shù)和運行約束，使得優(yōu)化問題較為復雜。傳統(tǒng)的分析方法和經(jīng)驗公式已難以優(yōu)化前饋控制策略，因此需借助先進的智能優(yōu)化技術(shù)，構(gòu)建適當?shù)臄?shù)學模型，尋找在滿足各種約束條件下的最優(yōu)解。

3.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的前饋控制模型辨識方法

火力發(fā)電機組龐大而復雜，全面準確地描述其動態(tài)行為較為困難。因此，需借助大量積累的歷史運行數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型識別方法來獲取前饋控制所需的模型。這種方法的核心思想是利用實際操作數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)學模型。常見的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型識別方法有系統(tǒng)識別技術(shù)和機器學習技術(shù)。系統(tǒng)識別技術(shù)主要通過分析輸入輸出數(shù)據(jù)之間的關系，估計系統(tǒng)的參數(shù)模型；而機器學習技術(shù)則利用算法從數(shù)據(jù)中自動提取有用的模式和規(guī)律。無論采用哪種方法，均需要先合理選擇輸入輸出變量，這直接關系到模型的精確性。同時，對原始數(shù)據(jù)進行預處理也是必不可少的步驟，可消除異常值、填補缺失值等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)預處理完成后需設計合理的識別試驗方案，為模型訓練提供充足的數(shù)據(jù)支持。火電機組存在非線性、時變、不確定等復雜情況，因此在模型識別過程中，可能需要采取分段線性化、增量模型等策略應對。例如，將整個工作范圍劃分為若干子區(qū)間，在每個區(qū)間內(nèi)建立線性模型，或利用當前工況對模型進行增量修正。同時，由于模型精度的高低將直接影響前饋控制的效果，還需持續(xù)跟蹤機組的實際運行狀態(tài)，及時更新模型參數(shù)，不斷提高模型精度和魯棒性。

3.3 基于多時間尺度分解的前饋控制器協(xié)調(diào)

火力發(fā)電機組涵蓋了多個不同時間尺度的控制環(huán)節(jié)。從燃料供應到鍋爐燃燒，再到汽輪機調(diào)節(jié)，每一個環(huán)節(jié)的響應時間都不盡相同。汽輪機汽門控制需要在毫秒級作出反應，鍋爐給水控制則運行在秒級時間尺度上，而鍋爐燃燒控制通常需要幾分鐘的時間。這種時間尺度的差異導致了系統(tǒng)內(nèi)部存在嚴重的動態(tài)不匹配現(xiàn)象。為了解決這一問題，需對整個控制系統(tǒng)進行時間尺度分解，按照不同的時間尺度，分別設計相應的前饋控制器。例如在毫秒級別上設計1 個負責燃料控制的前饋控制器，在秒級尺度上設計1 個專門針對鍋爐燃燒的控制器，而在分鐘級別上，又需要1 個控制汽輪機的前饋控制器。通過這種分解，每個控制器只需關注其所在的特定時間尺度，從而避免了動態(tài)不匹配的困擾。然而，單獨的時間尺度控制遠不夠。為充分發(fā)揮各級前饋控制器的功能，還需一種時間尺度協(xié)調(diào)機制，將各級前饋控制器有機融合在一起。在這方面，可以借鑒分層分解的協(xié)調(diào)策略，即上層負責長周期的協(xié)調(diào)和目標管理，而下層則專注于短周期控制和目標跟蹤。上下層之間通過合理的接口相互銜接，實現(xiàn)整個系統(tǒng)的有序運行。除了分層分解策略，還可以引入如預測控制等智能算法，實現(xiàn)多時間尺度控制環(huán)節(jié)之間的無縫銜接。這種算法能夠根據(jù)系統(tǒng)的當前狀態(tài)和預期目標，合理規(guī)劃和協(xié)調(diào)各個時間尺度上的控制行為，確保整個系統(tǒng)高效、協(xié)同運轉(zhuǎn)。

3.4 基于非線性控制理論的前饋控制算法設計

為更好地應對非線性挑戰(zhàn)，需基于非線性控制理論，設計出更加先進的前饋控制算法。可借鑒基于非線性模型的前饋反饋控制、模糊控制、預測控制等算法。這些算法能夠充分利用偽線性系統(tǒng)分析的各種手段，合理處理如飽和約束、耦合作用等非線性約束，從而提高控制精度。除了非線性特性，火電機組還具有時變性和不確定性。例如，隨著運行時間的推移，系統(tǒng)的工作狀態(tài)會發(fā)生變化，參數(shù)也會產(chǎn)生相應變化。此外，環(huán)境條件的變化也會給系統(tǒng)帶來不確定的影響。因此，在前饋控制算法設計時，需特別考慮這些因素，選擇具有良好魯棒性和自抗擾能力的控制器結(jié)構(gòu)，以確保算法在各種工況下均能保持良好的控制表現(xiàn)。同時，還需關注前饋控制算法的實時性和計算量問題。由于機組控制對響應速度有較高要求，因此，控制算法必須在很短的時間內(nèi)給出控制指令。而現(xiàn)有的一些非線性控制算法可能存在計算量較大的問題，導致無法滿足實時性要求。因此，在算法設計時，需在精度和計算量之間尋求一個合理的平衡點，同時結(jié)合軟硬件手段支持算法的高效實施。

3.5 基于實時優(yōu)化的前饋控制參數(shù)整定

合理的參數(shù)組合可確保控制精度、動態(tài)響應速度等各方面性能達到最優(yōu)，而參數(shù)設置不當則可能導致控制效果降低。因此，需基于實時優(yōu)化的方式對前饋控制器的參數(shù)進行動態(tài)調(diào)整和在線整定，以適應機組不斷變化的工況。實時優(yōu)化整定的基本思路是根據(jù)實時獲取的工況信息、負荷變化情況等，每隔一段時間周期性地對前饋控制器參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整。通過這種周期性的參數(shù)優(yōu)化，控制器始終能保持在最佳狀態(tài)，從而實現(xiàn)對機組的高效精準控制。在優(yōu)化過程中，需將機組的預測模型、各種約束條件等信息融入優(yōu)化問題的建模。預測模型可預判系統(tǒng)未來的動態(tài)行為，為參數(shù)優(yōu)化提供依據(jù)，約束條件則包括了對控制精度、控制量變化率等方面的要求限制。優(yōu)化算法的目標是在滿足所有約束條件的前提下，求解出能夠最大程度提高控制性能的最優(yōu)參數(shù)組合。

3.6 基于硬件在環(huán)的前饋控制系統(tǒng)測試

硬件在環(huán)測試的基本思路是將前饋控制系統(tǒng)與真實的硬件環(huán)境進行集成，并通過仿真的方式模擬機組在各種工況下的運行情況。在測試過程中，需全面分析控制器的響應速度、調(diào)節(jié)精度、穩(wěn)定性等核心指標，評估其在不同場景下的控制表現(xiàn)。一旦發(fā)現(xiàn)潛在的缺陷或不足，便需及時采取措施對前饋控制策略和算法進行改進和優(yōu)化。與傳統(tǒng)的桌面仿真或純理論分析相比，硬件在環(huán)測試可提供更加真實可靠的數(shù)據(jù)支持。在模擬運行的過程中，可以充分采集機組的實際運行數(shù)據(jù)，包括各種輸入輸出信號、系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)等，為前饋控制模型及參數(shù)的持續(xù)優(yōu)化提供寶貴的數(shù)據(jù)依據(jù)。這些真實數(shù)據(jù)不僅可驗證控制算法的有效性，還可發(fā)現(xiàn)算法中可能存在的盲區(qū)，為進一步優(yōu)化提供方向。

4 結(jié)束語

文章系統(tǒng)地分析了火電機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設計的重要性和面臨的主要難點，并從機理分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動、多時間尺度分解、非線性控制、實時優(yōu)化、硬件在環(huán)測試等方面，提出了前饋控制邏輯設計的關鍵點和具體方法。未來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的進一步發(fā)展，火電機組前饋控制技術(shù)還將不斷創(chuàng)新，助力火電產(chǎn)業(yè)向安全、高效、清潔、靈活的方向不斷邁進，為構(gòu)建現(xiàn)代能源體系、服務國家能源安全作出更大貢獻。

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