火電機組主蒸汽溫度優(yōu)化系統(tǒng)控制策略的研究

崔家政

摘要：火電機組主蒸汽溫度優(yōu)化系統(tǒng)控制策略主要是對熱效率、有害物質(zhì)排放等，進行嚴格控制，提高火電機組的運行效率，改善排氣質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：火電機組；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模糊控制

1.前言

我國環(huán)境污染日益嚴重，作為火力發(fā)電需要持續(xù)改善其技術(shù)水平，而發(fā)電機組高效，環(huán)保的運行，是未來一大趨勢。

2火電機組研究意義

2.1火電機組研究背景

由于技術(shù)水平的限制，小機組燃燒效率低，無法有效控制燃煤量。燃燒效率不能合理控制。只有添加脫硫脫氮裝置和廢熱回收裝置才能提高燃燒效率。因此，提高煤炭利用率，改善環(huán)境是我國煤電發(fā)展的重要目標，也是實現(xiàn)煤電可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的重要手段之一。

目前的情況引發(fā)了如何應(yīng)對火電廠經(jīng)濟安全的新問題。這些問題需要通過實踐研究和新的技術(shù)手段加以解決。主蒸汽溫度控制系統(tǒng)是火電廠鍋爐的重要控制系統(tǒng)之一。其任務(wù)是確保過熱器出口處的蒸汽溫度在預設(shè)值的小范圍內(nèi)穩(wěn)定。控制效果不僅影響火電機組的效率。它也影響設(shè)備的安全運行，甚至影響整個社會的供電平衡。如果蒸汽溫度超過穩(wěn)定范圍，較高的溫度會影響過熱器金屬管壁的強度，嚴重威脅安全生產(chǎn)。較低的蒸汽溫度也會導致整個工廠的熱效率下降，導致火力發(fā)電廠的經(jīng)濟效益不合理。它也增加了汽輪機最后階段的腐蝕可能性。

2.2火電機組研究的目的

每降低5°C的蒸汽溫度將導致熱效率下降約1%，由此造成的能源浪費令人擔憂。因此，過熱器出口處的蒸汽溫度與機組的安全性和經(jīng)濟性密切相關(guān)。通常，與設(shè)定值的偏差保持在-10°C至+5°C的范圍內(nèi)。長期以來，主汽溫控制是火電機組的難點。主要原因如下：

（1）影響主蒸汽溫度變化的因素很多。例如：整個裝置的負載變化，噴霧流量和噴霧水溫的變化，煙氣側(cè)的溫度變化以及煙氣阻尼器的擺動角度。同時，整個主蒸汽溫度系統(tǒng)的大延遲和大慣性特性溫度變化的影響也更加劇烈；

（2）主汽溫系統(tǒng)不是穩(wěn)定的、不變的，正相反，主汽溫系統(tǒng)受各種因素的影響，是時變的、非線性的，不能用統(tǒng)一的、穩(wěn)定的數(shù)學模型來描述；

（3）隨著經(jīng)濟發(fā)展和政策變化，火電廠主蒸汽溫度的控制要求將會增加?；痣姀S主蒸汽溫度的穩(wěn)定性為單位負荷，經(jīng)濟性和安全性提供了良好的保證。同時，還可以提高火電機組的鍋爐燃燒效率，減少有害物質(zhì)的排放，滿足國家政策要求，滿足社會發(fā)展的需要.

3.火電機組主汽溫控制策略

3.1模糊控制

模糊控制是智能控制技術(shù)之一。它是一種將控制理論和模糊集合論相結(jié)合的新型控制技術(shù)。傳統(tǒng)控制方法的大部分前提已經(jīng)很清楚了，或者可以近似得到控制對象的傳遞函數(shù)。但是，現(xiàn)代設(shè)備的整合越來越高，往往是一個多輸入，多輸出的系統(tǒng)，每個輸入輸出之間。沒有簡單的線性時間不變關(guān)系。有一個復雜的耦合非線性關(guān)系。建立這種系統(tǒng)的精確或近似模型很困難。此時，模糊控制是解決這個問題的一種方法。

模糊控制的一般流程包括輸入模糊化，模糊規(guī)則判斷和去模糊處理。由于模糊邏輯更貼近人類的邏輯思維和語言表達，因此模糊控制系統(tǒng)的應(yīng)用比傳統(tǒng)的二元系統(tǒng)具有更為明顯的優(yōu)勢，因此理解起來非常直觀，直觀。其意義可以從以下兩個角度來分析：

（1）模糊控制提出了一種基于語義描述規(guī)則實現(xiàn)控制規(guī)律的新控制概念。這個過程結(jié)合了專家系統(tǒng)，模糊理論和控制理論。它在工程應(yīng)用上有很大的發(fā)展前景。

（2）模糊控制為非線性控制器的設(shè)計提供了一種簡便的方法，因為它不需要對受控對象進行建模，所以當受控對象存在不確定性或難以使用傳統(tǒng)的線性控制理論時，設(shè)計時模糊控制就是更加有效。許多實驗表明，模糊系統(tǒng)得出的結(jié)論比傳統(tǒng)方法得到的結(jié)論更優(yōu)越，特別是對于一些不確定且難以定性分析的系統(tǒng)，模糊系統(tǒng)可以獲得更滿意的控制效果。

3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種具有自學習能力的算法，它逐漸指向控制領(lǐng)域。系統(tǒng)建模和故障診斷中有實際的應(yīng)用實例?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種自學習算法在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是克服被控對象的非線性和時滯。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好地描述非線性系統(tǒng)，并能通過相應(yīng)的控制策略跟蹤目標值。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓練過程中需要大量的迭代計算，這也是限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際應(yīng)用的主要問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬建立人類神經(jīng)結(jié)構(gòu)的理論系統(tǒng)。在這個理論體系中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全連接在層之間，但層不連通。在網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)處理通過層間數(shù)據(jù)傳輸來執(zhí)行。每個神經(jīng)元都是一個小的非線性系統(tǒng)。每個神經(jīng)元都有很多輸入。在網(wǎng)狀連接之后，數(shù)據(jù)被存儲并傳輸計算。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域的應(yīng)用：

（1）在足夠的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和神經(jīng)元的前提下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完全逼近任意復雜的非線性系統(tǒng)的輸入輸出；

（2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠充分地學習和模擬不確定系統(tǒng)的動態(tài)特性；

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層間權(quán)重的設(shè)置完成數(shù)據(jù)的傳輸和存儲，實現(xiàn)數(shù)據(jù)模式的全面學習，具有很強的魯棒性；

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行數(shù)據(jù)處理模型使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速處理大量數(shù)據(jù)并獲取數(shù)據(jù)。這些特征都表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決高度非線性和嚴重不確定系統(tǒng)的控制方面具有巨大的潛力。發(fā)電廠的主蒸汽溫度具有滯后大，慣性大，非線性，及時變性的特點。研究這種特性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是理所當然的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識動態(tài)系統(tǒng)已通過仿真驗證，證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對動態(tài)系統(tǒng)辨識具有較好的效果。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模糊理論和廣義預測控制來控制主蒸汽溫度，這與預期結(jié)果一致。自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)和控制算法的PID控制方案經(jīng)過多年的發(fā)展，逐漸呈現(xiàn)出傳統(tǒng)控制理論，模糊邏輯，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等優(yōu)化技術(shù)融合發(fā)展的趨勢。

4.火電機組主蒸汽溫度神經(jīng)模糊模型

4.1機組主蒸汽溫度神經(jīng)模糊軟測量模型輸入變量的選擇

根據(jù)火電廠機組主蒸汽溫度工藝機理分析、靈敏性、特異性、精確性選擇輔助變量。主蒸汽溫度與4個變量有關(guān)：一級減溫水流量x1、二級減溫水流量x2、主蒸汽流量x3、高溫過熱器入口溫度x4，用非線性關(guān)系描述：

式中，yr為主蒸汽溫度，記X=[x1，x2，x3，x4，yr]。

4.2機組主蒸汽溫度神經(jīng)模糊模型

機組主蒸汽溫度神經(jīng)模糊模型由五層前向網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，第一層為輸入層，由4個神經(jīng)元構(gòu)成，每個神經(jīng)元分別對應(yīng)著一級減溫水流量x1、二級減溫水流量x2、主蒸汽流量x3、高溫過熱器入口溫度x4，神經(jīng)元起著將輸入信號直接傳給下一層的作用；第二層為模糊化層，由4×N個神經(jīng)元組成（N表示模糊規(guī)則數(shù)），每個神經(jīng)元表示一個隸屬度函數(shù)；第三層為模糊條件層，由N個神經(jīng)元組成，每個神經(jīng)元表示一條模糊規(guī)則；第四層為模糊決策層，由兩個神經(jīng)元組成；第五層為輸出層，由1個神經(jīng)元組成，對應(yīng)著主蒸汽溫度。模型的輸出為：

式中，μj（xi）為高斯型隸屬度函數(shù)，Aji（i=1，2，3，4；j=1，2，…，N）為第j條規(guī)則中個輸入分量的模糊子集，cji為模糊子集Aji的高斯型隸屬度函數(shù)的中心，bj為模糊子集Aji的高斯型隸屬度函數(shù)的寬度，hj為后件參數(shù)。cji，bj，hj為機組主蒸汽溫度神經(jīng)模糊模型的可調(diào)參數(shù)。

5.結(jié)束語

根據(jù)對火電機組主蒸汽溫度優(yōu)化系統(tǒng)控制策略的研究，充分保證了火電機組的燃燒率的前提下，同時改善了其有害氣體的排放量，為能源節(jié)約，環(huán)境改善做出了重要貢獻。

參考文獻：

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