火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設(shè)計(jì)

［摘 要］文章分析了火電機(jī)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(shè)計(jì)面臨的主要難點(diǎn)，包括復(fù)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(qiáng)非線性系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)等。在此基礎(chǔ)上，提出了前饋控制邏輯設(shè)計(jì)的關(guān)鍵點(diǎn)，包括基于機(jī)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(shè)計(jì)、基于實(shí)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(shè)計(jì)火電機(jī)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(yùn)行提供有力支撐。

［關(guān)鍵詞］火電機(jī)組；協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)；前饋控制；邏輯設(shè)計(jì)

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

新形勢下，傳統(tǒng)的火電機(jī)組控制方式已難以適應(yīng)電力系統(tǒng)發(fā)展需要，亟須創(chuàng)新機(jī)組控制理念和技術(shù)路線，全面提升機(jī)組運(yùn)行性能?；痣姍C(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制作為一種先進(jìn)控制技術(shù)，通過引入擾動補(bǔ)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(fù)雜工況、高維參數(shù)、非線性特性等因素影響，火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設(shè)計(jì)面臨諸多難點(diǎn)。在此背景下，深入研究火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設(shè)計(jì)方法，對于推動火電機(jī)組技術(shù)進(jìn)步，服務(wù)電力系統(tǒng)安全運(yùn)行具有重要意義。

1 火電機(jī)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(jī)組負(fù)荷適應(yīng)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(jī)組面臨著更加頻繁的負(fù)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(yīng)負(fù)荷的變化，導(dǎo)致機(jī)組在負(fù)荷適應(yīng)過程中存在較大的動態(tài)偏差。前饋控制通過預(yù)測負(fù)荷變化并提前調(diào)整控制量，從而顯著縮短機(jī)組響應(yīng)時間，改善了負(fù)荷適應(yīng)過程中的動態(tài)性能。因此，引入前饋控制是提高火電機(jī)組負(fù)荷適應(yīng)能力的關(guān)鍵。

1.2 改善火電機(jī)組動態(tài)性能的需要

現(xiàn)代電網(wǎng)對發(fā)電機(jī)組的動態(tài)性能要求越來越高，需要機(jī)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(xiàng)任務(wù)。火電機(jī)組受鍋爐熱慣性等影響，其動態(tài)響應(yīng)較為滯后。前饋控制能夠提前補(bǔ)償控制量，消除動態(tài)偏差，從而顯著改善機(jī)組的動態(tài)性能。因此，引入前饋控制是改善火電機(jī)組動態(tài)性能的重要手段。

1.3 增強(qiáng)火電機(jī)組運(yùn)行靈活性的需要

隨著可再生能源占比的不斷提高，火電機(jī)組的運(yùn)行模式正從長周期連續(xù)運(yùn)行向短周期調(diào)峰運(yùn)行轉(zhuǎn)變。頻繁的起停和負(fù)荷調(diào)節(jié)對機(jī)組的靈活性提出了更高要求。前饋控制通過預(yù)測負(fù)荷變化并主動調(diào)整控制量，使機(jī)組能夠更快速、更平穩(wěn)地響應(yīng)負(fù)荷波動，從而增強(qiáng)了機(jī)組的運(yùn)行靈活性。因此，引入前饋控制是提高火電機(jī)組運(yùn)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(jī)組的負(fù)荷適應(yīng)能力、改善動態(tài)性能和增強(qiáng)運(yùn)行靈活性均具有十分重要的意義，是火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢。

2 火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設(shè)計(jì)面臨的主要難點(diǎn)

2.1 復(fù)雜工況下前饋控制策略優(yōu)化難點(diǎn)

火電機(jī)組運(yùn)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(fù)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(yīng)性和魯棒性，需充分考慮各種復(fù)雜工況的影響，這不僅需要對機(jī)組模型有深入透徹地理解，還需要引入先進(jìn)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(diǎn)

火電機(jī)組是一個高度耦合的大型復(fù)雜系統(tǒng)，機(jī)組模型涉及熱力學(xué)、流體力學(xué)、自動控制等多個學(xué)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(jìn)行精確辨識，需大量的歷史數(shù)據(jù)和先進(jìn)的系統(tǒng)辨識技術(shù)。即使采用了最先進(jìn)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(diǎn)

火電機(jī)組控制系統(tǒng)包含多個時間尺度，如汽輪機(jī)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(yán)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(dāng)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(shè)計(jì)合理的協(xié)調(diào)機(jī)制需對系統(tǒng)多尺度特性有深入的理解和分析。

2.4 強(qiáng)非線性特性下前饋控制算法設(shè)計(jì)難點(diǎn)

火電機(jī)組是一個典型的強(qiáng)非線性系統(tǒng)，鍋爐和汽輪機(jī)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(qiáng)非線性給前饋控制算法的設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)能夠有效處理強(qiáng)非線性的先進(jìn)控制算法，如基于非線性模型的前饋反饋控制、模糊控制、預(yù)測控制等，這需要更深的理論基礎(chǔ)和更強(qiáng)的計(jì)算能力。

3 火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設(shè)計(jì)要點(diǎn)

3.1 基于機(jī)理分析的前饋控制策略優(yōu)化

深入理解鍋爐、汽輪機(jī)等核心設(shè)備工作原理，掌握核心設(shè)備在各種工況下的熱力學(xué)和流體力學(xué)規(guī)律。熟練掌握基礎(chǔ)理論，包括鍋爐的燃燒過程、熱傳遞特性，汽輪機(jī)的噴汽流動、轉(zhuǎn)子動力學(xué)等。需要對整個系統(tǒng)的能量和物質(zhì)流動有全面的認(rèn)知，剖析各子系統(tǒng)間的內(nèi)在聯(lián)系和相互影響。火電機(jī)組作為一個高度集成的復(fù)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(jī)理，揭示系統(tǒng)整體運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律。在對系統(tǒng)機(jī)理有了深入理解的基礎(chǔ)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(yīng)特征，找出影響系統(tǒng)性能的關(guān)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(fù)雜的非線性約束條件，以期在全局范圍內(nèi)尋求最優(yōu)解?；痣姍C(jī)組本身存在諸多非線性特征，如鍋爐的燃燒過程、汽輪機(jī)的配汽等，再加上各種工藝參數(shù)和運(yùn)行約束，使得優(yōu)化問題較為復(fù)雜。傳統(tǒng)的分析方法和經(jīng)驗(yàn)公式已難以優(yōu)化前饋控制策略，因此需借助先進(jìn)的智能優(yōu)化技術(shù)，構(gòu)建適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)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(jī)組龐大而復(fù)雜，全面準(zhǔn)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(yùn)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(shí)際操作數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)學(xué)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(jī)器學(xué)習(xí)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(guān)系，估計(jì)系統(tǒng)的參數(shù)模型；而機(jī)器學(xué)習(xí)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(guān)系到模型的精確性。同時，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理也是必不可少的步驟，可消除異常值、填補(bǔ)缺失值等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后需設(shè)計(jì)合理的識別試驗(yàn)方案，為模型訓(xùn)練提供充足的數(shù)據(jù)支持。火電機(jī)組存在非線性、時變、不確定等復(fù)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(yīng)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(dāng)前工況對模型進(jìn)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(jī)組的實(shí)際運(yùn)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(jī)組涵蓋了多個不同時間尺度的控制環(huán)節(jié)。從燃料供應(yīng)到鍋爐燃燒，再到汽輪機(jī)調(diào)節(jié)，每一個環(huán)節(jié)的響應(yīng)時間都不盡相同。汽輪機(jī)汽門控制需要在毫秒級作出反應(yīng)，鍋爐給水控制則運(yùn)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(dǎo)致了系統(tǒng)內(nèi)部存在嚴(yán)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(jìn)行時間尺度分解，按照不同的時間尺度，分別設(shè)計(jì)相應(yīng)的前饋控制器。例如在毫秒級別上設(shè)計(jì)1 個負(fù)責(zé)燃料控制的前饋控制器，在秒級尺度上設(shè)計(jì)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(jī)的前饋控制器。通過這種分解，每個控制器只需關(guān)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(dú)的時間尺度控制遠(yuǎn)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(jī)制，將各級前饋控制器有機(jī)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(fù)責(zé)長周期的協(xié)調(diào)和目標(biāo)管理，而下層則專注于短周期控制和目標(biāo)跟蹤。上下層之間通過合理的接口相互銜接，實(shí)現(xiàn)整個系統(tǒng)的有序運(yùn)行。除了分層分解策略，還可以引入如預(yù)測控制等智能算法，實(shí)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(dāng)前狀態(tài)和預(yù)期目標(biāo)，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(yùn)轉(zhuǎn)。

3.4 基于非線性控制理論的前饋控制算法設(shè)計(jì)

為更好地應(yīng)對非線性挑戰(zhàn)，需基于非線性控制理論，設(shè)計(jì)出更加先進(jìn)的前饋控制算法?？山梃b基于非線性模型的前饋反饋控制、模糊控制、預(yù)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(jī)組還具有時變性和不確定性。例如，隨著運(yùn)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(yīng)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(shè)計(jì)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(guān)注前饋控制算法的實(shí)時性和計(jì)算量問題。由于機(jī)組控制對響應(yīng)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(jì)算量較大的問題，導(dǎo)致無法滿足實(shí)時性要求。因此，在算法設(shè)計(jì)時，需在精度和計(jì)算量之間尋求一個合理的平衡點(diǎn)，同時結(jié)合軟硬件手段支持算法的高效實(shí)施。

3.5 基于實(shí)時優(yōu)化的前饋控制參數(shù)整定

合理的參數(shù)組合可確?？刂凭取討B(tài)響應(yīng)速度等各方面性能達(dá)到最優(yōu)，而參數(shù)設(shè)置不當(dāng)則可能導(dǎo)致控制效果降低。因此，需基于實(shí)時優(yōu)化的方式對前饋控制器的參數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整和在線整定，以適應(yīng)機(jī)組不斷變化的工況。實(shí)時優(yōu)化整定的基本思路是根據(jù)實(shí)時獲取的工況信息、負(fù)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(jìn)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(shí)現(xiàn)對機(jī)組的高效精準(zhǔn)控制。在優(yōu)化過程中，需將機(jī)組的預(yù)測模型、各種約束條件等信息融入優(yōu)化問題的建模。預(yù)測模型可預(yù)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(biāo)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(shí)的硬件環(huán)境進(jìn)行集成，并通過仿真的方式模擬機(jī)組在各種工況下的運(yùn)行情況。在測試過程中，需全面分析控制器的響應(yīng)速度、調(diào)節(jié)精度、穩(wěn)定性等核心指標(biāo)，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(jìn)行改進(jìn)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(shí)可靠的數(shù)據(jù)支持。在模擬運(yùn)行的過程中，可以充分采集機(jī)組的實(shí)際運(yùn)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(shí)數(shù)據(jù)不僅可驗(yàn)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(jìn)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(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)前饋控制邏輯設(shè)計(jì)的重要性和面臨的主要難點(diǎn)，并從機(jī)理分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動、多時間尺度分解、非線性控制、實(shí)時優(yōu)化、硬件在環(huán)測試等方面，提出了前饋控制邏輯設(shè)計(jì)的關(guān)鍵點(diǎn)和具體方法。未來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，火電機(jī)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(jìn)，為構(gòu)建現(xiàn)代能源體系、服務(wù)國家能源安全作出更大貢獻(xiàn)。

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