600兆瓦机组锅炉主汽温度控制策略的研究

梅林

摘 要：锅炉主汽温度判断锅炉安全工作的指标之一，所以控制好锅炉主汽温度是十分重要的。从温度变化的原因来探寻温控的方法，本研究介绍了串级PID控制和模糊神经网络控制，在两种控制系统的结合下就更便于控制锅炉主汽温度了，同时也是传统的控制策略和智能控制策略的融合。由于超临界锅炉的使用，温控策略就更需要讲究方法和技术，现代社会更趋于智能温控系统来控制主汽温度。

关键词：锅炉；主汽温度；控制策略

前言

目前，国内外多数火电厂使用传统的串级PID控制锅炉主汽温度，随着社会的发展，对锅炉主汽温度控制的要求也提高。同时超临界锅炉的使用也需要更先进的温控技术，所以有了智能温控系统。主汽温度的控制具有非线性和时变性，其大延时和大惯性的特点是其控制的难点。为了保证机组锅炉的安全经济运行，主汽温度必须精确控制，参考经典控制理论，现代控制理论，智能控制理论来总结温控的策略。本研究主要是关于串级PID控制和模糊神经网络控制的原理和使用优点。

1 从原因中解剖机组锅炉主汽温度控制的难点

1.1 主汽温度变化的原因

引起锅炉主汽温度变化的因素有多种，本研究列出以下四个主要原因：锅炉负荷，也就是说蒸汽流量的变化影响过热器和烟气之间的传热条件，进而改变主汽温度；燃烧工况的增减，即燃烧投入量的变化，影响烟气温度及流速，改变主汽温度；各级过热器的热交换特性随着使用时间的增加，过热器表面会积灰或者结垢，导致其传热特性减弱，主汽温度从而发生改变；减温水温度和压力的變化也会使主汽温度变化。

1.2 锅炉主汽温度控制的难点

多种因素的影响使得主汽温度不好控制，这就需要从原因中找出难点，总结出温控方法。主汽温控的难点主要表现在以下几个方面：

多种因素影响主汽温度变化，存在强耦合现象即多种原因同时导致主汽温度升高或者降低；主汽温控具有非线性和时变性，以及大延时和大惯性的特点，温度随时间变化，温控就更难了；过热器的强度安全系数小，正常运行时的温度接近钢材的极限温度，温度控制不好会导致过热器钢材的疲劳、蠕变，这就要求温度控制偏差不能超过一定的范围，给主汽温度控制增加了更大的难度。因为主汽温度的难以控制，此时就需要更高效的温控方法，正确选择温控手段是锅炉使用者必须具备的知识。

2 串级PID温控系统

2.1 串级PID控制系统的基本结构

一个完整的串级PID系统由主调节器、副调节器、导前对象、滞后对象、反馈变送环节和反馈变送值的偏差运算环节组成，分为主控制回路和副调节回路。副调节器的给定值和反馈值经过比较，偏差值在副调节器里进行PID运算，最后输出结果，传输阀位信号，通过减温水调节阀控制减温水流量，从而控制主汽温度。这是基于典型控制理论的调节温度的系统。

2.2 利用串级PID系统控制温度的具体过程

串级PID系统主要是利用PID算法来实现温度参数的确定，进而调节主汽温度。PID算法根据比例、积分、微分系数在计算机作用下得出合适的输出控制参数，利用修改控制变量误差的方法实现环路控制，使主、副两个控制回路的控制过程连续。串级PID控制系统中，主、副控制器串联工作，以主控制器为主导，保证变量稳定为目的，两个控制器协调一致，互相配合。一般情况下在PID串级控制系统中有两级减温器，一级减温器位于分隔高温过热器热器和后屏过热器之间，二级减温器位于后屏过热器和高温过热器之间。二级减温器系统作为副调节回路的控制对象，减温器出口的蒸汽温度作为副调节回路的控制变量，高温过热器为主调节器的控制对象，高温过热器出口蒸汽温度作为主控制回路的控制变量。PID串级控制既有优点也有缺点，优点是控制过程连续，在完整的闭环路控制中，主、副控制器串联成一个整体，体现了过程完整性；其中存在的不足就是主汽温控具有时变性，易受外界干扰，导致控制对象的模型参数难以确定，PID运算不稳定，影响主汽温度参数的动、静态品质，从而增加了温控时间。为了更高效地控制主汽温度，人们做了更多的有益尝试。

3 关于模糊神经网络系统和超临界锅炉的介绍

3.1 模糊神经网络系统的基本组成

模糊神经网络系统是模糊控制系统与神经网络系统的结合，两者的结合具有重要意义和工程价值。神经网络系统在处理和解决问题时，不需要对象的精确数学模型，利用数值化的和非数学模型的函数估计器和动力学系统，以一种不精确的方式处理不精确的信息。模糊控制系统是依据一些由人们总结出来的描述各种因素之间相互关系的模糊性语言经验规则和有逻辑的数学分析、数值运算、多次的观察来总结出温控方法。神经网络系统是通过其结构的可变性，逐步适应外部环境的各种因素的作用，不断地挖掘出研究对象之间内在的因果联系，表现为一种不很精确的输入输出值描述，最终解决问题。模糊神经网络系统继承了两者的优点，这就能更高效地控制主汽温度了。模糊控制系统和神经网络系统的结合形态有多种，主要有以下四种形式：松散结合形式；并联结合形式；串联结合形式；网络学习型结合形式。各种结合形式都有各自的好处：对于两个独立的锅炉，要想它们不干扰双方的温控，可以采取松散结合形式；当有共同的输入时，可以选择同等型或者补偿型的并联结合形式；一方的输出为另一方的输入时，在系统中可按串联结合方式；系统由模糊系统表示，过程需要神经网络系统来产生和调整时，可用网络学习型结合形式。锅炉使用者可根据自己的需要选择合适的结合形式来控制主汽温度。

3.2 模糊神经网络系统的温控策略和超临界锅炉

模糊神经网络控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理、自学习功能为基础的计算机智能控制。输入确定因子后依次经过模糊化、模糊推理、逆模糊化、调整量化比例因子，最终控制被控对象即主汽温度。在控制过程中模糊控制器起着举足轻重的作用，模糊控制器可调参数，改变参数可使控制器适用于不同系统的性能要求。模糊控制规律应遵循：过热汽温上升速度快，汽温偏高，则汽温的控制量应向下浮动；反之则向下浮动。模糊神经网络系统基于现代控制理论和智能控制理论，满足了当代社会的需求，特别是对超临界锅炉主汽温度的控制。超临界锅炉相比于其他锅炉具有较高的发电效率，而且超临界机组具有良好的负荷调节特性，在较低负荷下依旧能保持较高的效率，基建投资、发电成本也较低，是未来电力工业的主力机组。超临界锅炉趋于用智能温控，在一定程度上带动了模糊神经网络系统的应用。

4 结束语

机组锅炉在当代社会应用广泛，控制机组锅炉主汽温度是安全使用锅炉的关键。锅炉使用者可以根据机组锅炉的情况来选择合适的温控方法，基于经典理论的串级PID系统，还有基于现代理论和智能理论的模糊神经网络系统都可以用来控制锅炉主汽温度。各有各自的优点，此时，锅炉使用者就得学会有选择、有技巧地选择自己需要的温控系统。相比较，基于现代理论和智能理论的温控方法更能高效地控制锅炉主汽温度。

参考文献

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