燃煤电站锅炉二次风控制系统优化

丁承刚， 郭士义， 石伟晶， 王景成

(1上海电气电站环保工程有限公司，上海 201612；2上海交通大学 自动化系 系统控制与信息处理教育部重点实验室，上海 200240)



燃煤电站锅炉二次风控制系统优化

丁承刚1， 郭士义1， 石伟晶2， 王景成2

(1上海电气电站环保工程有限公司，上海 201612；2上海交通大学 自动化系 系统控制与信息处理教育部重点实验室，上海 200240)

针对二次风控制系统中的风煤比优化问题进行研究。首先，以锅炉热平衡原理为基础，分析了过量空气系数、飞灰含碳量及排烟温度对锅炉效率的影响，建立了热经济性参数在烟气含氧量影响下的计算模型和以锅炉效率为目标的最佳烟气含氧量数学模型。其次，对于二次风控制系统，提出了用Smith模糊PID控制器替换传统的PID控制器的控制方法。最后，通过实验仿真比较两种控制器在被控对象模型匹配和不匹配情况下的控制性能。

二次风控制系统；最佳烟气含氧量；飞灰含碳量；Smith预估器；模糊PID控制

0 引 言

《电力行业“十二五”规划》指出，到2015年，火电供电煤耗需降至325克标准煤/千瓦时。大型火力发电机组的锅炉效率每提高1%，整套机组的效率能提高0.3%-0.4%[1]。

风煤比是影响燃烧效率的关键因素。目前电站燃煤锅炉的二次风控制系统投运状况不太理想，原因包括：一是氧量设定值不准确。由于最佳烟气含氧量和最佳风煤比具有等价的关系，因此对最佳风煤比的研究往往转化对最佳烟气含氧量的研究[2]；在这方面的研究成果中，张斌等[3]研究了锅炉运行参数的变化对供电煤耗率的影响并建立了锅炉主要运行参数变化对供电煤耗率的影响模型。谷俊杰等人[4]研究了基于烟气含氧量变化的电站锅炉变工况运行经济分析方法。二是二次风量控制系统不能及时地使送风调节回路跟踪负荷的变化，从而使燃烧系统具有合适的风煤比。由于二次风量控制系统伴随着物理化学反应，无法精确地建立模型，同时由于被控对象具有滞后、时变等非线性，传统的PID无法满足要求，使得系统稳定性变差，调节时间变长[5]。王慧丽[6]对风量控制系统采用模糊控制的方法来控制二次风机的指令，用模糊控制器替换传统的PID控制，验证了模糊控制在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果。

针对氧量设定值和二次风优化控制问题，本文建立了各热经济性参数在烟气含氧量影响下的变化特性计算模型和以锅炉热效率为目标的最佳烟气含氧量偏微分方程；其次，针对二次风量控制系统，研究了Smith模糊PID复合控制方法，在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究。

1 最佳烟气含氧量模型

1.1 反平衡法锅炉效率表示

根据反平衡法则计算锅炉的各项热损失求取锅炉热效率：

ηb=(100-q2-q3-q4-q5-q6)%=

(1)

式中ηb：锅炉效率；Q2：单位质量燃料的排烟热损失；Q3：单位质量燃料的化学未完全燃烧热损失；Q4：单位质量燃料的机械未完全燃烧热损失，；Q5：单位质量燃料的锅炉散热热损失；Q6：单位质量燃料的灰渣物理热损失；q2，q3，q4，q5，q6分别为相应的各部分热损失的百分比，%。Qr：燃料的收到基低位发热量。

1.2 基于烟气含氧量的锅炉效率分析计算模型

烟气含氧量的变化直接会导致过量空气系数的变化，也直接影响Q2，Q3和Q4。烟气含氧量如果过高，则排烟热损失过大；烟气含氧量过低，则不完全燃烧热损失升高。当氧量逐渐增加，Q2+Q3+Q4会先减小后增加，因此存在一个最小值，与最小值对应的氧量为最佳烟气含氧量。

排烟温度是电站燃煤锅炉运行参数中非常重要的参数。排烟热损失占所有热损失中的60%～80%。

电站锅炉中灰渣含碳量包括飞灰含碳量和炉渣含碳量。与灰渣平均含碳量有关的损失为机械不完全燃烧热损失。

过量空气系数定义为燃料燃烧时实际空气量和理论燃烧空气量的比值。过量空气系数的变化对电站锅炉的燃烧影响比较大。另外，过量空气系数与其他运行参数的耦合性比较强。

由于热效率主要受以上变量影响，本文忽略其他因素(例如散热损失)。建立以锅炉热效率ηb为因变量，过量空气系数α、排烟温度tpy和飞灰含碳量Cfh为自变量的函数，即：

ηb=f(α,tpy,Cfh)

(2)

将上式对烟气含氧量O2求导，可以得到锅炉效率ηb对电站锅炉运行过程中烟气含氧量O2的偏导数关系：

(3)

令式(3)右边为0时，所对应的氧量即为锅炉热效率最高的最佳烟气含氧量。

2 热经济性参数的微增量方程计算

2.1 烟气含氧量变化时排烟温度对热效率影响

(4)

当排烟温度变化时，锅炉效率的变化量为：

(5)

因此:

(6)

排烟温度对烟气含氧量偏导数∂tpy/∂O2可以表示为

(7)

式中f=ad/(ad+af)，表示烟气对流传热系数在总传热系数中所占的份额。ad：烟气对流传热系数，af：烟气辐射传热系数，k：烟道漏风系数。漏风系数可以由空预器出口过量空气系数减去入口过量空气系数求得：k=αout-αin

2.2 烟气含氧量变化时过量空气系数对热效率影响

根据电站锅炉运行规程可以得到过量空气系数变化对锅炉效率的影响为：

(8)

(9)

式中V0：理论空气体积；dk：空气绝对湿度。

2.3 烟气含氧量变化时飞灰含碳量对热效率的影响

(10)

(11)

其中afh为飞灰份额，对于研究对象的“W”型火焰煤粉炉这一数值通常取85%；Cfh为飞灰含碳量；Clz为炉渣碳含量；由于炉渣含碳造成的机械不完全损失为0.5%-1%，对锅炉效率影响较小，所以将Clz认定为定值。

飞灰含碳量变化对锅炉效率的影响为：

(12)

因此:

(13)

利用2012年4月至5月的锅炉运行数据，建立不同负荷下飞灰含碳量与烟气含氧量之间的数学关系。结果如表1所示。

根据氧量和负荷分别对飞灰含碳量影响的分析，飞灰含碳量与氧量的关系用抛物线方程拟合，负荷与氧量的关系用线性方程拟合，即:

f(Cfh)=a(1)x2+a(2)xy+a(3)x+a(4)y+a(5)

其中x：烟气含氧量，%；y：锅炉负荷，MW；a(1)、a(2)、a(3)、a(4)、a(5)是方程系数。

根据表2数据做最小二乘拟合，得：

f(Cfh)=0.224x2+0.005xy-3.546x-0.028y+17.353

(14)

残差平方和：RSS=1.189 2，拟合结果在可接受范围内。

表1 不同负荷飞灰含碳量与烟气含氧量对应数值

将式(4)、(5)、(8)、(9)、(13)和(15)代入式(3)，并将不同负荷下(180 MW、200 MW、220 MW、240 MW、260 MW、280 MW和300 MW)的运行参数代入式(3)，即可得到不同负荷下的最佳烟气含氧量，如图1所示。

3 基于Smith模糊PID控制算法的二次风量控制系统

3.1 二次风量控制系统简介

二次风量控制系统是以给煤量作为前馈的PID控制系统，对供给锅炉二次风量进行调节，如图2所示。

图2 二次风量控制系统框图

送风量控制系统首先将给煤B0通过燃料量—二次风量关系函数f2(x)得到二次风量粗调量VB，乘以来自烟气含氧量的校正系数K得到初始二次风给风量V1，实测二次风量V2与初始二次风给风量V1的偏差信号e经过PID控制器，控制二次风的开度，用以保证空燃比。而校正回路利用电站锅炉安装的烟气含氧量检测装置反馈实际烟气含氧量O2，根据烟道中的烟气含氧量测量值O2与根据负荷D而变化的最佳烟气含氧量Ob之间的偏差，利用PI调节器，并乘以风/煤比校正函数f3(x)得到最佳风煤比例校正系数K对粗调量进行调节，通过对二次风指令V1的校正调节进入炉膛的二次风量。另外，f1(x)为负荷—最佳含氧量关系函数，给出了随负荷改变烟气中最佳含氧量的设定值。转换函数f4(x)反馈烟气含氧量。

3.2 Smith模糊PID控制算法

图3 单回路纯时滞控制系统

为比较二次风量控制系统控制器的控制性能，设计图3的单回路纯时滞控制系统，被控对象二次风量的传递函数利用一阶加纯滞后进行模型辨识：

式中K、T和τ分别表示增益、时间常数和纯滞后时间。

由于二次风量控制系统为滞后系统，且建立精确的数学模型比较困难。传统的PID控制方法无法很好的解决问题。Smith预估控制对于时滞系统具有良好的控制作用,它在估计对象动态特性的基础上,用一个预估模型进行补偿,从而得到一个没有时滞的被调节量反馈到控制器。Smith预估控制的优点是将时滞环节移到了闭环之外,缺点是过分依赖精确的数学模型。考虑到模糊控制器对参数变化不敏感的特点,将模糊控制器引入到Smith预估控制系统中,将Smith和模糊PID控制方法相结合,构成一种Smith模糊PID控制系统,如图4所示。

图4 Smith模糊PID二次风量控制系统

3.3 二次风量控制系统Smith模糊PID控制器设计

模糊PID以误差值E和误差变化率EC作为控制器的输入，利用模糊控制器规则对PID参数修正，将PID参数的修正量ΔKp，ΔKi和ΔKd作为输出量。输入量，输出量的模糊论域：{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。把以上在[-6,+6]之间的变量分成七个等级，每个等级作为一个模糊变量，并对应一个模糊子集或隶属度函数，分别如下：{PB，PM，PS，ZM，NS，NM，NB}，依次代表“正大，正中，正小，零，负小，负中，负大”。输入输出的隶属度函数取三角函数。

在PID控制器中，三个参数Kp，Ki和Kd的作用不同，根据三个参数的不同作用得到不同误差E和误差变化率EC是的参数整定规则，根据参考文献[5]，得出ΔKp，ΔKi和ΔKd的模糊控制规则表，如表2所示。

根据模糊规则表，采用加权平均法作为去模糊方法，则计算出在不同的误差和误差变化时PID参数的调整量的输出值。PID参数的整定算式为：

式中Kp0、Ki0、Kd0是Kp、Ki、Kd的初始值，它们通过常规的方法得到。ΔKp、ΔKi、ΔKd是模糊控制器的输出，即PID参数的校正量。

表2 ΔKp，ΔKi和ΔKd的模糊控制规则表

3.4 仿真验证与分析

为了说明本文所提出的Smith模糊PID控制方法在处理模型失配和时滞方面的有效性，选取了常规PID控制方法和Smith模糊PID方法进行对比。输入为阶跃信号。PID参数采用Ziegler-Nichols整定法，分别为Kp=2,Ki=0.04,Kd=4。仿真结果如图5所示。

图5 模型匹配时阶跃响应

图5为模型匹配的情况下三种控制方法的阶跃响应曲线。可以看出，相比PID控制超调较大，Smith模糊控制和Smith预估控制均没有超调；在没有超调的前提下，Smith模糊控制比Smith预估控制的调节时间更少。综合来讲，在模型匹配的情况下，Smith模糊控制的控制性能要好于Smith预估控制和传统的PID。

图6为模型失配情况下三种方法的阶跃响应对比曲线，选择模型时间常数为T=50，τ=20(统计意义下最长的时间延迟)。

图6 模型不匹配时阶跃响应(T=50，τ=20)

在这种情况下，PID控制器的调节时间比较长而且超调量也明显增加到50%；Smith预估控制也出现了超调且调节时间比较长；相比而言，虽然Smith模糊控制也出现一点超调但能较快回归到阶跃值。通过比较，可以得出结论，Smith模糊控制能够取得较好的控制效果，具有更好地鲁棒性。

4 结束语

针对二次风控制系统风煤比优化问题，本文建立最佳烟气含氧量模型，得到电站锅炉运行中不同负荷下的最佳烟气含氧量设定值。研究结果对系统二次风量的调节具有借鉴意义。对于二次风控制系统，通过仿真表明：Smith模糊PID控制器充分发挥了模糊控制器和Smith预估器的优点，对纯滞后特性有较好的补偿作用，提高系统的动、静态性能。

[1] 应剑,徐旭,王兴龙. 电站锅炉燃烧优化技术的发展与应用[J]. 能源工程,2006,26(2):55-58.

[2] 黄超,徐向东. 基于NNARMAX辨识的最佳含氧量自主寻优[J]. 清华大学学报:自然科学版,2007,93(2):215-218.

[3] 张斌. 电站锅炉运行参数对供电煤耗率的影响[D].河北:华北电力大学,2010.

[4] 谷俊杰,孔德奇,高大明,等. 电站锅炉燃烧优化中最佳烟气含氧量设定值的计算[J]. 华北电力大学学报:自然科学版,2007,34(6):61-65.

[5] 刘统. 火电厂燃烧系统风煤比多参量协调控制研究[D].重庆:重庆大学,2012.

[6] 王慧丽. 锅炉风量测量方法改进与控制系统设计[D].河北：华北电力大学,2012.

The Optimizing Control of the Secondary Air Control System of Power Plant

Ding Chenggang1, Guo Shiyi1，Shi Weijing2, Wang Jingcheng2

(1.Shanghai Electric Power Generation Environment Protection Engineering Co, Ltd., Shanghai 201612, China;2.Key Laboratory of System Control and Information Processing, Department of Automation,Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)

The paper addresses the wind coal ratio optimization problem for secondary air control system. Firstly, on the basis of the basic theory of boiler thermal balance, this paper explains the effects of excess air coefficient, unburned carbon content in fly ash and boiler's exhaust gas temperature on boiler efficiency, and establishes the mathematical model of boiler's thermal economy parameters affected by the flue gas oxygen content and partial differential equation of the optimal oxygen content in flue gas aiming to improve boiler efficiency. Then, for the second air control system, a control approach is proposed by Smith fuzzy PID instead of the traditional PID. Further, control performances are compared between two different controllers under the model is matching and mismatching via simulation experiments.

the secondary air control system; the optimal oxygen content; unburned carbon content in fly ash; Smith predictor; fuzzy PID

国家自然科学基金(61174059,61233004,61433002)；国家973项目(2013CB035406)； 2015年度上海市高端智能装备首台突破和示范应用专项

10.3969/j.issn.1000-3886.2016.04.033

TP272/278

A

1000-3886(2016)04-0106-04

丁承刚(1965-)，男，上海人，上海电气电站环保工程有限公司总工程师，研究方向是燃煤电站环保工程。 王景成(1972-)，男，陕西渭南人，上海交通大学自动化系，教授，博士生导师，从事过程控制与优化、实时系统控制与仿真等研究。

定稿日期: 2016-03-31