直流锅炉全工况动态水煤配比优化

卢新蕊，刘鑫屏

(华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北 保定 071003)

0 引 言

超(超)临界机组成为我国火电的主力机组。随着可再生能源规模化并网，火电机组承担更多调峰调频任务，机组发电负荷频繁剧烈波动对机组控制系统提出了更高的要求[1-3]。超临界机组被控对象具有多变量强耦合、大惯性大迟延、非线性等诸多难以控制的特性[4]，其建模和控制的研究未曾间断。

超临界机组采用的直流锅炉，其蓄热利用的机制同亚临界汽包锅炉存在区别。汽包锅炉的水在汽包-下降管-水冷壁内循环多次被蒸发，汽包具有很大蓄水容积，相对于燃料，水是过量的；直流锅炉水在水冷壁内被一次性蒸发，相对于燃料，水是等量的。单独增加给水流量时，过量的水存储在汽包中，汽包锅炉蒸发量不会增加，汽包水位上升，蒸汽压力和温度基本不变；而直流锅炉会将过量的水全部蒸发为蒸汽，蒸汽压力瞬时升高，蒸汽温度降低，相当于利用了锅炉金属管壁蓄热[5-7]。利用金属蓄热可以提高蒸汽压力的响应速度，但会造成中间点温度波动。中间点温度频繁大幅变化，易造成受热面管道氧化皮脱落造成爆管等事故。压力和温度均为直流锅炉的重要的被控参数，水煤动态配比同时影响着这两个参数的控制品质。

实际运行的超临界机组中，当给煤输入指令变化时，由于制粉过程需要一定的时间，造成给煤量响应时间存在迟延，但是给水过程不存在如此巨大的滞后时间。给煤给水指令发出后，机组响应时间不同。如何依据焓值(温度)、压力、负荷等控制系统输出量的超调量、响应速度等评判标准，来寻求最佳动态水煤配比信号，是本文研究的重点。对于火电机组动态水煤配比的研究，众多学者进行了大量的研究。文献[8,9]建立了超临界直流炉蒸汽发生器动态数学模型，讨论了模型切换、参数选取、二次建模和汽水区域的划分等问题，给出了仿真实例，分析了仿真结果的合理性。文献[10,11]的研究对象是超临界机组水冷壁出口温度，对燃料量变化进行机理分析并建立动态模型，采用基于数据挖掘工具的关联规则算法，分析了水煤比、中间点温度、蒸汽温度及流量之间的潜在关系。文献[12]在分析了汽轮机供热抽汽环节能量平衡特性的基础上，建立了微分方程形式的供热机组给煤质量流量-汽轮机调门开度-调节蝶阀开度与发电负荷-汽轮机前压力-抽汽压力的简化非线性动态模型。文献[13]将直流炉汽水系统横向划分为传热区和容积区，分别建立传热区金属蓄热和容积区汽水蓄热过程能量平衡方程，将机组实际给煤量-给水流量-高调门开度引入模型，在变工况下，得到中间点温度-机前压力-发电负荷模型的输出值与机组实际值吻合。文献[14]采用非线性最小二乘法拟合和综合自回归移动平均(ARIMA)模型时间序列法，分别从机理分析和时间序列模型辨识两个方面，对水煤比进行快速计算和预测，一定程度上克服了现阶段超超临界机组水煤比监测方法延迟大、误差大的缺点。文献[15]设计出基于生长剪枝动态递归模糊神经网络的燃水比优化控制系统，在燃水比的测量中可兼顾快速性和准确性，在变工况时该系统仍具有很好的动静态性能。

本文以某超临界纯凝机组模型为研究对象，搭建其系统仿真模型，通过比较水跟煤和煤跟水的两种控制策略在阶跃扰动下输出曲线的优劣；以及加入动态的水煤配比环节后，评判一阶给水补偿和二阶给水补偿对机组各输出响应曲线的影响，有助于工程人员对实际运行中水煤调节过程的理解。

1 对象模型

1.1 对象模型结构

本文在文献[13]的基础上进一步简化，得出微分方程形式的超临界纯凝机组的简化非线性动态模型。

rM1=uB(t-τ)

(1)

(2)

(3)

+K1rB

(4)

-K3ptut

(5)

(6)

(7)

hd=8tc(t-τ)-45(pd-27)+2 735

(8)

(9)

td=tc(t-τ)

(10)

上式描述的是三入三出的模型：输入变量分别为机组给煤量uB(t/h)，给水流量uw(t/h)，汽轮机高调门开度ut(%)；输出变量分别是中间点焓值hd(kJ/kg)，汽轮机前压力pt(MPa)，机组发电负荷NE(MW)；中间变量包括制粉系统中实际进入磨煤机的给煤量rM1和rM2(%)，锅炉燃烧率rB(%)，中间点温度td(℃)，锅炉给水流量qw(MPa)，微过热温度tc(℃)，汽包压力pd(MPa)；动态参数有：制粉过程中的迟延时间τ(s)，制粉惯性时间Tf1(s)和Tf2(s)，金属蓄热系数Cm(MJ/MPa)；汽水蓄热系数Cv(MJ/MPa)，汽轮机惯性时间Tt(s)、给水惯性时间Tw(s)。静态参数有：K1-K5。

1.2 模型分析

当机组变负荷时，理想情况下是，给煤量和给水量需要同时按照一定的比例进行调整。但是，由于机组实际运行结构所限，给煤和制粉过程存在很大的惯性和迟延，而给水过程正好相反，其惯性和迟延相对来说很小。运行中煤慢水快的情况难以克服，一旦直接按照水煤比例同时改变燃料量和给水量，给煤量指令发生变化后，需要经过很长时间才能对机组的输出产生影响；但是当给水指令发生变化后，输出响应速度很快，进而导致机组中过热蒸汽含量迅速增加，蒸汽压力升高，过热蒸汽温度骤然降低，机组的运行状态变差。之后给煤完成制粉过程，煤粉进入炉膛燃烧，锅炉有效吸热量增加，过热气温再次回升。机组输出对于输入的响应速度不同，使得控制效果不理想，同时也在整个变负荷过程中，蒸汽的温度和压力产生剧烈波动，不利于机组的安全经济稳定运行。

如何有效的利用给煤过程中的一段时延，进而让给煤和给水过程能够在时间上对齐，减小温度和压力的振荡，本文采用如图1所示的输入输出的系统。实际运行的机组可以分为两部分：制粉环节以及耦合系统；在给水之前引入了给水补偿环节。

图1 加入给水补偿环节的系统输入输出示意框图

2 仿真实验

2.1 模型参数确定

对于超临界直流炉协调控制系统而言，传统的控制策略分为两种：(1)水跟煤控制策略，即以给煤量为主调量来调节机前压力，辅以给水量调节中间点焓值；(2)煤跟水控制策略，即以给水量为主调量来调节机前压力，辅以给煤量调节中间点焓值[17]。在上述两种控制策略为基础，对输出效果曲线进行研究对比，并对给水补偿环节进行探讨，找出最优形式的补偿环节。

本文的研究对象是350 MW的超临界机组，工作点为100%额定负荷，在SIMULINK仿真平台中搭建系统模型，工作点参数如表1所示。

表1 各工作点参数

对机组模型进行三组仿真实验，即基础控制方案、水煤两种控制策略的对比、水跟煤方案下系统的动态水煤配比结果测试。本文通过下面三个性能指标进行评判，就仿真结果的优劣进行比较。

(1)输出信号的峰值及超调量σ%

(2)上升时间、调节时间

(3)加入补偿环节之后系统参数响应的迟延时间

2.2 基础控制方案

根据对象动态模型表达式，搭建机组的基础模型，并对该模型在第200 s的时候分别加入两种不同的阶跃扰动：给煤量加4.67%的阶跃扰动(即给煤量增加10 t/h)、给水量加4.67%的阶跃扰动(即给水量增加54.48 t/h),如图2、图3所示。观察在这2种不同的扰动值下系统响应曲线的变化情况。

图2 给煤量加4.67%扰动时的系统响应曲线

图3 给水量加4.67%扰动时的系统响应曲线图

对于中间点温度、中间点焓值、机前压力、机组负荷4个输出变量，加入给煤量和给水量扰动之后，这4个变量在稳定时间、偏差大小、变化趋势的展示形式不同，这是由于机组本身的能量守恒定律，以及机组本身的结构决定的。通过分析图2、图3的曲线走向，可以得到如下启发。

上升时间和调节时间不同。图2在第200 s加入扰动之后有95 s左右的迟延，而图3则没有；系统对于给水扰动的调节速度更快。这是因为给煤过程是一个大惯性大迟延的过程——给煤机的传送过程、磨煤机内煤粉的堆积过程，以及一次风粉吹到锅炉去燃烧的过程中都存在很大迟延，煤粉研磨至合格粗细的过程具有很大惯性，所以当加入给煤量扰动时，各被控量产生相应动作的所需时间会很长。与之相反，给水过程中的迟延和惯性要小的多；由于直流机组的结构特点，当改变给水流量的时候，给水会直接立刻吸热并全部变成水蒸气，进而改变输出量的大小，上升时间相对较短。

对机组参数的影响不同。加入给煤量扰动，机组相当于有新的能量输入，输出参数稳定后，其数值较之前全部增加，所以图2中的响应曲线全部上升。加入给水流量扰动，由于并未加入新的能量，只是在加入给水之后，导致水蒸气温度以及中间点焓值都下降；增加给水的瞬时，机组利用金属蓄热，水变成水蒸气，致使水蒸气的量突然增加，机前压力和机组负荷先增加然后减小至最初的稳定状态。所以，在图3中的响应曲线，只有中间点温度和中间点焓值会降低，而机前压力和机组负荷都只是暂时的产生波动，不会影响其最终的稳定输出值。

综合上述两组响应曲线可知，合理利用给煤和给水的扰动特性，可以实现快速且稳定的增加机组负荷、实现机前压力以及中间点焓值(温度)稳定的目的。但是具体给煤量和给水量扰动之间的跟随关系还需要进一步的讨论。

2.3 两种水煤控制方案对比

依据上一小节的开环控制仿真模型，采用传统的水跟煤控制策略和煤跟水控制策略进行仿真，以中间点焓值、机前压力、机组负荷作为被控对象，根据实际调节器的正反作用，加入PID控制器，构成闭环系统。在机组运行稳定的情况下，第200 s时加入-20 MW的机组负荷扰动指令，图4和图5中分别给出水跟煤和煤跟水控制策略下，各个参数对于该扰动指令的输出响应曲线。

图4 水跟煤控制策略下机组负荷减小20 MW的系统响应曲线图

图5 煤跟水控制策略下机组负荷减小20 MW的系统响应曲线图

分别对图4和图5两种控制策略进行纵向和横向上的分析，当阶跃扰动相同时，相同控制策略下的不同输出响应曲线和不同控制策略下的相同输出响应曲线具有以下特点。

(1)相同控制策略下的对比

分别观察同一幅图中的四条响应曲线，可得各参数变量的调节速度不同。图4中，机前压力的响应曲线调节速度缓慢，直至2 000 s才稳定；相对而言中间点焓值的响应曲线调节速度很快，在第600 s时曲线就已恢复稳定。图5中，中间点焓值的响应速度慢，调节时间长，有大约60 s秒的迟延，且直至2 150 s响应曲线才稳定；而机前压力响应速度快，调节时间短，1 000 s时曲线已然稳定。

(2)不同控制策略下的对比

对比两组图中相同变量在不同控制策略下的曲线变化情况，可以在时间维度和输出数值维度两方面进行讨论。在时间维度上，可以发现水跟煤控制策略下，中间点焓值的响应速度快和调节时间短，而煤跟水控制策略下机前压力的响应速度快和调节时间短，这是由于不同的控制策略的主调量不同，给水量调节输出时，其调节的被控对象的调节速度都比较快速，且没有迟延。此外，中间点温度作为中间变量，在不同的控制策略中的表现相同，均显示的是有迟延并且调节时间长。在输出数值维度上，表2展示了两种控制方案下，各参数的最大偏差的对比。

表2 各输出参数最大偏差

当机组负荷加入20 MW的扰动后，得到上表中的数据，在两种控制方案中，4个输出变量偏差占比大小不同，差距颇大。

(1)由于加入的扰动量相同，机组负荷偏差值在两个控制方案中相同，均是5.33%，两种控制方案的优劣程度相同。

(2)比较两种控制方案中的偏差占比最大和最小的参数。水跟煤控制方案中机前压力偏差最大，达到5.58%，中间点焓值的偏差最小只有0.22%；而煤跟水控制方案中中间点焓值的偏差最大，达到5.30%，机前压力的偏差最小，为1.16%。两种控制方案各有优势，就占比最大值的比较而言，煤跟水的控制策略更好，而占比最小值的比较中，水跟煤的控制策略更具优势。

(3)比较中间点温度在两种控制方案中的占比值大小。在水跟煤控制方案中，中间点温度偏差占比值为1.79%，而在煤跟水控制方案中，占比值为4.02%。此时，水跟煤控制策略更优。

综上分析，在加入机组负荷扰动之后，就各输出参数的最大偏差占比值的大小和调节时间长短而言，水跟煤控制方案更优。所以在进一步的实验验证中，本文将在水跟煤的控制策略上作进一步的研究。

2.4 水跟煤控制方案下的给水动态校正

给煤量和给水量耦合且具有一定的比例关系，但是在扰动过程中，同一时刻两者对于输出的影响速度和幅度不同，不能抵消。所以，当机组发生给煤或给水扰动时，即使水煤比在整个变工况过程中保持不变，输出也会发生变化。为了解决这一问题，本文在水跟煤控制方案下，对给煤量乘以惯性环节来动态校正给水量大小。在第200 s时，给系统机组负荷加入-20 MW的阶跃扰动后，调节惯性环节的时间常数，得到最佳的时间常数值，一阶：T=78，二阶：T1=T2=50，加入PID控制器，调节控制器的各参数，得到最佳曲线如下。图6、图7两图中分别展示了加入一个惯性环节和加入两个惯性环节的输出曲线。

图6 加入一阶给水补偿后机组负荷减小20 MW的系统响应曲线图

图7 加入二阶给水补偿后机组负荷减小20 MW的系统响应曲线图

加入给水补偿的惯性环节的阶数不同，得到的调试最优曲线不同。通过观察可得，同加入一阶给水补偿的系统在第950 s的时候就已稳定，而加入二阶给水补偿的系统需要在1 500 s时所有参数才能稳定；表3展示了两图中各参数曲线峰值对比情况。

通过对比表3中的数据，加入一阶给水补偿后响应曲线的振荡情况要比加入二阶给水补偿的好。综上，通过对比两幅图中的调节时间、超调量、振荡情况等曲线展示的特性，可得图6中的曲线优于图7，即给水补偿加入一个惯性环节比加入两个惯性环节要强。

表3 加入不同阶数给水补偿后系统响应曲线的峰值对比

3 结 论

(1)机组稳态运行时，按照相同比例(4.67%)分别加入给煤量阶跃扰动和给水量阶跃扰动后，系统对于给煤量扰动的响应具有一定的时延，而对于给水量扰动的相应没有时延。增加给煤量，中间点焓值、中间点温度、机前压力和机组负荷会随之增加；但是增加给水量，中间点焓值和中间点温度会随之减小，机前压力和机组负荷会先增加，再减小，最终恢复到初始值。

(2)对机组负荷阶跃扰动，水跟煤控制方案在调节时间和输出参数最大偏差占比中，均优于煤跟水控制方案。两种方案均存在给煤量控制的参数响应曲线存在较大迟延，而给水量控制策参数的响应曲线没有迟延的情况。

(3)水跟煤控制策略中，在调节时间和振荡幅度上，加入一阶给水补偿环节，优于加入二阶给水补偿环节，优于不加给水补偿环节；给水补偿环节阶数越高，加入扰动后调节机组稳定越困难，机组的振荡情况越复杂。