试论基于先进控制技术的700MW超超临界机组优化控制系统

国家电投集团江西电力工程有限公司南昌分公司 吴佳焱

某电厂在2018年将2台700MW超超临界压力机组投入生产中，使用由艾默生生产的分散控制系统（DCS），并使用负荷指令对前端信息进行收集，借助PID反馈调节机组运行系统在系统运行时超出设定温度的蒸汽，利用串级控制避免其产生进一步影响有效控制，使用冷却水与烟气挡板的双重降温方案控制再热蒸汽温度，由于烟气挡板难以做到及时处理再热蒸汽，所以对机组安全运行会造成一定影响。

1 原控制系统存在的问题

电厂因近期经济效益不佳导致对煤种选择较为频繁，造成机组难以有效进行动态控制，以往PID控制系统对现有机组存在运行迟延、系统惯性幅度过大等问题难以高效控制，造成电力产品供应调节能力下降，对于系统运行出现轻微不稳定性，也无法有效遏制。主要集中在以下方面：

无法达到理想负荷调节效果。频率较慢的负荷变化造成其速率仅能维持在3～5MW/min，但也会偶尔出现机组的负荷经常出现过调现象，无法让调节精度达到理想状态；因机组运行关键参数出现超过幅度的波动，造成机组无法稳定运行。主蒸汽运行时压力、温度及汽水分离器应用温度都会出现超过标准幅度以外振荡。而主蒸汽运行压力会在负荷升降时超过标准1.0MPa，其余主要部件运行温度也在15～20℃范围内，这造成系统给煤量出现波动，给水流量也得不到有效控制，影响正常电力生产。如采用新煤种进行生产，协调控制系统响应速度无法跟上实际生产需求，且蒸汽温度控制也略有迟缓，甚至少数时间需借助操作工人利用手动方式保证机组稳定运行[1]。如无法使用合适方式处理这些问题，对发电厂未来健康经营会带来潜在影响。本文借助预测控制技术，将神经网络技术融入其中，构建以先进控制为技术基础对机组运行进行协调，优化汽温综合性控制系统。

2 基于先进控制技术的协调控制

2.1 预测控制器代替反馈调节器

在反馈系统信息回路中，借助广义预测控制器（GPC）代替当前正在使用的PID控制器。以现有系统运行数据与以往数据对比、分析被控偏差，从而实现系统控制的PID调节，在应用方面要稍差于利用当前应用被调数据、对未来展开合理预测、从而对值系统控制科学计算的GPC。因GPC实现系统提前预测、合理调整系统控制程度，对滞后幅度较大的被控过程应用较为有利。实现预测控制相关算法时，利用预测控制系统的闭环反馈逻辑结构实现。由输入该系统设定值sp、闭环控制u及被调量y控制闭环结构运行。而预测控制参数多项式Ru(q-1)、Ry(q-1)、r等可由A(q-1)y(k)=B(q-1)u(k-1)+w(k)/Δ获得，其被控过程回归滑动数学模型也如该式。

其中，不同采样时刻控制与被调量分别为y(k)、u(k-1)；而w(k)则代表任意两个之间不存在任何关联随机扰动相关序列；k为当前系统采样时刻。差分与后移算子分别为Δ=1-q-1、q-1，后移算子多项式可以由A(q-1)与B(q-1)代表，可以表示为：

本文构建机组优化系统控制，根据发电厂实际工作情况，将燃料使用量和主蒸汽运行压力构建相应传递函数数学模型W(s)=MSP(s)/FU(s)=0.0581/(1+160s)(1+600s)。其 中，MSP是 主蒸汽运行压力，单位MPa；而FU代表燃料使用量，单位t/h。将10秒作为一次采样所需时间，将式(1)采用双线性方式进行变换，得到系统自回归滑动数学模型：(1-1.918955q-1+0.9200213q-2)MSP(k)=(1.54892×10-5+ 3.097841×10-5q-1+1.54892×10-5q-2)FU(k-1)+1/Δ w(k)，整理后获得预测控制参数多项式：Ru(q-1)=1+2.75193×10-2q-1+9.214459×10-3q-2、Ry(q-1)=5.989805×102-1.145384×103q-1+5.473166×102q-2、r=0.9131。

在实际系统应用优化控制则需在机组选择多个系统负荷检测点，从而获取对被控过程细节，构建更完善数学模型。以机组运行时变负荷，切换多组预测控制的参数多项式[2]。

2.2 以神经网络调整控制系统

以PID为基础，使DCS实现常规控制，会在机组发生突发情况或使用燃煤种类出现变化时，无法对控制系统运行参数及时调整，影响系统缺少良好自适应能力。在这种实际需求下，本文使用神经网络应用技术，针对控制系统在协调方面需求，建设非线性信息网络数学模型，对机组当前运行情况及燃料煤种产生变化情况实时反应[3]。以模型各个参数实际变化，采用不断电的在线调整方式对控制算法各个参数及时调整，确保控制系统在面对机组突发情况、煤种应用变化时仍可有效控制系统运行。

2.3 比例微分前馈更新为智能前馈

在过去锅炉运行负荷指令的前端反馈，多数使用比例微分对信息进行反馈，对负荷增加或减少时并不与机组当前运行情况有直接影响，导致实际前端反馈量保持恒定状态[4]。使用智能前馈可在一定程度上对技术工人系统操作进行模仿，从而保证前端反馈是受到机组当前运行情况影响。如，进行加负荷时如主蒸汽运行压力对于固定数值相对较高，且存在稳定上升趋势，则对锅炉的负荷指令前端反馈量减少；而在减负荷运行前，主蒸汽运行压力比固定数值要低，在未来运行也存在下降趋势，则可对锅炉的负荷指令前端反馈量增加。在对机组运行计算时需模糊主蒸汽压力存在的偏差，并将其偏差实际变化率也同样模糊处理，以查询模糊表对模糊等级计算，分析在当前运行条件下锅炉负荷应当保持什么程度前端反馈指令。

3 新型再热蒸汽温度控制系统

负责调节再热蒸汽温度的控制回路主要构成为烟气挡板。现将相位补偿、广义预测控制等多种对系统滞后进行控制相关技术科学融合，保证控制系统运行稳定，增强调节烟气挡板效率与速度。因前端反馈使用根据系统运行以往经验为基础的模糊智能应用技术，所以烟气挡板更加便利，加快调节速度，对机组再热蒸汽温度产生动态偏差也可做到高效遏制。

3.1 自适应Smith特性补偿

自适应Smith特性补偿应用目的为对被控对象在滞后情况下进行适度补偿，其优点为：在特性补偿机制运行后，以再热蒸汽温度等效的被控对象构建相应数学模型，让等效对象在动态方面特性与机组负荷保持不相关状态，便于进行广义式预测控制以及其他控制器进一步设计与数据整定；因再热蒸汽温度是人为选择等效对象，这与机组实际运行的再热蒸汽温度被控对象动态特性相比拥有更小、更稳定惯性时间，对于提升再热汽温控制系统运行稳定性具有较强意义[5]。

自适应Smith特性补偿控制方法需保证被控过程拥有较高模型精度，所以需在机组中选择合适负荷点，覆盖至机组运行全周期，从而获得高精度数学模型。本文对机组控制进行优化时，借助机组动态特性选择3个较为精确的负荷点，实现再热蒸汽温度被控过程数学模型构建，有效提升系统控制质量。

3.2 相位补偿技术、状态变量与广义预测控制器

相位补偿技术：在原有控制回路基础上，将两组超前/滞后逻辑环节插入其中，借助其超前特性对机组被控产生惯性时间进行抵消，保证在补偿后，降低蒸汽温度的被控对象产生惯性时间，便于提升控制系统快速运行能力，提高系统稳定性[6]；状态变量控制器：在不断电情况下，对再热器运行流程各个点位温度采用在线方式估计，并将估计值导入负责控制再热蒸汽调节温度系统中，保证对系统运行提前控制，缩减反应时间，加快调节挡板反应速度，遏制多种因素对再热蒸汽运行温度负面影响，从而对温度变量构建控制系统；广义预测控制器：将再热蒸汽温度作为被控对象构建相应数学模型，并对未来温度变化情况合理预测，进而对烟气挡板调节对系统运行滞后，导致控制系统出现负面影响有效弥补。而在实际系统应用中，也同样使用文中类似闭环反馈逻辑结构。

3.3 模拟仿真

使用etap20.6对本设计仿真处理：将9MW/min速率设置变负荷率,而机组负荷波动范围限制在400～670MW内，经过多次变动后趋于平稳的640MW，最大变化幅度接近100MW。在全过程中，本文设计系统从始至终跟踪实际负荷，详细收集数据。虽然机组主汽最高出现0.53MPa压力偏差,但会在变负荷停止后立即恢复稳定状态。主汽温与中间点仅有5～6℃的温差，实际汽温控制效果要远好于设计指标，有效提升过热汽温与协调系统性能。

9MW/min速率运行机组在400MW到650MW范围内稳定运行，没有强烈波动。即使在以正、反向变动为主负荷扰动，主汽压力依旧以无差别跟踪设定值，主汽、中间点温度均表现良好。

4 基于先进控制技术的700MW超超临界机组优化控制系统优化策略

4.1 燃烧系统调节滯后

在以先进控制应用技术对机组优化时，会遇到燃烧系统在调节方面存在滞后情况。所以在实际作业中要结合机组当前运行情况适当增大变负荷指令，确保机组在控制变负荷时其汽压调节回路在初始状态时速度有较大可提升。并对煤机加强前段反馈，避免让虚假煤位继续对燃烧调节造成负面影响，从而改善当前滞后问题，进而提高系统稳定性。为进一步加强锅炉在变负荷时一次风的响应速度，可对一次风压预设值调整，让其与负荷指令变化相契合，达到高效解决燃烧系统在调节时出现滞后问题。如处理后仍存在问题，则需由技术人员专项处理，并将问题产生原因、解决对策以及实际情况详细记录。

4.2 直流炉非线性调节

700MW超超临界机组下相对复杂，涉及到各种输入输出，为保证高效提高系统运行能力，可在优化时增设非线性函数并对变参数设置数量调整，保证机组运行系统可以针对外界环境影响而产生正面反馈效果。一般情况会借助热力学研究，非线性调节也保证锅炉拥有蓄热能力。考虑到机组会在实际应用中，蓄热系数会与汽压呈现反比关系。如果考虑汽轮机调节阀开启，如果汽压下降，会因锅炉蓄热原理缓慢减低作用机组气温，造成饱和区工质在吸收热量后，会流入微过热位置，保证机组运行所需蒸汽流量不间断供给。而机组会于300～600MW条件下不断上升负荷，则会降低蓄热能力。所以，将大量燃料投入高负荷区域，进而控制机组系统，提高优化质量。还可针对机组燃水比合理调节，保证过热调节回路具有灵敏性，提升系统运行稳定质量。

4.3 降低断煤干扰与把控阀流量

对于机组优化时，可将水前馈提高故障回路数量与比重。一旦系统运行出现断煤严重情况，将其和燃烧快速相互匹配后，可有效降低在燃煤与水在比例失调而产生汽温波动问题。还可以灵活应用煤质系数，利用手动改变煤质系数进行改变，进而提升煤质在变化时产生燃水比管控质量。同时，通过调节减温水方法，对把控阀流量充分掌握。因为调节阀存在一级、二级减温水会衍生为自动控制，在回路中增添对流量与开度的转换函数，并对减温压力是否对于流量同时综合考量。以减温水特性为例，判断是否可以采用这种方法，达到关小控制通过扰动减温水维持流量控制，从源头上避免出现重要安全事故，从而提高系统运行质量。

综上，本文涉及内容较浅，无法将内容具体到细节。所以电力企业仍需根据自身情况与未来发展需求，综合性分析机组优化相关问题。避免因生搬硬套造成理论与实践差异过大，造成其他影响。