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90Technology技术纵横AUTOMATIONPANORAMA2014.8目前为止仍被广泛采用。现代控制理论形成于20世纪60年代,多输入、多输出、变参数系统的最优控制问题是其主要研究对象。它能很好地描述多变量控制系统,该理论需要预先知道被控对象或过程的数学模型,比如人工神经网络技术、自适应技术、模型预测等。智能控制理论是基于经典和现代控制理论之上形成于20世纪90年代,通过高度发展的计算机技术成为一种全新型控制方法。使非线性、大时滞、变结构和无精确数学模型对象的控制问题得到基本解决。已经在许多控制领域显示出相对于经典控制理论的优越性,并在现代工业控制中发挥着重要作用[2]。虽然许多应用智能控制理论的控制软件在国内外化工、冶金行业中都有较好的应用并取得效益,可在我国电力行业直到近几年才开始有所起步。随着技术的进步,火电厂单元机组自动化技术的智能化发展将是一种趋势,因此在未来数年里,智能控制软件将会在火电厂得到广泛的发展与应用。2.2 发电厂热力系统控制现状由于火力发电厂热能动力设备及其内部过程的复杂性,常规PID控制或某种单一的先进控制算法难以获得满意的控制效果[2]。同时运行人员往往从安全角度考虑,使锅炉运行在富氧状态,锅炉经济性欠佳,同时增加了氮氧化物的排放。目前,锅炉燃烧优化闭环控制系统已经在不少电厂中应用,但是很难获得一个长期的效果。主要原因是锅炉和汽机需要维持主蒸汽温度和再热蒸汽温度的稳定,但传统燃烧优化控制技术对燃烧侧的调整没有关联汽温控制,在比如磨煤机启停,吹灰,大幅升降负荷等过程中使得这些控制对象更加难以控制。3 新型控制技术理论与工程应用3.1 新型控制技术理论预测控制算法是利用过程模型来控制未来行为的一类算法。尽管预测控制算法形式多种多样,就一般意义来说.预测控制算法都包含预测模型、滚动优化和反馈校正三个主要部分[3]。模型预测控制利用生产过程的响应来建立描述过程动态行为的数学模型,并根据某种优化指标来确定控制量的时间序列,从而使未来叶圣策(浙江浙能乐清发电有限责任公司,浙江 乐清 325609)ANewControlStrategyforEnergySavingandEmissionReductionanditsApplicationtoanIndustrialCoal-firedPower-plant文献标识码:B 文章编号:1003-0492(2014)08-0090-03 中图分类号:TP273摘要:随着科技的不断发展和进步,自动化技术在火电厂取得了重要的突破,自动化技术的发展方向也从原有的保障安全生产升级到优化生产的方向。本文提出了智能混合模型预测新型控制技术,通过提高机组循环效率和锅炉燃烧优化调整,来实现火电厂节能减排目的,并以某电厂为例介绍了该技术的应用和实施成果,提出进一步展望。关键词:自动化技术;智能混合模型;模型预测;循环效率优化Abstract:Withthecontinuousdevelopmentofscienceandtechnology,automationtechnologyinthermalpowerplantshasachievedanimportantbreakthrough.Thispaperproposedanintelligenthybridmodelpredictivecontroltechnologytoimprovethesteamtemperaturecontrolandoptimizetheboilercombustion,hencetoimprovetheunitcirculationefficiency,boilercombustionefficiency,aswellasreducingemissions.Keywords:Automationtechnology;Intelligenthybridmodel;Modelpredictive;Circulationefficiency1引言节能减排关系到经济社会可持续发展,也是国家确定的经济社会发展的重大战略任务。而电力行业既是优质清洁能源的创造者,又是一次能源的消耗大户和污染排放大户,这就决定了电力行业必然是国家实施节能减排的重点领域。目前我国燃煤机组发电还是占很大比重,据估计2020年我国的装机容量将达14亿千瓦,其中火电约9.5亿千瓦[1],2030年前电力工业的发展仍将以火力发电为主。因此,火力发电厂的节能减排任重道远。2 热工自动化技术的发展与发电厂现状2.1 控制理论与技术的发展自动化控制理论经历了经典控制理论、现代控制理论和当前的智能控制理论,历时约50年。经典控制理论形成于20世纪40年代至50年代,是以传递函数为基础而建立起来的频率特性、根轨迹等图解解析设计方法,对于单输入和单输出系统非常有利,到控制优化技术在火电厂节能减排工作中的应用8期ok.indd902014-8-1118:15:00912014.8AUTOMATIONPANORAMA一段时间内被控变量与经柔化后的期望轨迹之间的误差最小。由于预测控制算法采用在线滚动优化,且优化过程中不断通过系统实际输出与模型预测输出之差来进行反馈校正,因此,它能够在一定程度上克服由于预测模型误差和某些不确定性干扰等影响,从而增强系统的鲁棒性。智能混合模型预测控制技术的设计思想是:把整个对象工作空间划分为两大类,一个是平稳工况下的较为精确的稳工况模型类,另一个是较大扰动工况的变工况模型类,如吹灰过程,升降负荷、启停磨煤机过程等。把这个两大类模型作为预测模型,然后采用线性优化和非线性优化方法计算预测控制器的输出,采用智能逻辑进行混合模型的切换和控制。这种混合模型预测控制方法,体现了预测控制的灵活性,而且在处理较大扰动工况时体现出一定的优势,能够有效实现全工况控制要求。稳工况模型类中,当采用有限阶跃响应模型时,子模型的输出为:),2,1;,,2,1()()()(,,11^PnmjnNkuanikuankyNjijNij==+−++−∆=+∑−=(1)式中:k为控制对象;n为当前采样时刻;m为子模型的数量;P为预测时域长度;u为控制增量;N为子模型的有限阶跃响应模型的截断长度;ija,为第j个子模型的第i个阶跃响应系数,以下同。则加权模型输出为:)()()()()(,11,1,^1,^nNkuanikuanikuankywnkyNwNniiwniiwjmjkj+−++−∆++−∆=+=+∑∑∑−+===(2)(2)式中:∑==mjijkjiwawa1,,,,kjw,为第j个子模型在k时刻的权重系数,w为加权系数。加权模型本身是对象的近似模型和动态矩阵控制算法一样引入误差校正项:)()()(^kykyke−=(3)y(k)是k时刻控制对象的输出,为简单起见,假定在未来P步预测时域内不变,校正后的预测模型为:)()()()(^^nkdkenkynkyP++++=+(4)(4)式中:考虑到多模型预测控制的特点以及上述在未来P步预测时域内不变的假设,预测模型的误差校正还应该包括由于工作条件变化以及控制对象惯性和滞后引起模型切换延时所带来的模型误差补偿,即式(4)中右边最后一项d(k+n),其形式和对象动态特性有关,类同于经典控制理论中的动态前馈补偿控制。这样可以有效克服模型切换的被动性,加快控制系统的响应速度。通过推导可以得出预测控制滚动优化目标函数为:uRuyuAwQyuAwJTT∆∆+−∆−−∆−=)()(0^0^(5)(5)式中:A为动态系数矩阵,Q为误差权矩阵,y0为控制对象的目标值,R为控制权矩阵,T为采样周期。无输入输出约束时的控制增量为:)())(0,,0,1(^01ywQARQAAuTT−+=∆−(6)当有输入输出约束时先转换为控制量变化率约束,则可通过标准的二次规划方法求解。根据实际数据或实践经验等经验知识容易获得对象随负荷变化的极限参数,采用等间隙测度的方法建立汽温对象的变工况模型类[4],而不必对所有工况进行模型辨识。3.2 工程应用效果新型控制技术在某厂2号锅炉上实施了技术应用开发。投运后锅炉节能减排效果明显,汽温控制品质明显提高,并减轻了运行人员的劳动强度;同时对锅炉效率和氮氧化物的排放进行闭环优化控制,提高了锅炉效率,降低了污染物排放,经济、社会效益显著。(1)汽温控制效果汽温控制品质提高。如图1所示,图上方的红色和蓝色的曲线表示主蒸汽AB侧温度,下方的深蓝色曲线表示过热度,粉色代表负荷,褐色和绿色的是两侧减温水阀门。图1可以看到过热度的控制比较平稳,主蒸汽温度设定值在572℃,在稳定工况基本能够控制在设定值正负2℃以内,而且在升降负荷和吹灰等工况下也能够控制在正负3℃以内。图1应用新型控制技术后汽温控制情况系统投运之前,由于没有采用智能多变量模型预测控制,在变负荷工况下,汽温波动幅度较大,特别是过热度在升降负荷过程中波动较大。图2中,主蒸汽温度设定值在570℃主蒸汽温度控制也不理想,波动范围在设定值正负5℃左右,控制品质不佳。图2系统投运前汽温控制情况(2)燃烧优化效果电厂为了验证节能减排的实际效果,进行了#2炉性能测试。试验采取智能控制系统投运与不投运对比工况测试,分别在机组负荷600MW、540MW、480MW工况下进行3组平行工况(共6个工况)的对比测试。各工况锅炉效率见下表,表中锅炉效率均已进行了相关修正。8期ok.indd912014-8-1118:15:0092Technology技术纵横AUTOMATIONPANORAMA2014.8如表1所示,锅炉效率平均提高了0.32%,NOX平均下降了22.2%。表1投运前后锅炉效率及NOX对比情况工况智能控制状态负荷MW修正后炉效修正后NOXMg/Nm3炉效提升%NOX下降1ON60094.39142.500.2922.82OFF60094.10184.633ON54094.34149.540.3521.34OFF54093.99190.075ON48094.39138.990.3222.46OFF48094.07179.16从历史统计数据,如图3所示,图中红色表示系统改造后的排放量,蓝色表示未改造前的排放量。可以看出,氮氧化物下降非常明显。图3氮氧化物对比图以平均主汽温、再热汽温能够提高3℃,锅炉效率提高0.32%,降低污染物NOX排放22.2%来计算,每年可以帮企业节省约600万元,节能减排效果显著。4 结语本课题新型控制技术在某电厂2号机组上的成功应用,有效地提高了汽温控制品质,并且使锅炉效率提高0.32%,NOX下降22.2%,节能和环保效果显著。证实了该技术在电厂节能减排中的重要作用。随着电力行业竞争的加剧,如何利用新型控制技术结合目前的生产实际,开发通用性强、稳定有效的智能控制系统将会在电厂得到青睐,从而进一步推动电力行业节能减排事业的发展。参考文献:[1]许继刚.自动化技术与电厂节能减排[J].自动化博览,2009,26(1):44-45.[2]J.BrainFroisy.Modelpredictivecontrol-Buildingabridgebetweentheoryandpractice[J].ComputerandChemicalEngineering,2006,30(6):1426-1435.[3]秦志明,卢秀梅,等.一种新的控制方法在主汽温控制中的应用研究[J].仪器仪表用户,2005.12(2):4-6.作者简介叶圣策(1975-),男,浙江永嘉人,助工,本科,现就职于浙江浙能乐清发电有限责任公司,主要研究方向为热工自动化。在明渠中垂直放一块上部有矩形缺口的堰板,流体被堰板挡住,液位升高直至超过堰高P时,在重力作用下,流体越过堰板向下游流去,流量和堰上水头(h)成一定的对应关系。图2矩形堰测量原理图明渠流量公式如下:Q=mb2gH3/2式中Q—流量;b—堰宽;H—堰上水头;m—流量系数。流量系数计算如下:若堰宽与堰前水面宽度相等,则称无侧面收缩,当无侧面收缩,且水流流速V小的可以忽略不计时,m=0.405+0
本文标题:90控制优化技术在火电厂节能减排工作中的应用
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