CN102081352A - 火力发电机组的主汽温预估优化控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于火力发电机组的主汽温控制方法。在规定负荷下，要将过热蒸汽温度控制在额定值的+5℃～-10℃范围内，而目前的主汽温控制系统较难控制在上述温度范围内。本发明采用的技术方案为：首先对主汽温控制的执行机构的非线性特征进行线性化处理；然后通过对象辨识算法获得准确的对象特性，基于该对象模型设计出主汽温预估控制系统；最后通过遗传算法对主汽温控制系统进行优化，获得鲁棒性较强的控制器参数。本发明将执行机构特性进行线性化处理同时将主汽温对象特性进行超前预估处理，设计出相应的主汽温预估优化控制策略，为机组的稳定节能运行提供了可靠保证。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于火力发电机组的主汽温控制方法。
背景技术
火力发电机组的主汽温控制系统具有非线性、大迟延、分布参数和扰动因素多等特点，一般调峰机组经常出现超温现象，燃料量(即煤量)和风量的变化对主汽温控制系统存在较大的扰动，为保证汽轮机的安全经济运行，在规定负荷下，对过热蒸汽温度提出了较高的要求，即要将其控制在额定值的+5℃～-10℃范围内，而目前的主汽温控制系统较难控制在上述温度范围内。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提出一种用于火力发电机组的主汽温控制方法，对主汽温控制系统进行优化，以保证机组的稳定节能运行。
为此，本发明采用如下的技术方案：火力发电机组的主汽温预估优化控制方法，首先对主汽温控制的执行机构的非线性特征进行线性化处理；然后通过对象辨识算法获得准确的对象特性，基于该对象模型设计出主汽温预估控制系统；最后通过遗传算法对主汽温控制系统进行优化，获得鲁棒性较强的控制器参数。
上述的主汽温预估优化控制方法，主汽温控制的执行机构是减温水调节阀，其开度和流量之间呈现非线性特征，对执行机构进行线性化处理的步骤如下：进行阀门的流量特性试验时，将控制器的限值设置为减温水流量的限值，输出指令为减温水的流量指令，该流量指令通过阀门流量特性曲线转换为阀位指令，即获得阀门的实际开度。
上述的主汽温预估优化控制方法，对象辨识算法即先通过对象的开环阶跃响应辨识对象模型，再通过闭环阶跃响应试验修正对象模型，开环试验获得的对象模型是闭环试验修正对象模型的基础。
上述的主汽温预估优化控制方法，在控制系统中控制器参数优化和对象参数辨识是对等的，在一个控制系统中的参数包括控制器参数和对象模型参数，其中任一组参数已知的情况下都可优化另一组参数，即控制器优化与参数辨识具有对等性，从而获得较准确的对象模型。
上述的主汽温预估优化控制方法，主汽温预估控制系统的核心是主汽温预估算法，包括控制预估算法和扰动预估算法。控制预估算法目的是为了减弱对象纯迟延对系统的影响，使控制系统提前动作，提高控制品质。
上述的主汽温预估优化控制方法，控制预估算法的关键是模型动态修正环节，当模型出现偏差时必须进行在线动态校正。扰动预估算法是针对系统受到的外扰而设计的，当机组处于AGC状态时，煤量和风量对系统产生强烈作用，是最常见也是最主要的一种扰动形式。
上述的主汽温预估优化控制方法，扰动预估算法是将动态过程中的外扰与汽温波动进行折算，使之作用于预估控制算法之中。
本发明具有的有益效果是：充分考虑了执行机构的非线性特性和主汽温的对象特性，将执行机构特性进行线性化处理同时将主汽温对象特性进行超前预估处理，设计出相应的主汽温预估优化控制策略，为机组的稳定节能运行提供了可靠保证；仿真和实际应用表明了本发明预估优化控制方法的有效性。
下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。
附图说明
图1为现有减温水阀流量特性曲线。
图2为本发明减温水阀的指令线性化曲线。
图3为本发明闭环修正对象参数原理图。
图4为本发明控制预估算法原理图。
图5为本发明扰动预估算法原理图。
图6为本发明主汽温预估算法的SAMA原理图。
图7为本发明遗传算法程序图。
图8为本发明主汽温预估控制系统优化原理图。
图9-12为应用将本发明应用在工程中的响应曲线。
具体实施方式
1、执行机构线性化
主汽温控制的执行机构是减温水调节阀，其开度和流量之间呈现出非线性特征，一般特性曲线如图1所示，当控制指令经该特性曲线后，对主汽温度的控制作用被弱化，从图1中看出当控制指令大于50后，基本是无效指令，因为实际流量已经不变。
因此需要对执行机构进行线性化处理，具体的做法是进行阀门的流量特性试验，将控制器的限值设置为减温水流量的限值，输出指令为减温水的流量指令，该指令通过阀门流量特性曲线转换为阀位指令，如图2所示，图2是对图1阀门流量特性的反折算，是流量对应阀门开度的一条特性曲线，当控制器给出流量指令时，通过该特性曲线可以获得阀门的实际开度。
2、对象特性试验及辨识
本发明提出了一种准确度较高的对象辨识算法，目的是为了确定对象的数学模型，为设计预估优化控制器做准备。对象辨识算法即先通过对象的开环阶跃响应辨识对象模型，再通过闭环阶跃响应试验修正对象模型。开环试验获得的对象特性是闭环试验修正模型的基础，闭环修正对象模型的原理如图3所示。
本发明提出在控制系统中控制器参数优化和对象参数辨识是对等的，在一个控制系统中的参数包括控制器参数和对象模型参数，其中任一组参数已知的情况下都可优化另一组参数，即控制器优化与参数辨识具有对等性。图3就是根据对等性原理设计的，当获得工程中的控制器参数时可以对对象模型参数进行闭环修正，从而获得较准确的对象模型。
3、主汽温预估算法
主汽温预估算法是主汽温优化控制系统的核心，包括控制预估算法和扰动预估算法两个部分。
控制预估算法目的是为了减弱对象纯迟延对系统的影响，使控制系统提前动作，提前动作的提前量是提高控制品质的重要保证。图4体现了控制预估算法的核心，但是现场应用时需要进行适当的修正来保证系统的适应性。该算法的关键是模型修正环节，它保证了控制预估算法的现场适用性。对于控制预估算法来说模型是最重要的，当内部模型出现偏差时必须采取有效措施来在线动态校正。
扰动预估算法是针对系统受到的外扰而设计的，当机组处于AGC状态时，煤量和风量对系统产生强烈作用，是最常见也是最主要的一种扰动形式，本发明设计了一种扰动预估算法，其原理如图5所示，该扰动预估算法的基本原理是将动态过程中的外扰与汽温波动进行折算，使之作用于预估控制算法之中。
根据控制预估算法和扰动预估算法原理设计出的主汽温预估算法的SAMA原理如图6所示。
4、控制器参数优化
为寻找到一组合适的控制器参数，使之能够具有较好的性能，本发明采用遗传算法对主汽温控制系统进行优化。遗传算法作为一种优化工具，其原理是通过选择、交叉、变异等操作实现全局最优，程序图如图7所示，主汽温控制系统优化的原理如图8所示。
遗传算法程序中适应值计算程序如下：
function[sol，eval]＝fitness3(sol，options)
global kp；
global ki；
global kd；
global i；
kp＝sol(1)；
ki＝sol(2)；
kd＝sol(3)；
i＝i+1；
[t，x，y1，y2]＝sim(′bg′，[0 1000])；
ylong＝length(y1)；
％eval＝1/y(ylong)；
r1＝0.5；
[mp，tf]＝max(y2)；
cs＝length(t)；
yss＝y2(cs)；
sigma＝(mp-yss)/yss；
tp＝t(tf)；
if(sigma＞＝0.0005)
eval＝1/y1(ylong)；
else
eval＝1/y1(ylong)+r1*sigma；
end
根据上述程序设计的遗传算法对控制系统优化时获得的控制器参数具有较强的鲁棒性。在该程序中，性能指标分为优化目标和约束目标，将绝对误差的矩积分做为优化目标，响应曲线的衰减率和超调量的指标做为约束目标，在这两种目标的共同作用下对控制器进行优化，可以获得鲁棒性强的控制参数。
5、本发明的工程应用曲线
以某厂200MW机组的主汽温控制曲线来说明控制效果。按照本发明设计的主汽温控制系统获得的工程控制曲线如图9-12所示。
本发明截取了现场运行时的汽温控制曲线，由图9看出，在负荷以5MW/min的速率变化±20MW时，主汽温不会超温，正向波动在2℃以内，反向在-3℃左右，能够克服煤量和风量对汽温的强烈干扰，满足运行不超温的要求；在图10中，机组处于AGC状态，变负荷速率为5MW/min，负荷由140MW升至204MW，汽温正向偏差在1℃以内，反向偏差在-3℃左右，控制性能良好；图11和图12显示出高负荷段汽温的良好控制品质，偏差在±2℃左右，为机组的稳定节能运行提供了可靠保证。由此可见本发明是解决火电厂汽温控制问题有效途径。
Claims (7)
1.火力发电机组的主汽温预估优化控制方法，首先对主汽温控制的执行机构的非线性特征进行线性化处理；然后通过对象辨识算法获得准确的对象特性，基于该对象模型设计出主汽温预估控制系统；最后通过遗传算法对主汽温控制系统进行优化，获得鲁棒性较强的控制器参数。
2.根据权利要求1所述的主汽温预估优化控制方法，其特征在于主汽温控制的执行机构是减温水调节阀，其开度和流量之间呈现非线性特征，对执行机构进行线性化处理的步骤如下：进行阀门的流量特性试验时，将控制器的限值设置为减温水流量的限值，输出指令为减温水的流量指令，该流量指令通过阀门流量特性曲线转换为阀位指令，即获得阀门的实际开度。
3.根据权利要求1或2所述的主汽温预估优化控制方法，其特征在于所述的对象辨识算法即先通过对象的开环阶跃响应辨识对象模型，再通过闭环阶跃响应试验修正对象模型，开环试验获得的对象模型是闭环试验修正对象模型的基础。
4.根据权利要求3所述的主汽温预估优化控制方法，其特征在于在控制系统中控制器参数优化和对象参数辨识是对等的，在一个控制系统中的参数包括控制器参数和对象模型参数，其中任一组参数已知的情况下都可优化另一组参数，即控制器优化与参数辨识具有对等性。
5.根据权利要求4所述的主汽温预估优化控制方法，其特征在于主汽温预估控制系统的核心是主汽温预估算法，包括控制预估算法和扰动预估算法。
6.根据权利要求5所述的主汽温预估优化控制方法，其特征在于控制预估算法的关键是模型动态修正环节，当模型出现偏差时必须进行在线动态校正。
7.根据权利要求6所述的主汽温预估优化控制方法，其特征在于所述的扰动预估算法是将动态过程中的外扰与汽温波动进行折算，使之作用于预估控制算法之中。
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|---|---|---|---|---|
| CN102588949A (zh) * | 2012-03-31 | 2012-07-18 | 浙江大学 | 主蒸汽温度控制中二级减温水阀门位置自寻优方法 |
| CN102777878A (zh) * | 2012-07-06 | 2012-11-14 | 广东电网公司电力科学研究院 | 一种基于改进遗传算法的超超临界机组主汽温pid控制方法 |
| CN105204330A (zh) * | 2015-07-10 | 2015-12-30 | 国电科学技术研究院 | 一种在火电厂汽温系统中牛顿力学控制器的设计方法 |
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2009
- 2009-11-30 CN CN2009101549354A patent/CN102081352A/zh active Pending
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