CN106773669A - 一种燃料热值实时自适应校正的火电机组协调控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种燃料热值实时自适应校正的火电机组协调控制方法，其包括如下步骤：步骤1.在线递推估计当前运行条件下的燃料热值系数k；步骤2.在基本稳定的机组运行工况下，整定协调控制系统的燃烧率控制器的参数以获得满意的调节效果；步骤3.将所述步骤2中整定的协调控制系统满意运行工况下的燃料热值系数记为k0；步骤4.计算经过燃料热值校正后的总燃料量B0；步骤5.将校正后的总燃料量B0代替总燃料量测量值B用于协调控制系统的燃料量调节。本发明的有益效果是能够实现燃料热值的在线快速自适应校正，及时修正电站锅炉‑汽轮机协调系统的燃烧率控制指令，提高锅炉‑汽轮机协调系统对燃料热值变化的鲁棒性和稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及一种燃料热值实时自适应校正的火电机组协调控制方法，属于火力发电机组自动控制技术领域。
背景技术
电站锅炉-汽轮机协调控制系统的任务是通过锅炉侧的燃料率指令uB和汽机侧的汽机调门开度指令uT的联合调节，以及时响应中调负荷指令N0要求的机组出力N，同时维持机组主蒸汽压力P在允许的设定值P0范围，二者的协调配合是提高发电机组的经济效益、保证机组安全运行的不可缺少的环节，这需要机组具备性能优良的自动控制系统予以保证。
然而由于我国火电燃煤机组的燃料来源十分不稳定，导致协调控制系统的调节品质受燃料来源的影响很大，受影响的核心因素则是燃料热值的变化。为此一些适应燃料热值变化的方案陆续被提出。但总体来说，主要有两种方式：(I)运行人员基于相关技术人员的离线化验燃料热值，手动输入后进行热值校正，这种方法的明显缺点是由于离线化验的时间长，校正过程滞后而影响校正效果；(II)通过判定机组处于稳态工况，采用稳态数据计算校正系数，这种方法的明显缺点是动态过程中的燃料热值变化无法得到及时的校正。
由上述分析可见，已有的燃料热值校正方法仍存在一定的局限性或缺陷。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种准确度高，并且可以在机组运行的动态过程中在线快速自适应更新的燃料热值实时自适应校正的火电机组协调控制方法。本发明的技术方案如下：
一种燃料热值实时自适应校正的火电机组协调控制方法，其采用如下步骤：
步骤1.在线递推估计当前运行条件下的燃料热值系数k；
步骤2.在基本稳定的机组运行工况下，整定协调控制系统的燃烧率控制器的参数以获得满意的调节效果；
步骤3.将所述步骤2中整定的协调控制系统满意运行工况下的燃料热值系数记为k0；
步骤4.计算经过燃料热值校正后的总燃料量B0；
步骤5.将校正后的总燃料量B0代替总燃料量测量值B用于协调控制系统的燃料量调节。
进一步的，所述步骤1中的燃料热值系数k的在线递推估计的方法具体是采用在线递推最小二乘法，如下：
根据燃烧率uB(t)和汽机调门开度uT(t)对机组负荷N(t)的机理分析，在任意时刻t和任意负荷的局部工况点，将机组负荷N(t)的特性采用如下的受控自回归滑动平均CARMA模型描述：
其中：t表示当前采样控制时刻；
n是模型阶次，取值整数范围n＝4～8；
ΔN(t)、ΔuB(t)、ΔuT(t)分别表示机组负荷N(t)、燃烧率uB(t)、汽机调门开度uT(t)信号在t时刻的增量，即变化量；
ai、bi、ci是模型系数，i＝1,2,…,n；
记所述受控自回归滑动平均(CARMA)模型的系数向量为θ(t)＝[a1，a2，...，an，b1，b2，...，bn，c1，c2，…，cn]T，及其数据向量为 则受控自回归滑动平均(CARMA)模型的系数向量和数据向量可采用收敛速度快的渐消记忆最小二乘算法进行在线递推计算：
其中：ρ是遗忘因子，取值范围ρ＝0.95～0.998；
S(t)是修正系数矩阵；
I是3n维单位矩阵；
P(t)是协方差矩阵，其初值取值范围P(0)＝(10-6～10-5)I；
于是基于上述机组负荷N(t)的特性模型，通过渐消记忆最小二乘算法在线递推计算得到模型系数向量θ(t)之后，得到θ(t)的各元素，继而得到ai和bi的值，如下式进行燃料热值系数k的在线自适应更新计算：
进一步的，所述步骤2中的基本稳定的机组运行工况是指机组负荷N(t)不变或变化较小，即
其中，M是用于判定稳态工况的机组负荷信号计算点数，取值范围M＝10～20；是机组负荷N(t)在最近M个时刻，即t,t-1,…,t-M+1这M个时刻的平均值；
δ是用于判定稳态工况的阈值，取值范围δ＝(1％～3％)MCR，MCR是机组额定负荷。
进一步的，所述步骤2中的协调控制系统的燃烧率控制器，采用比例积分微分PID控制，如下式：
其中，e(τ)是τ时刻被控量与其设定值之间的误差。当协调控制采用机跟炉方式时，被控量是主蒸汽压力，当协调控制采用炉跟机方式时，被控量是机组功率；
Kp、Ki、Kd分别是PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数；
uB(t)是t时刻的燃烧率指令。
进一步的，所述步骤4中的经过燃料热值校正后的总燃料量B0，是将当前时刻在线自适应估计的燃料热值系数k与步骤3记录的燃料热值系数k0的比值与当前计算的总燃料量测量值B相乘，即B0＝(k/k0)B，所述总燃料量B0进一步用于燃料量的调节。
对本发明解决技术问题的进一步说明：对于技术背景中提到的第(II)种已有方法，均是基于燃烧过程中机组的静态特性，这需要机组运行在稳态工况，而真正的稳态工况是非常难以达到的，或者说已有方法中判定稳态工况的条件很难得到满足，这就极大的影响了这些方法的应用。燃料热值校正在实质上就是计算燃料量到发电功率的静态放大倍数，而本发明实质上是基于机组的动态模型公式(1)计算静态放大倍数，这是动态系统理论和控制理论中的基本原理。由此可见，本发明在原理上是基于机组的动态模型，无需机组进入稳定工况，而且事实上，越是动态过程，越有利于本发明发挥作用。当机组进入稳态工况时又不会影响本发明作用的发挥，因为在稳态工况下，由于算法的本质会保证本发明计算的燃料热值系数保持不变。当燃料热值发生变化时，机组一定进入非稳态(至少是暂时性的非稳态)，因为燃料热值的变化必然导致发电功率和主蒸汽压力变化，因而机炉协调控制器动作进行系统调节，此时本发明立即自适应地跟踪计算新的燃料热值系数，但已有方法必须等待进入新的稳态工况才能给出新的燃料热值系数，最坏的情况是机组长时间无法进入满足已有方法稳态判定条件的稳态工况，新的燃料热值系数一直不能给出。对于本发明来说，也需要有一个基本稳态的工况，但是仅仅需要一次满足稳态判定条件的工况即可，那就是整定协调系统的控制器参数获得满意调节效果的时候，以便将那个工况下计算得到的燃料热值系数k记忆为基准值k0。这一点又是一件好事，因为燃料热值的校正总是要基于某一个基准或者说某一个工况的，而已经存在的方法所使用的基准都是设计煤种，那么要最大程度的发挥燃料热值校正的效果，就必须要求协调控制系统的控制器参数是在燃烧设计煤种的情况下整定的最佳参数，而这一点往往难以做到。因此，无论从哪一个方面来看，本发明所提供的方法和步骤都是具有新颖性和创造性的，也是非常实用的。
本发明的有益效果如下：
在机组的动态运行过程中，实现燃料热值的在线快速自适应校正，用于及时修正电站锅炉-汽轮机协调系统的燃烧率控制指令，提高锅炉-汽轮机协调系统对燃料热值变化的鲁棒性和稳定性。
附图说明
图1是常规的电站锅炉-汽轮机协调控制系统原理图。
图2是本发明提供的电站锅炉-汽轮机协调控制系统原理图。
图1和图2中符号说明：P为主蒸汽压力测量值，P0为主蒸汽压力设定值，N为发电功率测量值，N0为发电功率设定值，uB为锅炉燃烧率指令，uT为汽轮机调门开度指令。
具体实施方式
下面将结合具体实施例对本发明进行进一步详细的说明。
如图1和图2所示，本实施例涉及电站锅炉汽轮机协调控制系统的控制方法，尤其是涉及一种燃料热值实时自适应校正的电站锅炉汽轮机协调控制方法。本实施例是一种燃料热值校正方法，能够克服燃料热值的变化导致机炉协调系统控制性能变差的问题。具体实现方法如下：
步骤1.在线递推估计当前运行条件下的燃料热值系数k；
步骤2.在基本稳定的机组运行工况下，整定协调控制系统的燃烧率控制器的参数以获得满意的调节效果；
步骤3.将所述步骤2中整定的协调控制系统满意运行工况下的燃料热值系数记为k0；
步骤4.计算经过燃料热值校正后的总燃料量B0；
步骤5.将校正后的总燃料量B0代替总燃料量测量值B用于协调控制系统的燃料量调节。
进一步的，所述步骤1中的燃料热值系数k的在线递推估计的方法具体是采用在线递推最小二乘法，如下：
根据燃烧率uB(t)和汽机调门开度uT(t)对机组负荷N(t)的机理分析，在任意时刻t和任意负荷的局部工况点，将机组负荷N(t)的特性采用如下的受控自回归滑动平均CARMA模型描述：
其中：t表示当前采样控制时刻；
n是模型阶次，取值整数范围n＝4～8；
ΔN(t)、ΔuB(t)、ΔuT(t)分别表示机组负荷N(t)、燃烧率uB(t)、汽机调门开度uT(t)信号在t时刻的增量，即变化量；
ai、bi、ci是模型系数，i＝1,2,…,n；
记所述受控自回归滑动平均(CARMA)模型的系数向量为θ(t)＝[a1，a2，...，an，b1，b2，...，bn，c1，c2，...，cn]T，及其数据向量为 则受控自回归滑动平均CARMA模型的系数向量和数据向量可采用收敛速度快的渐消记忆最小二乘算法进行在线递推计算：
其中：ρ是遗忘因子，取值范围ρ＝0.95～0.998；
S(t)是修正系数矩阵；
I是3n维单位矩阵；
P(t)是协方差矩阵，其初值取值范围P(0)＝(10-6～10-5)I；
于是基于上述机组负荷N(t)的特性模型，通过渐消记忆最小二乘算法在线递推计算得到模型系数向量θ(t)之后，得到θ(t)的各元素，继而得到ai和bi的值，如下式进行燃料热值系数k的在线自适应更新计算：
进一步的，所述步骤2中的基本稳定的机组运行工况是指机组负荷N(t)不变或变化较小，即
其中，M是用于判定稳态工况的机组负荷信号计算点数，取值范围M＝10～20；是机组负荷N(t)在最近M个时刻，即t,t-1,…,t-M+1这M个时刻的平均值；
δ是用于判定稳态工况的阈值，取值范围δ＝(1％～3％)MCR，MCR是机组额定负荷。
进一步的，所述步骤2中的协调控制系统的燃烧率控制器，采用比例积分微分PID控制，如下式：
其中，e(τ)是τ时刻被控量与其设定值之间的误差。当协调控制采用机跟炉方式时，被控量是主蒸汽压力，当协调控制采用炉跟机方式时，被控量是机组功率；
Kp、Ki、Kd分别是PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数；
uB(t)是t时刻的燃烧率指令。
进一步的，所述步骤4中的经过燃料热值校正后的总燃料量B0，是将当前时刻在线自适应估计的燃料热值系数k与步骤3记录的燃料热值系数k0的比值与当前计算的总燃料量测量值B相乘，即B0＝(k/k0)B，所述总燃料量B0进一步用于燃料量的调节。
上述详细说明是针对本发明可行实施例的具体说明，该实施例并非用以限制本发明的专利范围，凡未脱离本发明的等效实施或变更，均应包含于本案的专利保护范围中。
Claims (5)
1.一种燃料热值实时自适应校正的火电机组协调控制方法，其特征在于步骤如下：
步骤1.在线递推估计当前运行条件下的燃料热值系数k；
步骤2.在基本稳定的机组运行工况下，整定协调控制系统的燃烧率控制器的参数以获得满意的调节效果；
步骤3.将所述步骤2中整定的协调控制系统满意运行工况下的燃料热值系数记为k0；
步骤4.计算经过燃料热值校正后的总燃料量B0；
步骤5.将校正后的总燃料量B0代替总燃料量测量值B用于协调控制系统的燃料量调节。
2.根据权利要求1所述的一种燃料热值实时自适应校正的火电机组协调控制方法，其特征在于：所述步骤1中的燃料热值系数k的在线递推估计的方法具体是采用在线递推最小二乘法，如下：
根据燃烧率uB(t)和汽机调门开度uT(t)和对机组负荷N(t)的机理分析，在任意时刻t和任意负荷的局部工况点，将机组负荷N(t)的特性采用如下的受控自回归滑动平均(CARMA)模型描述：
其中：t表示当前采样控制时刻；
n是模型阶次，取值整数范围n＝4～8；
ΔN(t)、ΔuB(t)、ΔuT(t)分别表示机组负荷N(t)、燃烧率uB(t)、汽机调门开度uT(t)信号在t时刻的增量，即变化量；
ai、bi、ci是模型系数，i＝1,2,…,n；
记所述受控自回归滑动平均(CARMA)模型的系数向量为θ(t)＝[a1，a2，...，an，b1，b2，...，bn，c1，c2，...，cn]T，及其数据向量为 则受控自回归滑动平均(CARMA)模型的系数向量和数据向量可采用收敛速度快的渐消记忆最小二乘算法进行在线递推计算：
其中：ρ是遗忘因子，取值范围ρ＝0.95～0.998；
S(t)是修正系数矩阵；
I是3n维单位矩阵；
P(t)是协方差矩阵，其初值取值范围P(0)＝(10-6～10-5)I；
于是基于上述机组负荷N(t)的特性模型，通过渐消记忆最小二乘算法在线递推计算得到模型系数向量θ(t)之后，得到θ(t)的各元素，继而得到ai和bi的值，如下式进行燃料热值系数k的在线自适应更新计算：
。
3.根据权利要求1所述的一种燃料热值实时自适应校正的火电机组协调控制方法，其特征在于：所述步骤2中的基本稳定的机组运行工况是指机组负荷N(t)不变或变化较小，即
其中，M是用于判定稳态工况的机组负荷信号计算点数，取值范围M＝10～20；是机组负荷N(t)在最近M个时刻，即t,t-1,…,t-M+1这M个时刻的平均值；
δ是用于判定稳态工况的阈值，取值范围δ＝(1％～3％)MCR，MCR是机组额定负荷。
4.根据权利要求1所述的一种燃料热值实时自适应校正的火电机组协调控制方法，其特征在于：所述步骤2中的协调控制系统的燃烧率控制器，采用比例积分微分PID控制，如下式：
其中，e(τ)是τ时刻被控量与其设定值之间的误差；当协调控制采用机跟炉方式时，被控量是主蒸汽压力，当协调控制采用炉跟机方式时，被控量是机组功率；
Kp、Ki、Kd分别是PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数；
uB(t)是t时刻的燃烧率指令。
5.根据权利要求1所述的一种燃料热值实时自适应校正的火电机组协调控制方法，其特征在于：所述步骤4中的经过燃料热值校正后的总燃料量B0，是将当前时刻在线自适应估计的燃料热值系数k与步骤3记录的燃料热值系数k0的比值与当前计算的总燃料量测量值B相乘，即B0＝(k/k0)B，所述总燃料量B0进一步用于燃料量的调节。
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