循环流化床锅炉主蒸汽压力控制系统优化

循环流化床锅炉主蒸汽压力控制系统优化

尹佳锋，刘亮

（贵州华电清镇发电有限公司，贵州贵阳５５１４００）

摘要：针对循环流化床锅炉的燃烧特点，以主蒸汽压力为被控对象对燃烧控制系统进行优化。优化的特点是将常规的比例积分微分（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ　ｐｌｕｓ　ｉｎｔｅｇｒａｌ　ｐｌｕｓ　ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ，ＰＩＤ）控制与模糊控制相结合，在ＰＩＤ调节的基础上，采用模糊推理的思想，根据不同的主蒸汽压力偏差和偏差变化率对ＰＩＤ控制器的比例系数、积分系数和微分系数进行自动调节。结果表明该控制器对蒸汽压力具有良好的控制性能，能够有效地改善系统的动态品质，对工况改变时模型变化的鲁棒性有较大提高。

关键词：循环流化床锅炉；蒸汽压力；模糊控制；比例积分微分

中图分类号：ＴＫ３２３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００７－２９０Ｘ（２０１１）１０－００５８－０３

Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｍａｉｎ　Ｓｔｅａｍ　Ｐｒｅｓｓｕｒｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｉｎ　Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇ

Ｆｌｕｉｄｉｚｅｄ　Ｂｅｄ　Ｂｏｉｌｅｒ

ＹＩＮ　Ｊｉａ－ｆｅｎｇ，ＬＩＵ　Ｌｉａｎｇ

（Ｇｕｉｚｈｏｕ　Ｈｕａｄｉａｎ　Ｑｉｎｇｚｈｅｎ　Ｐｏｗｅｒ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　Ｃｏ．，Ｌｔｄ．，Ｇｕｉｙａｎｇ，Ｇｕｉｚｈｏｕ　５５１４００，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇ　ｆｌｕｉｄｉｚｅｄ　ｂｅｄ　ｂｏｉｌｅｒ（ＣＦＢＢ），ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｉｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｍａｉｎ　ｓｔｅａｍ　ｐｒｅｓｓｕｒｅ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ．Ｔｈｅ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ　ｂｙ　ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ　ｐｌｕｓ　ｉｎｔｅｇｒａｌｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ（ＰＩＤ）ｗｉｔｈ　ｆｕｚｚｙ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｎｄ　ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ　ｆａｃｔｏｒ；ｂｙ　ａｄｏｐｔｉｎｇ　ｆｕｚｚｙ　ｒｅａｓｏｎｉｎｇ，ｉｎｔｅｇｒａｌ　ｆａｃｔｏｒ　ａｎｄ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ　ｃｏ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ｏｆ　ＰＩＤ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　ａｒｅ　ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ　ａｄｊｕｓｔｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｓ　ｏｆ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｍａｉｎ　ｓｔｅａｍ　ｐｒｅｓｓｕｒｅ　ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ　ａｎｄ　ｒａｔｅｓ　ｏｆｃｈａｎｇｅｓ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　ｉｓ　ｗｅｌｌ　ｃａｐａｂｌｅ　ｉｎ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ　ｓｔｅａｍ　ｐｒｅｓｓｕｒｅ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅｓｙｓｔｅｍ　ａｎｄ　ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ　ｏｆ　ｍｏｄｅｌ　ｃｈａｎｇｅ　ｗｈｅｎ　ｔｈｅ　ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　ｂｅｃｏｍｅｓ　ａｌｔｅｒｅｄ．

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ＣＦＢＢ；ｓｔｅａｍ　ｐｒｅｓｓｕｒｅ；ｆｕｚｚｙ　ｃｏｎｔｒｏｌ；ＰＩＤ

循环流化床锅炉（ｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇ　ｆｌｕｉｄｉｚｅｄ　ｂｅｄ　ｂｏｉｌｅｒ，ＣＦＢＢ）具有燃烧效率高、燃烧适应性广、低污染等独特的优点，因而受到世界各国的广泛重视并得到迅速发展［１］。但是，在理论和实践上其仍有许多不完善之处，尤其在燃烧控制系统方面，大多数ＣＦＢＢ的自动化水平不高，有的至今仍采用手动操作。鉴于以上原因，很难获得精确的ＣＦＢＢ数学模型，如果采用固定参数的常规比例积分微分（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ　ｐｌｕｓ　ｉｎｔｅｇｒａｌ　ｐｌｕｓ　ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ，ＰＩＤ）控制器，当工况发生较大变化时则很难保障控制系统的控制品质。

目前的ＣＦＢＢ大多采用传统的ＰＩＤ控制方式

或者手动控制方式，模糊控制器对于控制上述对象较为有效，因此本文针对ＣＦＢＢ燃烧过程的特殊性，设计出１种模糊自整定ＰＩＤ控制器，在控制回路上仍保留ＰＩＤ调节器，同时采用模糊推理方法对控制系统进行优化。

１　ＣＦＢＢ主蒸汽压力控制方案

ＣＦＢＢ燃烧系统存在着较为密切的耦合关系，给控制量和被控量的配比带来一定的难度。目前，一般将燃烧系统分解为几个相对独立的调节对象，分别独立进行调解控制。

在ＣＦＢＢ中，改变给煤量会同时影响床温和主蒸汽压力，即存在耦合问题。目前大多数ＣＦＢＢ的主蒸汽压力控制系统采用主控参数为蒸汽压力、

　第２４卷第１０期广东电力Ｖｏｌ．２４　Ｎｏ．１０ ２０１１年１０月ＧＵＡＮＧＤＯＮＧ　ＥＬＥＣＴＲＩＣ　ＰＯＷＥＲ　Ｏｃｔ．２０１１　

收稿日期：２０１１－０２－２０

副控参数为燃料量、控制量也为燃料量的串级控制系统。当负荷发生变化时，蒸汽压力随之改变，通过调节燃料量使床温相应变化，从而改变锅炉产汽量。根据文献［２］，在燃烧率扰动时，经现场辨识得到汽压被控对象的动态特性：

Ｇ（ｓ）＝

Ｋ（１＋Ｔｓ

）２

ｅ－τ

ｓ．（１）式中：Ｇ为传递函数；Ｋ为静态增益；Ｔ为惯性时间常数；τ为纯滞后时间常数；ｓ为拉普拉斯算

子。当锅炉负荷在２５％～１００％额定负荷的范围内

变化时，以上各参数的变化范围分别为：Ｋ＝６～４，Ｔ＝３００～１５０　ｓ；τ＝１００～６０　

ｓ。２　模糊自校正ＰＩＤ控制器的结构和设计

２．１　模糊自校正ＰＩＤ控制器的结构

模糊ＰＩＤ控制是将模糊控制和ＰＩＤ控制相结合的新型控制算法，具有更好的鲁棒性和稳定性，而且所需要的反应时间更短。模糊ＰＩＤ控制器的原理如图１所示

。

ｅ—偏差；ΔＫＰ—比例系数变化量；ΔＫＩ—积分系数变化量；Δ

ＫＤ—微分系数变化量。图１　模糊ＰＩＤ控制器原理

由图１可见，模糊控制由常规ＰＩＤ控制和模糊推理２部分组成。模糊推理实质上就是１个模糊控制器，其输入是偏差ｅ和偏差变化率ｅｃ，输出是

Δ

ＫＰ、ΔＫＩ和ΔＫＤ。ＰＩＤ参数模糊自整定是找出ΔＫＰ、ΔＫＩ和ΔＫＤ这３个ＰＩＤ参数与ｅ、ｅｃ之间的模糊关系，在运行中检测ｅ和ｅｃ，根据模糊控制原理对ΔＫＰ、ΔＫＩ和ΔＫＤ进行在线修改，以满足

ｅ和ｅｃ对控制参数的不同要求，使被控对象有良

好的动、静性能［

３－５

］。理想的模糊ＰＩＤ控制器由下式表示：

ｕ（ｔ）＝ＫＰｅｐ（ｔ）＋１ＴＩ∫

ｅｐ（ｔ）ｄｔ＋ＴＤｄｅｐ（ｔ）ｄ［

］

ｔ

．（２

）式中：ｕ（ｔ）为控制器输出；ｅｐ（ｔ）为主蒸汽压力实

测值与设定值的偏差；ｔ为时间；ＫＰ为比例系数；

ＴＩ为积分时间；ＴＤ为微分时间。

由于计算机控制系统为离散系统，因此将式（２）离散化，并采用增量式ＰＩＤ离散表达式表示：

Δｕ（ｋ）＝ＫＰ［ｅｐ（ｋ）－ｅ

ｐ（ｋ－１）］＋ＫＩ（ｋ）＋ＫＤ［ｅｐ（ｋ）－２ｅｐ（ｋ－１）＋ｅｐ（ｋ－２）］．（３）式中：Δｕ（ｋ）为ｋ时刻的输出控制量；ｅｐ（ｋ）为ｋ时刻主蒸汽压力实际测量值与设定值的偏差。

本设计采用二维模糊控制器，有２个输入量，即主蒸汽压力与给定值的偏差ｅｐ和偏差变化率ｅｃ，ｐ

；３个输出量，即ＰＩＤ参数的校正量ΔＫＰ、Δ

ＫＩ和ΔＫＤ。３　模糊控制器的设计

由模糊控制的机理可知，在进行模糊推理之前，首先要对输入变量进行模糊化，方法如下：ａ）将设定压力和实际压力之间的误差值ｅｐ模

糊化，选择语言集为｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＥ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝

，其中ＮＢ、ＮＭ、ＮＳ、ＺＥ、ＰＳ、ＰＭ和ＰＢ分别表示负大、负中、负小、零、正小、正中和正大，模糊论域可选择为｛－ｎ，ｎ－２

，…，－２，０，２，…，ｎ＋２，ｎ｝，最大压力偏差范围为［－

ｑ，ｑ］

，则量化因子Ｋｅ＝ｎ／ｑ

．（４）ｂ）对于锅炉主蒸汽压力偏差变化率ｅｃ，ｐ，选择合适的模糊论域和偏差变化率范围，按照式（４）可以计算出相应的模糊量化因子。

ｃ）对于输出量ｕ，调节范围为［－Ｒ，Ｒ］

，语言集为｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＥ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝，模糊论域可选择为｛－ｍ，ｍ－２，…，－２，０，２，…，ｍ＋２，ｍ｝

，输出比例因子Ｋｕ＝Ｒ／ｍ

．

（５

）ｄ）输入、输出变量的模糊集均取｛ＮＢ，ＮＭ，

ＮＳ，ＺＥ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝，ｅｐ的基本论域为［－

０．３，０．３］，ｅｃ，ｐ的基本论域为［－

３，３］，ΔＫＰ的基本论域为［－０．３，０．３］，ΔＫＩ的基本论域为［－２，２］

，Δ

ＫＤ的基本论域为［－２０，２０］。模糊规则库的建立可以先从分析专家的先验知识入手，同时考虑系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等。分析系统的阶跃响应特性，在初始阶段，偏差较大，应适当增加ＫＰ，减小ＫＩ；随９

５　第１０期尹佳锋，等：循环流化床锅炉主蒸汽压力控制系统优化