火力发电机组锅炉控制技术的新进展

火力发电机组锅炉控制技术的新进展

摘要：计算机技术是当今社会的一大重要革新发明，目前许多领域都采用计算

机进行操做，火力系统也不例外，融合计算机技术后的控制系统更加复杂。目前

火力发电机组的数学模型日渐成熟和完善，但是采用锅炉这一设施就注定会有非

线性、不稳定性、惯性大等众多的影响因素，这样就难以让数学模型发挥最大的

效应，控制力度不见准确进而影响正常操作的运行。目前国际上逐渐研究了其他

多种控制方法进行改良，火力发电机也由此变成了一项新型的研究潮流。

关键词：火力发电；机组锅炉；控制技术

近年来，在科技发展的推动下，为我国火力发电厂的发展带来了极大的推动

作用，机组锅炉是火力发电厂中重要的组成部分，一旦其存在问题必将对火力发

电厂的正常运行带来影响，因此，对于这方面的控制技术，我们需要高度重视起来。

一、概述

火力发电中计算机控制的引入为采用复杂的控制策略、先进的算法创造了条件。20世纪70年代后期，最优控制分别在日本和英国的火电机组中获得实际应用。特别是20世纪90年代以来，模糊控制、自适应控制和神经控制用于火电机

组的研究，在国内外获得了长足进展，而预测控制在火电机组中的应用成为近年

来的研究热点。火电机组的控制系统大部分是由PID（PI）算法的多个单输入单输出反馈控制回路组成，在预定的基本负荷工作点整定控制器参数并固定下来。对

于在此工作点附近的随机负荷扰动，其调节的有效性已被几十年的研究和实践所

证实。然而，当前电网负荷需求的峰谷差加大，大容量机组参与调峰已不可避免。为高效参与负荷调度，机组的控制必须在日、周和季节等调度周期内适应负荷变

动以及随机波动。在负荷调度过程中，随着工作点的变化，过程动态特性中的非

线性和相互影响降低了发电机组的运行性能，上述控制方案受到挑战。火电机组中，锅炉对负荷的响应速度比汽轮机对负荷的响应速度慢很多。因此，影响机组

负荷跟踪速度的因素，主要集中在锅炉部分。锅炉是一个复杂的多变量非线性系统，各通道之间存在强耦合;蒸汽压力、温度过程都具有较大的惯性和滞后，这些特点不利于锅炉的控制。此外，为提高发电机组的整体效率，机组向着高参数、

大容量的方向发展，而运行的安全性则对机组运行中汽包水位、过热蒸汽温度、

再热蒸汽温度等的控制性能（如速度、精度等）提出了更加苛刻的要求。这样的

发展趋势给锅炉控制造成了更大的困难。为此，近年来人们研究了多种新的控制

策略来解决上述控制难题。

二、传统火力发电技术存在的不足

目前，锅炉控制技术主要是由多个单输入、出这些回路构成，可以预先设定

所能承担的工作符合，以参数的形式表现并将数字进行固定。这种算法简称PI算法。但是目前我国的电力负荷较重，人民对电的需求越多越多，这就导致电网的

波峰波谷差距悬殊，就不得不使用大容量的机组进行调节。调度工作至关重要，

要想最大效率的提高所受负荷，机电组一定要控制调度周期，随机应对负荷变动

和随机性问题。在调度过程中，工作点的改变很大程度上影响了零件的运行，这

样会大幅度的降低发电机的工作性能。而锅炉机组的控制问题也由来许久，复杂

的非线性运行体系导致各个通道连接处都会存在滞后现象，这些因素都会导致总

体难以控制。锅炉发现机组面临着新一轮的革新，只有容量巨大、参数程度高等

设施才能够保证锅炉的正常运行，在运行过程中确保锅炉的安全性，有效对蒸汽

温度、再热温度进行宏观系统的调控至关重要，而传统的火力发电原有的机组并

不能满足这些需求，也不能达标所需的安全指标，这就让火力发电厂存在较大的

安全隐患。人们为了解决传统技术中的非线性问题等众多不可控因素，对每一项

可能的策略进行研究，希望能解决控制中存在的不足。

三、锅炉的新技术

1.自适应控制，对系统的运行状态可以利用自适应控制去跟踪，并且对控制

器参数进行更新，对动态性变化的过程控制问题能够有效的处理。在电网负荷大

范围变动的情况下，自适应控制在机组运行中，就会将有效的控制策略为多输出

多输入的非线性发电机组系统提供出来。自适应模糊控制器被有关设计人员研制

了出来，通过气泡水位的有关信号显示，性能比PID控制优秀。在燃烧控制里面，利用自主在线学习，进而对煤比优风的密度利用在线自寻找优风予以实现，将模

糊粗调机制建立起来，并且根据具体系统的变化和系统输出偏差，再一次对控制

系统进行调整，来有效的控制过热气温，对对象模型不需要用该方案在线辨识，

将计算量能够极大的降低下来，便于对实时性要求给予满足。依据操作参数和目

标参数的改变，根据操作人员分析具体过程，将PID控制参数模糊调整策略建立

起来。方针结果证明，这种方案十分利于过热气温控制，对于对象特性变化的影

响能够较高的克服，控制系统超调小、鲁棒性能强、速度快

2.神经控制，神经控制是通过建立神经网络进行控制的技术。由于神经网络

具有非线性映射能力和函数逼近能力，因此这种控制能够对锅炉中的非线性建模

和控制提供良好的控制工具。希腊国立工业大学等人提出的汽包锅炉控制方案，

能够通过误差反向传播算法对锅炉动态特性进行逆向研究，建立逆向的神经动态

控制器，，通过对汽包锅炉压力控制进行仿真表明，这种控制器的响应时间要明

显比传统的控制技术短。德国工业大学的相关研究人员采用将复杂系统分解的方法，采用多智能体系统来控制锅炉的燃烧过程。研究实例表明，通过利用神经网

络的自组织和自学习的能力，能够发现机组运行数据中的动态信息，补偿对象的

非线性，克服不确定性的影响，能够将系统进行线性耦合。

3.补偿控制，典型的大迟延、多容控制对象为蒸汽控制过程中的典型现象，

对此，将Smith预估补偿引入到控制中，进而将串级控制系统建立起来，便于对

其延迟特性进行克服。电厂中的具体使用结果证明，有着优秀的适应对象变能力

和抗干扰能力存在于该系统中，但是对于系统的负荷扰动，Smith预估器还很难

处理，因此，在对非线性汽温对象的负荷变化补偿时，可以应用负荷前馈信号。

对控制过程的大范围运行能够通过反馈—前馈控制给予实现，用开环前馈控制将

大范围的可空性获取出来，这是其主要思想，对围绕期望轨迹偏差和不确定性可

以用闭环反馈控制予以实现。下层控制回路可以应用上层模糊推理系统的数值，

下层利用反馈控制信号和馈控制信号对大范围负荷变动时的机组运行予以实现。

将状态反馈应用到控制道路中，将状态前馈应用到扰动通道中，通过分析有关的

方针结果我们能够发现，和串级三冲量控制方案比较，其控制品质更为优秀。

4.预测控制，在热工程控制中，普遍存在着系统的惯性较大，滞后性较大，

以及非线性等因素导致难以建立精确的数学模型，这样传统的控制技术难以解决

非精确模型的控制，导致控制出现偏差。而预测控制对模型的精度没有很高的要求，鲁棒特性较好，能够很好的解决这些问题，因此预测控制在热工程技术中有

着广泛的应用。通过预测控制技术能够实现对200MW汽包锅炉过热蒸汽压力的

自调整控制，研究的仿真结果表明：在大范围运行条件下，预测控制能够明显的

提高控制性能。英国的贝尔法斯特大学的研究人员基于广义的预测控制设计变量