專利名稱：火力發(fā)電機組的主汽溫預估優(yōu)化控制方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明涉及一種用于火力發(fā)電機組的主汽溫控制方法。
背景技術(shù)：
火力發(fā)電機組的主汽溫控制系統(tǒng)具有非線性、大遲延、分布參數(shù)和擾動因素多等 特點，一般調(diào)峰機組經(jīng)常出現(xiàn)超溫現(xiàn)象，燃料量(即煤量)和風量的變化對主汽溫控制系統(tǒng) 存在較大的擾動，為保證汽輪機的安全經(jīng)濟運行，在規(guī)定負荷下，對過熱蒸汽溫度提出了較 高的要求，即要將其控制在額定值的+5°C -10°C范圍內(nèi)，而目前的主汽溫控制系統(tǒng)較難 控制在上述溫度范圍內(nèi)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，提出一種用于火力 發(fā)電機組的主汽溫控制方法，對主汽溫控制系統(tǒng)進行優(yōu)化，以保證機組的穩(wěn)定節(jié)能運行。為此，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案火力發(fā)電機組的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，首 先對主汽溫控制的執(zhí)行機構(gòu)的非線性特征進行線性化處理；然后通過對象辨識算法獲得準 確的對象特性，基于該對象模型設計出主汽溫預估控制系統(tǒng)；最后通過遺傳算法對主汽溫 控制系統(tǒng)進行優(yōu)化，獲得魯棒性較強的控制器參數(shù)。上述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，主汽溫控制的執(zhí)行機構(gòu)是減溫水調(diào)節(jié)閥，其開 度和流量之間呈現(xiàn)非線性特征，對執(zhí)行機構(gòu)進行線性化處理的步驟如下進行閥門的流量 特性試驗時，將控制器的限值設置為減溫水流量的限值，輸出指令為減溫水的流量指令，該 流量指令通過閥門流量特性曲線轉(zhuǎn)換為閥位指令，即獲得閥門的實際開度。上述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，對象辨識算法即先通過對象的開環(huán)階躍響應辨 識對象模型，再通過閉環(huán)階躍響應試驗修正對象模型，開環(huán)試驗獲得的對象模型是閉環(huán)試 驗修正對象模型的基礎。上述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，在控制系統(tǒng)中控制器參數(shù)優(yōu)化和對象參數(shù)辨識 是對等的，在一個控制系統(tǒng)中的參數(shù)包括控制器參數(shù)和對象模型參數(shù)，其中任一組參數(shù)已 知的情況下都可優(yōu)化另一組參數(shù)，即控制器優(yōu)化與參數(shù)辨識具有對等性，從而獲得較準確 的對象模型。上述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，主汽溫預估控制系統(tǒng)的核心是主汽溫預估算 法，包括控制預估算法和擾動預估算法?？刂祁A估算法目的是為了減弱對象純遲延對系統(tǒng) 的影響，使控制系統(tǒng)提前動作，提高控制品質(zhì)。上述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，控制預估算法的關鍵是模型動態(tài)修正環(huán)節(jié)，當 模型出現(xiàn)偏差時必須進行在線動態(tài)校正。擾動預估算法是針對系統(tǒng)受到的外擾而設計的， 當機組處于AGC狀態(tài)時，煤量和風量對系統(tǒng)產(chǎn)生強烈作用，是最常見也是最主要的一種擾 動形式。上述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，擾動預估算法是將動態(tài)過程中的外擾與汽溫波動進行折算，使之作用于預估控制算法之中。本發(fā)明具有的有益效果是充分考慮了執(zhí)行機構(gòu)的非線性特性和主汽溫的對象特 性，將執(zhí)行機構(gòu)特性進行線性化處理同時將主汽溫對象特性進行超前預估處理，設計出相 應的主汽溫預估優(yōu)化控制策略，為機組的穩(wěn)定節(jié)能運行提供了可靠保證；仿真和實際應用 表明了本發(fā)明預估優(yōu)化控制方法的有效性。下面結(jié)合說明書附圖和具體實施方式
對本發(fā)明作進一步說明。
圖1為現(xiàn)有減溫水閥流量特性曲線。
圖2為本發(fā)明減溫水閥的指令線性化曲線。
圖3為本發(fā)明閉環(huán)修正對象參數(shù)原理圖。
圖4為本發(fā)明控制預估算法原理圖。
圖5為本發(fā)明擾動預估算法原理圖。
圖6為本發(fā)明主汽溫預估算法的SAMA原理圖。
圖7為本發(fā)明遺傳算法程序圖。
圖8為本發(fā)明主汽溫預估控制系統(tǒng)優(yōu)化原理圖。
圖9-12為應用將本發(fā)明應用在工程中的響應曲線。
具體實施例方式1、執(zhí)行機構(gòu)線性化主汽溫控制的執(zhí)行機構(gòu)是減溫水調(diào)節(jié)閥，其開度和流量之間呈現(xiàn)出非線性特征， 一般特性曲線如圖1所示，當控制指令經(jīng)該特性曲線后，對主汽溫度的控制作用被弱化，從 圖1中看出當控制指令大于50后，基本是無效指令，因為實際流量已經(jīng)不變。因此需要對執(zhí)行機構(gòu)進行線性化處理，具體的做法是進行閥門的流量特性試驗， 將控制器的限值設置為減溫水流量的限值，輸出指令為減溫水的流量指令，該指令通過閥 門流量特性曲線轉(zhuǎn)換為閥位指令，如圖2所示，圖2是對圖1閥門流量特性的反折算，是流 量對應閥門開度的一條特性曲線，當控制器給出流量指令時，通過該特性曲線可以獲得閥 門的實際開度。2、對象特性試驗及辨識本發(fā)明提出了一種準確度較高的對象辨識算法，目的是為了確定對象的數(shù)學模 型，為設計預估優(yōu)化控制器做準備。對象辨識算法即先通過對象的開環(huán)階躍響應辨識對象 模型，再通過閉環(huán)階躍響應試驗修正對象模型。開環(huán)試驗獲得的對象特性是閉環(huán)試驗修正 模型的基礎，閉環(huán)修正對象模型的原理如圖3所示。本發(fā)明提出在控制系統(tǒng)中控制器參數(shù)優(yōu)化和對象參數(shù)辨識是對等的，在一個控制 系統(tǒng)中的參數(shù)包括控制器參數(shù)和對象模型參數(shù)，其中任一組參數(shù)已知的情況下都可優(yōu)化另 一組參數(shù)，即控制器優(yōu)化與參數(shù)辨識具有對等性。圖3就是根據(jù)對等性原理設計的，當獲得 工程中的控制器參數(shù)時可以對對象模型參數(shù)進行閉環(huán)修正，從而獲得較準確的對象模型。3、主汽溫預估算法主汽溫預估算法是主汽溫優(yōu)化控制系統(tǒng)的核心，包括控制預估算法和擾動預估算法兩個部分?？刂祁A估算法目的是為了減弱對象純遲延對系統(tǒng)的影響，使控制系統(tǒng)提前動作， 提前動作的提前量是提高控制品質(zhì)的重要保證。圖4體現(xiàn)了控制預估算法的核心，但是現(xiàn) 場應用時需要進行適當?shù)男拚齺肀ＷC系統(tǒng)的適應性。該算法的關鍵是模型修正環(huán)節(jié)，它保 證了控制預估算法的現(xiàn)場適用性。對于控制預估算法來說模型是最重要的，當內(nèi)部模型出 現(xiàn)偏差時必須采取有效措施來在線動態(tài)校正。擾動預估算法是針對系統(tǒng)受到的外擾而設計的，當機組處于AGC狀態(tài)時，煤量和 風量對系統(tǒng)產(chǎn)生強烈作用，是最常見也是最主要的一種擾動形式，本發(fā)明設計了一種擾動 預估算法，其原理如圖5所示，該擾動預估算法的基本原理是將動態(tài)過程中的外擾與汽溫 波動進行折算，使之作用于預估控制算法之中。根據(jù)控制預估算法和擾動預估算法原理設計出的主汽溫預估算法的SAMA原理如 圖6所示。4、控制器參數(shù)優(yōu)化為尋找到一組合適的控制器參數(shù)，使之能夠具有較好的性能，本發(fā)明采用遺傳算 法對主汽溫控制系統(tǒng)進行優(yōu)化。遺傳算法作為一種優(yōu)化工具，其原理是通過選擇、交叉、變 異等操作實現(xiàn)全局最優(yōu)，程序圖如圖7所示，主汽溫控制系統(tǒng)優(yōu)化的原理如圖8所示。遺傳算法程序中適應值計算程序如下
function[sol, eval] = fitness3(sol, options)
global kp ；
global ki ；
global kd ；
global i ；
kp = sol(l)；
ki = sol (2)；
kd = sol (3)；
i = i+1 ；
[t, x, yl, y2] = sim(' bg' ,
)；
ylong = length(yl)；
% eval = 1/y (ylong)；
rl = 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/yl (ylong)；
else
eval = 1/yl (ylong)+rl氺sigma ；
end根據(jù)上述程序設計的遺傳算法對控制系統(tǒng)優(yōu)化時獲得的控制器參數(shù)具有較強的 魯棒性。在該程序中，性能指標分為優(yōu)化目標和約束目標，將絕對誤差的矩積分做為優(yōu)化目 標，響應曲線的衰減率和超調(diào)量的指標做為約束目標，在這兩種目標的共同作用下對控制 器進行優(yōu)化，可以獲得魯棒性強的控制參數(shù)。5、本發(fā)明的工程應用曲線以某廠200MW機組的主汽溫控制曲線來說明控制效果。按照本發(fā)明設計的主汽溫 控制系統(tǒng)獲得的工程控制曲線如圖9-12所示。本發(fā)明截取了現(xiàn)場運行時的汽溫控制曲線，由圖9看出，在負荷以5MW/min的速率 變化士20MW時，主汽溫不會超溫，正向波動在2°C以內(nèi)，反向在_3°C左右，能夠克服煤量和 風量對汽溫的強烈干擾，滿足運行不超溫的要求；在圖10中，機組處于AGC狀態(tài)，變負荷速 率為5MW/min，負荷由140麗升至204MW，汽溫正向偏差在1°C以內(nèi)，反向偏差在_3°C左右， 控制性能良好；圖11和圖12顯示出高負荷段汽溫的良好控制品質(zhì)，偏差在士2°C左右，為 機組的穩(wěn)定節(jié)能運行提供了可靠保證。由此可見本發(fā)明是解決火電廠汽溫控制問題有效途 徑。
權(quán)利要求
1.火力發(fā)電機組的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，首先對主汽溫控制的執(zhí)行機構(gòu)的非線性 特征進行線性化處理；然后通過對象辨識算法獲得準確的對象特性，基于該對象模型設計 出主汽溫預估控制系統(tǒng)；最后通過遺傳算法對主汽溫控制系統(tǒng)進行優(yōu)化，獲得魯棒性較強 的控制器參數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，其特征在于主汽溫控制的執(zhí)行機 構(gòu)是減溫水調(diào)節(jié)閥，其開度和流量之間呈現(xiàn)非線性特征，對執(zhí)行機構(gòu)進行線性化處理的步 驟如下進行閥門的流量特性試驗時，將控制器的限值設置為減溫水流量的限值，輸出指令 為減溫水的流量指令，該流量指令通過閥門流量特性曲線轉(zhuǎn)換為閥位指令，即獲得閥門的 實際開度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，其特征在于所述的對象辨 識算法即先通過對象的開環(huán)階躍響應辨識對象模型，再通過閉環(huán)階躍響應試驗修正對象模 型，開環(huán)試驗獲得的對象模型是閉環(huán)試驗修正對象模型的基礎。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，其特征在于在控制系統(tǒng)中控制器 參數(shù)優(yōu)化和對象參數(shù)辨識是對等的，在一個控制系統(tǒng)中的參數(shù)包括控制器參數(shù)和對象模型 參數(shù)，其中任一組參數(shù)已知的情況下都可優(yōu)化另一組參數(shù)，即控制器優(yōu)化與參數(shù)辨識具有 對等性。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，其特征在于主汽溫預估控制系統(tǒng) 的核心是主汽溫預估算法，包括控制預估算法和擾動預估算法。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，其特征在于控制預估算法的關鍵 是模型動態(tài)修正環(huán)節(jié)，當模型出現(xiàn)偏差時必須進行在線動態(tài)校正。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的主汽溫預估優(yōu)化控制方法，其特征在于所述的擾動預估算法 是將動態(tài)過程中的外擾與汽溫波動進行折算，使之作用于預估控制算法之中。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種用于火力發(fā)電機組的主汽溫控制方法。在規(guī)定負荷下，要將過熱蒸汽溫度控制在額定值的+5℃～-10℃范圍內(nèi)，而目前的主汽溫控制系統(tǒng)較難控制在上述溫度范圍內(nèi)。本發(fā)明采用的技術(shù)方案為首先對主汽溫控制的執(zhí)行機構(gòu)的非線性特征進行線性化處理；然后通過對象辨識算法獲得準確的對象特性，基于該對象模型設計出主汽溫預估控制系統(tǒng)；最后通過遺傳算法對主汽溫控制系統(tǒng)進行優(yōu)化，獲得魯棒性較強的控制器參數(shù)。本發(fā)明將執(zhí)行機構(gòu)特性進行線性化處理同時將主汽溫對象特性進行超前預估處理，設計出相應的主汽溫預估優(yōu)化控制策略，為機組的穩(wěn)定節(jié)能運行提供了可靠保證。
文檔編號G05B13/04GK102081352SQ20091015493
公開日2011年6月1日 申請日期2009年11月30日 優(yōu)先權(quán)日2009年11月30日
發(fā)明者孫耘, 朱北恒, 李泉 申請人:浙江省電力試驗研究院