对联合循环电厂的控制策略分析

【摘　要】联合循环电厂的热工系统非常复杂,它的正常运行需要良好的控制策略作支撑。本文立足于各种控制策略在循环电厂的应用现状，对传统的PID控制作了全面描述，重点分析了现阶段先进控制算法的应用，并对未来联合循环电厂控制策略发展方向作了展望，以期对相关领域内的工作有所帮助。

【关键词】联合循环电厂；控制算法；控制策略；PID控制

0.引言

联合循环电厂由于具有较高的热工转换率、投入成本低，以及实际运行时启动速度迅速，运行过程稳定，对环境污染小等优点，使得其在世界范围内应用更加广泛。但是，因其所具有的大容量、强非线性、高参数等特点，使得作为运行基础的控制策略不得不具备高要求、高稳定性的特点。

1.经典PID控制

下面依据GEMS9001E机组的控制系统，对经典PID控制在联合循环电厂中的具体应用予以详细说明。图1中，除温度之外，所有的变量均用形式化表示，即温度为℃，额定工况下变量值为1.00。模型中使用的燃气轮机均为单轴、配有调节装置。燃气轮机包括三个部分，即透平、燃烧室以及控制系统，其中，控制系统由三部分组成：转速控制、温度控制、加速控制。控制系统的组成部分都按照输出原料基准，在低值选择器的作用下，最小值选择作为燃料基准信号，即fr。fr与转速乘积传递至燃料供给模块基准模块，这便是燃料系统改变燃料量的信号依据。

1.1转速控制

转速控制又分为“有差控制”和“无差控制”，它们是燃气轮机最重要的控制系统。上图1即为有差控制，它主要是在并网运行环境下对负荷进行合理调节。转速控制的比例增益值通常设置为10-50，比例带R则应设置在2%-10%之间，这便是常常用到的比例算法。速度调节器输入往往来自于基准速度与实际运行转速间的偏差。在并网工作过程中，为了调节负荷，最常见的操作方式是调整基准转速，以改变基础转速与实际转速间的偏差，这能够快速地改变燃气轮机的燃料基准值，从而实现调节负荷目的。因此，作为调节燃气轮机输出功率非常重要、基本的部分，转速控制系统有着不可或缺的地位。

1.2温度控制

燃气轮机另一重要的任务是对机内温度进行控制。入口燃气温度过高，会对整个机组的安全构成严重威胁，因此将入口燃气温度控制在某个范围之内非常有必要。若温度测量元件对入口燃气直接测量，由于温度太高，会很快烧毁测量元件，起不到测温功能。因此，在实际测量工作中，常根据入口燃气温度与排气温度之间的正相关性，且排气温度远低于入口燃气温度的原理，通过测量排气温度，从而实现对入口燃气的测量。排气温度可以采用热电偶元件予以测量。一般地，温度测量模型包括两个必不可少的子模型，即温度场的动力学模型及测温元件的动力学模型。

温度控制系统本质上是一个PI调节器。它的工作过程是：首先将实际测量的排气温度与参考值作比较，并将比较所得的偏差作用于温度控制器。期间，若产生正向偏差（实测排气温度大于参考值），则温度控制器会启动调节机制，使燃料基准下降，直到产生零偏差或者负偏差。这样的控制过程使得入口燃气温度保持在安全的范围内。

1.3加速度控制

加速控制与温度控制相似，也起着限制性控制功能。为了保证机组的安全，转子加速度在快速减负荷及甩负荷情况下不能过高。经典控制系统下，偏差主要是由经过微分计算的速度信号，得出实际运行的加速度，然后与其额定值作比较得出。得出偏差后输入至加速度控制器。若计算出实际的加速度值超过额定值，则使燃料基准降低，减少燃料供应量，从而降低加速度。

1.4入口导叶(IGV)控制

IGV控制起到对燃气轮机排气温度控制功能是通过控制入口导叶角度而实现。在联合循环电厂运行时，排气温度保持较高的恒定温度值，能够使余热锅炉在理想的工作效率下运转。所以，为了使适当提升排气温度，以使余热锅炉高效率工作，燃气轮机应该保证部分的负荷要小于IGV，即燃料流量与空气流量的比值适当提高。有关结果表明，对于燃烧室内燃料流量保持不变的状况下，空气流量的减少量与排气温度增加量近似相等。

在采用IGV调节，以优化部分负荷的情况下,若保证燃料流量不变,燃气轮机的性能参数仅反映于排气温度及排气流量,但是燃气轮机的输出扭矩几乎不发生变动。这种情况说明稍微调节IGV,不但可以提升余热锅炉和蒸汽轮机工作效率,还能够增加燃气机的发电量。IGV对于空气量调节是基于PI算法的, 经典控制系统可以反映出IGV的动态特性。

2.预测控制

预测控制来源于工业过程控制中的模型预测算法。因为使用了多步预测、滚动优化和反馈校正等控制策略，使得预测控制具备了许多优点，例如：鲁棒性强、控制反应迅速等。联合循环电厂工业过程非常复杂，预测控制的优点正好能够适应，并能够有效地满足联合循环电厂的工业控制过程的要求。

Doris Sae在原来调节层结构上，首次给出了监督层优化控制略。即保证原来调节层结构不变的情况下，加入监督优化层,具体结构如下图2所示。监督层控制器在目标函数优化基础上设定调节层，另外还可以设置调节层目标,例如实时监测误差平方的最小值。而对于线性模型则可以按照预测控制予以解决；但是，在模型表现非线性以及模型存在约束范围时，则需要依据拉格朗日函数法进行解决。实验数据表明：监督层优化控制略能够大幅度地减少过程运行成本,降低监测误差成本，不仅如此，这种策略还能全面改善调节层的调节能力,在实际工业过程中应用，会产生巨大的经济价值。

图2　监督层优化预测控制策略

3.人工智能控制

联合循环电厂在实际运行时会产生非线性、时变、滞后等问题，经典控制系统对于这些问题并不能很好的解决，因此，借鉴专家控制经验基础上，人们设计了基于人工智能控制的模糊控制。模糊控制之所以能够很好地解决联合循环电厂出现的棘手问题，是因为模糊控制所依赖的数学模型并不需要对象提供精确的数据，而只依据调试经验及操作数据。

有学者把PD型模糊控制器使用于燃气轮机转速系统，替换燃气轮机常规控制系统中的转速/负荷控制模块和加速度模块,实验结果表明，PD型模糊控制器能实现全工况的控制，能够完全适应实际工作的需求。

学者Lee在详细分析热电厂锅炉特点情况下，给出人工智能控制模糊逻辑算法的控制器设计，很好地解决了联合循环电厂运行控制要求。模糊推理使用的主要目的是调节PID的参数值。依据控制器的增益变动,自校正模糊控制器会产生与之呼应的对应算法。实验数据表明，自校正PID控制器由于采用模糊逻辑算法，因此在性能上远优于传统PID算法。如果系统发生较的变动时，会立即从专家系统中调取知识及经验，预测输出曲线的趋势,推理判断发生的扰动可能造成的影响，并对控制规则进行深入总结分析，然后结合模糊控制，这种将控制规则与模糊控制二者结合起来的方式，对于抑制系统干扰能够起到很好的效果。

4.结论与展望

如今，燃气-蒸汽联合循环方式已逐渐成为世界清洁电力生产的未来发展趋势。但同时，联合循环电站迅猛发展对电站运行过程的自动控制系统的性能也提出了更高层次的要求。因此，怎样对复杂的系统进行协调控制，从而对系统的运行工况实现最佳控制，是控制系统最本质的追求。预测控制、智能控制方式的导入，很好地解决了传统的控制方法难以完成的问题。特别是基于模糊控制和神经网络的特点，发展和实现模糊神经网络控制策略，在联合循环电厂的控制过程中具有非常好的应用前景。国内，联合循环发电的研究目前还处在初级发展阶段,但是，随着对燃气-蒸汽联合循环运行特性的研究不断推进，必会产生更加先进的控制策略，这对机组优化、经济运行，都将有重要意义。　[科]

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