火电厂自动控制中运用智能控制的策略

摘要：火电厂在我国是主要的电力生产企业，在火电厂自动控制中有效的应用智能控制技术有利于处理以往控制系统中存在的各种问题，从而提高火电厂的管理效率。本文主要针对火电厂自动控制中应用智能控制的措施进行了深入分析。

关键词：智能控制;火电厂;自动控制

引言

智能控制是继人工智能、自动控制等技术之后逐步衍生的一种新兴技术，可以有效的处理复杂系统中存在的控制问题。当前，电厂使用的控制系统都是采用陈旧的PID控制计算方法，然而当对象参数具有很大的改变时，就不能得到理想的控制性能。所以，将智能控制合理的运用在火电厂自动控制中具有重大的现实意义。

一、智能控制类型

（一）模糊控制

模糊控制实际上是根据人的思维模式，采用模糊推理的方法，加强对复杂系统的控制。模糊控制主要是凭借模糊数学与模糊语言的表达方式，按照模糊推理的原则，使用计算技术达到模糊控制的目的。模糊控制系统形成了一整套循环控制结构，主要具备以下几点优势：首先，不用建立准确的数学模型，工作人员能够结合自身的控制经验与有关操作数据进行掌控;其次，具备很高的鲁棒性，可以有效的处理以往控制模式存在的各种控制问题，如：时变系统、时滞系统与非线性系统等;最后，在推理过程中能够效仿人的思维模式解决控制问题，对于数据的精准度具有极低的要求，适合使用在复杂系统的控制当中。

（二）专家控制

专家控制技术系统整合了控制理论、技术和专家系统理论，在具体运用过程中，专家控制技术能够模仿专家思维方式，能够智能化的控制系统。专家控制技术主要关系到专业数据库与推理结构两个部分的结构，专家控制的过程实际上就是从专业数据库中挑选数据信息，接着融入到推理结构当中，按照某个逻辑原则进行推理，进而实现对目标的智能化控制。专家控制主要具有以下几个方面的特点：第一，具有较强的灵活性，能够自由的选取控制率，同时可以自主设置易控制与能够调整的参数;第二，具有较强的稳定性，即便缺乏良好的控制条件，比如非线性环境、具有较大偏差等，采用专家控制技术能够使控制的稳定性得到有效保障。

（三）神经网络控制

神经网络控制技术在运用过程中主要是模仿人类大脑的神经元结构，采用神经元的传导方法，完成对信息数据的传递。神经网络控制主要涵盖了神经元的权值分布与神经网络模型，采用直接或者是间接的校正控制与预测控制对目标实现智能化控制。神经网络模型属于一种非线性模型，科学合理的设置模型有利于处理各种非线性问题，获得理想的控制效果。与此同时，神经网络能够同时控制多种数据，在一定程度上提升了系统的控制率。另外，神经网络控制具有很强的存储、记忆能力，可以自动的记录处理过的数据信息，从而为今后的控制提供相应的借鉴。

二、火电厂自动控制之中运用智能控制措施

（一）再热汽温自动控制

由于再热气温控制系统所控制的目标具有大惯性、非线性与大迟延等特征，因此是火电厂中非常难以控制的系统之一。再热气温这种大惯性时变对象在一定程度上会发生显著的参数时变，并且会受到多方面因素产生的影响。在使用PID进行控制时，由于PID控制器的参数不能自动调整，在这种情况下就不能满足火电厂对再热气温动态控制的需求。

根据再热气温控制系统的控制目标可以采用模糊控制设置自动调节系统。模糊控制理论可以方便快捷的完成人的控制策略与经验，对控制目标的依赖程度较低。同时模糊决策具备显著的非线性，在面对复杂的控制对象时，具有良好的控制效果。在一定情况下，模糊控制器可以及时的清除干扰，同时对相应参数时变或者是符合干扰具备极强的鲁棒性。倘若仅使用模糊控制方法控制再热气温，同样不符合再热气温动态控制的要求。经过系统整合模糊控制与传统PID控制，可以自动的调整PID参数。

通过与传统的PID控制器进行对比发现，模糊PID控制器能够有效的在线控制再热气温等复杂对象，同时保证其控制的稳定性与快速性，具备较强的抗干扰性与鲁棒性。

（二）主蒸汽温度自动控制

火电厂在日常生产期间，锅炉主蒸汽的温度不仅是基本控制参数，而且还是一个不可缺少的重要监测参数，无论锅炉主蒸汽的数值较低还是较高，都会对机组的安全性与经济性产生不同程度的影响。一般情况下需要凭借减温水流量的调整调整主蒸汽的温度，使主蒸汽的温度一直保持在指定的范围中。长久以来，控制主蒸汽的温度都是火电厂自动控制中难以处理的问题。

为了有效的处理火电厂主蒸汽温度自动控制中存在的各种问题时，如：迟延性、时变性等，需要全面分析被控主蒸汽温度有关的动态特征，同时基于实际情况的前提下，在主蒸汽温度的控制系统中合理的应用智能控制。

通过状态观测技术，从新设计具有精准度高、使用以及简便等特征的状态观测器，从而在一定程度上可以提高主蒸汽温度在前期控制上的精准度;凭借模糊控制技术，基于遗传算法的前提下，选择恰当的控制器优化动态计算方法，处理遗传算法不符合动态性的问题。同时，基于PID控制的基础上，系统整合模糊技术与遗传算法，改善控制方案。这个方案能够改善遗传算法与自适应，使控制系统可以加强对主蒸汽温度的控制。

根据仿真结果可以得知，PID控制系统基于遗传算法和模糊技术的前提下可以提高自身的自适应水平，与传统的PID控制系统进行比较，其具有较强的鲁棒性和控制品质，虽然出現系统扰动或被控对象参数发生较大改变等情况，仍然能够使系统处于理想的动态与静态特性，结合温差控制措施可以有效的对主蒸汽温度进行自动控制。

（三）锅炉燃烧自动控制

锅炉燃烧系统在火电厂中会受到负荷变化、煤质和煤种变化等多方面因素产生的影响，其不仅是一个复杂的系统，同时还具有持续波动的特征，再加上燃烧率的制约，不能实现精准的在线测量。为了使火电厂可以自动管控锅炉的燃烧率，需要引进智能控制技术。凭借控制专家系统，能够使用数据促进正向的推理，合理的判断知识库各种规则，由此可以看出，其还是一种产生式、前向推理式的系统。

判断规则集包括工况判断、送风调节、故障诊断、煤厚调节等多种子集。在火电厂中合理运用锅炉燃烧自动控制系统之后，锅炉燃烧具有良好的自动控制效果。比如，某个火电厂根据自己锅炉燃烧系统的实际工作情况，优化了计算机控制系统，根据被控制目标的实际特点，采用传统的PID控制器和自行正定模糊PID参数控制器对控制系统进行设计，经过建立锅炉燃烧的系统模型，结合其仿真结果，对比两种PID控制器，选取性能优、环境适应性强的设计方案。

结论

综上所述，在火电厂自动控制系统中合理的运用智能控制技术具有重大的现实意义。有关工作人员需要充分了解火电厂中经常使用的智能控制类型，对这些智能控制技术进行有效运用，进而促进火电厂健康稳定的长远发展。

参考文献

[1]佟得吉，刘翔.电站锅炉燃烧系统的智能控制与仿真分析[J].电子制作，2019（20）：78-79+12.

[2]吕俊骅.火电厂热工自动化控制技术应用及发展研究[J].中国设备工程，2019（12）：205-206.

[3]张凯林.智能控制及其在火电厂热工自动化中的应用[J].通信电源技术，2018，35（12）：140-141.

推荐访问:火电厂 自动控制 智能控制 策略