大型火电机组燃烧控制系统的建模仿真与优化控制

摘要

能源问题与环境问题随着现代社会的快速发展已成为中国乃至全世界关注的焦点。就我国现状来说，由于独特的能源架构和社会形态，直接决定了我国的电力工业在当今乃至未来相当长的一段时期内将以燃煤火电机组为主。伴随着电力工业架构的调整，国内的电源项目集中建设大型火电机组，着重发展大容量、高效率、高参数的超临界火电机组。处于发展中、又可靠成熟的超临界火电机组已经被国际纳入洁净煤燃烧技术的轨道，相比于传统的亚临界火力发电机组，超临界机组的发电煤耗率大大减少，更加具有节约和环保意义。本文在研究了超临界机组燃烧系统的工作原理、控制任务以及生产工艺流程的基础之上，给出了西安某电厂600MW超临界机组各个设备的概述及运行规范。
　　整个火电厂的能量来源是由超临界机组燃烧系统将燃料燃烧产生的热能转化的蒸汽动能。本文以超临界机组燃烧控制系统为研究对象，集中研究系统建模和优化控制两个方面。
　　精准的系统模型赋予了超临界机组燃烧控制系统更高的控制水平，同时能正确反映各个热力设备的动态响应过程及相关参数，充分了解机组运行的动态特性。我们可以根据现场采集到的运行历史数据，应用智能算法对超临界机组燃烧控制系统进行模型辨识，进而得到符合现场要求的数学模型。本文对600MW超临界机组的烟气含氧量系统、主汽压系统和炉膛负压系统三个燃烧系统子系统的特性进行了研究分析，以采集的运行数据为依据，采用粒子群算法(PSO)对三个子系统进行辨识。将原始数据与系统辨识得出的具体结果进行比对，验证了以现场运行数据为根据的系统模型的可行性。
　　常规控制方法并不能满足具备耦合强、惯性大、变量大等特点的超临界机组燃烧控制系统对控制性能的较高要求。由于粒子群优化算法(PSO)可以根据燃烧控制系统的控制状态，智能地调整控制器参数，本文对超临界机组燃烧控制系统采用PSO算法的优化控制方法，它的响应速度更快，跟踪能力更好，抗干扰能力和鲁棒性更强，从而达到快速、稳定的控制效果。本文对比分析了PSO算法的优化结果与PID经验整定公式的优化结果，同时给出了相应的优化效果对比曲线，进而充分的验证了PSO算法对超临界机组燃烧控制系统的动态特性具有更优的控制品质。

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第1章 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外发展动态与研究现状

1.3 本文主要内容

第2章 超临界机组燃烧系统特性分析

2.1 超临界机组概述

2.2 超临界机组工作原理

2.3超临界机组的特点

2.4 超临界机组燃烧系统特性分析

2.5 本章小结

第3章 超临界机组燃烧系统的建模研究

3.1 系统建模概念及方法

3.2系统辨识简介

3.3 辨识实验的选取原则

3.4超临界机组燃烧系统建模

3.5 本章小结

第4章 超临界机组燃烧控制系统优化

4.1 引言

4.2粒子群优化算法（PSO）简介

4.3 PID参数整定方法

4.4 基于PSO算法的燃烧系统控制优化

4.5 本章小结

第5章 结论与展望

5.1 主要研究成果

5.2 研究展望

参考文献

攻读硕士学位期间参加的科研情况

致谢