神经网络智能串级控制在过热器喷水减温系统中的应用

摘要

某600 MW超超临界机组参与电网一次调频和自动发电控制(AGC),机组负荷频繁变化、经常处于深度快速变负荷工况运行,且锅炉燃煤品种多变,导致机组过热汽温波动大、控制品质差。为此,将人工神经网络(ANN)与传统PID串级控制思想结合,提出一种外环采用神经网络逆控制、内环采用PID控制器的过热器喷水减温智能串级控制策略。首先利用该机组的历史运行数据对各级过热器的汽温特性进行逆建模,在此基础上基于罗克韦尔PLC控制器开发了汽温外挂优化控制系统,经调试后在现场稳定投运。应用结果表明,采用本文的智能控制策略,有效减小了一次调频和AGC深度变负荷过程中机组过热汽温的波动,大大提高了汽温的动态和稳态控制品质,减少了运行人员对汽温设定值的频繁干预,增强了机组对AGC深度调峰的适应能力。