基于模型动态解耦的火电机组机炉协调控制方法

摘要

本发明公开了一种火力发电机组机炉的协调控制方法。目前的机组协调控制中存在着对象滞后性问题和系统耦合性问题。本发明采用的技术方案为：首先通过一超前的预估煤量克服燃烧的滞后性，提高负荷的响应速率；其次根据机组模型设计合理的压力设定曲线，使煤量和调门配合动作，实现动态解耦，使机组的协调控制系统能够充分利用机组的蓄热能力，快速准确地跟踪目标值；在稳态时合理整定PID控制器参数，保证负荷和主汽压力的稳定。本发明克服了煤量燃烧的滞后性，提高了负荷的响应速率；实现了动态解耦的目的，使调门在控制压力的同时保证了负荷的响应品质。

说明书

技术领域

本发明涉及一种火力发电机组机炉的协调控制方法。

背景技术

当前大型火电机组大多需要深度调峰运行，对机组的协调控制品质要求也日益提高，常规控制方法很难做到快速准确的动态跟随，AGC运行的品质并不理想；同时由于协调控制系统的耦合性，在加快负荷响应时会使主汽压力剧烈波动，从而影响了协调控制系统的稳定运行。因此目前的机组协调控制中存在着对象滞后性问题和系统耦合性问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种基于模型动态解耦的火力发电机组机炉协调控制方法，以解决对象滞后性问题和系统耦合性问题，提高机组的协调控制品质，保证系统稳定运行。

为此，本发明采用如下的技术方案：基于模型动态解耦的火电机组机炉协调控制方法，首先通过一超前的预估煤量克服燃烧的滞后性，提高负荷的响应速率；其次根据机组模型设计合理的压力设定曲线，使煤量和调门配合动作，实现动态解耦，使机组的协调控制系统能够充分利用机组的蓄热能力，快速准确地跟踪目标值；在稳态时合理整定PID控制器参数，保证负荷和主汽压力的稳定。本发明充分考虑了协调控制系统的对象特性，将两入两出的对象模型进行分离，根据分离后的对象特性设计相应的控制策略和动态解耦策略。

上述的火电机组机炉协调控制方法，超前的预估煤量通过下述步骤得到：1)根据内模原理设计一预估煤量前馈控制系统；2)设计一预测指令，该预测指令的大小由煤量纯迟延时间和指令变化速率决定；3)所述的预测指令将实际指令曲线化构造出预测指令信号，在所述的预估煤量前馈控制系统中加入所述的预测指令信号，产生预估煤量前馈即超前的预估煤量；所述的预估煤量前馈与基准煤量和锅炉主控动态修正指令叠加后产生煤量指令。

上述的火电机组机炉协调控制方法，合理的压力设定曲线通过下述步骤得到：负荷指令与煤量变化经特性曲线A形成的负荷曲线之差经特性曲线B倒推出调门变化，再将煤量变化经特性曲线C和调门变化经特性曲线D形成曲线进行叠加形成压力设定曲线；所述的特性曲线A为煤量对负荷的响应特性，特性曲线B为调门对负荷的响应特性，特性曲线C为煤量对压力的响应特性，特性曲线D为调门对压力的响应特性。

本发明具有以下有益效果：克服了煤量燃烧的滞后性，提高了负荷的响应速率；实现了动态解耦的目的，使调门在控制压力的同时保证了负荷的响应品质，煤量和调门能够协调配合动作，负荷响应和压力响应均达到了理想的控制品质。

下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。

附图说明

图1为本发明预估煤量前馈控制系统的原理图。

图2为本发明预测指令的形式图。

图3为本发明煤量前馈预估SAMA算法图。

图4.1为单元机组的对象特性曲线A的示意图。

图4.2为单元机组的对象特性曲线B的示意图。

图4.3为单元机组的对象特性曲线C的示意图。

图4.4为单元机组的对象特性曲线D的示意图。

图5.1为实际负荷曲线的形成图。

图5.2为实际压力曲线的形成图。

图6为本发明动态解耦原理图。

图7为本发明动态解耦的SAMA算法图。

图8为本发明动态解耦后的协调响应曲线图。

图9为常规煤量作用于局部函数的响应曲线图。

图10为图9中的指令和实际值的偏差曲线图。

图11为本发明预估煤量作用于局部函数的响应曲线图。

图12为图11中的指令和实际值的偏差曲线图。

图13为本发明控制量和被控量之间的作用图。

图14为2％速率下负荷响应曲线图(通过模型仿真)。

图15为2％速率下负荷响应曲线图(通过实际应用)。

图16为3％速率下负荷响应曲线图(通过实际应用)。

具体实施方式

一、预估煤量前馈策略

对非线性模型进行简化及线性化处理，可以得到单元机组协调控制系统的近似动态模型(简称机组模型)：

$\left(\begin{array}{c}\Delta p_T\\ \mathrm{\Delta N}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}g11& g12\\ g21& g22\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}\mathrm{\Delta B}\\ \mathrm{\Delta \mu }\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}\frac{k_1}{\mu (T_{1}s+1)(T_{0}s+1)}& -\frac{P_T(T_{b}s+1)}{\mu (T_{0}s+1)}\\ \frac{K_1{K}_2(\alpha T_{2}s+1)}{(T_{0}s+1)(T_{1}s+1)(T_{2}s+1)}& \frac{P_T{K}_2{T}_{2}s(\alpha T_{2}s+1)}{(T_{0}s+1)(T_{2}s+1)}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}\mathrm{\Delta B}\\ \mathrm{\Delta \mu }\end{array}\right)---\left(1\right)$

，在上式中，ΔP_T表示压力变化量，ΔN表示负荷变化量，ΔB表示煤量变化量，Δu表示调门变化量，g11表示煤量对压力的特性函数，g12表示调门对压力的特性函数，g21表示煤量对负荷的特性函数，g22表示调门对负荷的特性函数。

将机组模型(1)中的煤量对负荷响应的特性函数g21提取出来，由于函数g21具有惯性迟延特性，所以可根据内模原理设计相应的预估煤量前馈控制系统，其原理如图1所示，E(s)为控制器输入偏差，G_c(s)为控制器，G_d(s)为内部预估模型，Y(s)为被控量，方框内的G(s)exp(-Ls)为被控对象，在图1中获得的控制量U(s)为预估煤量前馈，叠加锅炉主控动态修正指令后获得煤量控制指令。当模型迟延较大时，为使控制响应品质达到要求，需在负荷设定值R(s)中加入预测值，该值大小由对象纯迟延时间和指令变化速率决定，具体形式如图2所示。

由图2可以看出煤量前馈的预估除了按照内模原理设计一预估煤量前馈控制系统外，还需要采用预测指令，它将实际指令曲线化，构造出预测指令信号，加入图1的R(s)中，产生图2中的预估煤量前馈，它与基准煤量和锅炉主控动态修正指定叠加后产生图2中的煤量指令。

预估煤量前馈控制系统的具体逻辑如图3所示。图3逻辑中采用一阶惯性加迟延模型来近似式(1)中函数g21的三阶惯性环节，根据图1中的预估煤量前馈控制系统，其控制输出需加入惯性环节来克服g21中的微分环节。图3中预测指令形成回路产生出图2中的预测指令信号，在内模控制器的作用下形成图2中的预估煤量前馈信号，它是基于预测指令和对象局部模型而产生的补偿信号，对于系统的动态响应品质具有重要的作用，预测指令的高度和实际负荷指令的变化速率具有一定的线性关系。

二、基于模型的动态解耦策略

煤量对负荷和压力的响应特性如图4.1、4.3中的曲线A、C所示，调门对负荷和压力的响应特性如图4.2、4.4中的曲线B、D所示，这些特性曲线是建立协调控制系统模型的基础，同时也很好地反应了对象的本质属性，即它们是相互耦合的惯性、微分环节。在实际工程中，煤量和调门是同时动作的，并不能让它们按照不同的时序单独动作，因此实际的负荷曲线和压力曲线应是两种特性曲线叠加的结果。

如图5所示，实际负荷曲线是由煤量变化经特性曲线A与调门变化经特性曲线B叠加后形成，同样，实际压力曲线是由煤量变化经特性曲线C与调门变化经特性曲线D叠加后形成的，这四条特性曲线和实际曲线的形成原理为设计合理的压力设定曲线提供了依据。

由于协调控制系统对象固有的耦合特性，因此工程实际中，煤量和调门能否相互配合动作是实现动态解耦的关键所在，根据图4中的4条特性曲线就能实现煤量和调门的配合动作，达到动态解耦的目的。具体解耦原理如图6所示，由图6可见，动态解耦的关键是设计合理的压力设定曲线，负荷指令与煤量变化经特性曲线A形成的负荷曲线之差经特性曲线B倒推出调门变化，再将煤量变化经特性曲线C和调门变化经特性曲线D形成曲线进行叠加形成压力设定曲线，这条曲线反应了系统的负荷特性能够使煤量和调门配合动作，从而达到动态解耦的目的。

通过形成合理的压力设定来实现动态解耦的SAMA算法如图7所示，在图7中使用了协调控制系统的对象模型，它们的特性符合图4中的四条特性曲线，按照图7的运算原理实现了一条具有机组负荷特性和压力对象特性的设定值曲线。

当调门将实际压力控制在设定值附近时，实际负荷也被控制在设定值附近，当预估煤量提供合适的煤量前馈时，负荷响应和压力响应可以达到理想的控制品质。图8为根据动态解耦原理实现的控制响应曲线，在图8中可以看出，在动态解耦曲线的作用下形成了合理的滑压设定值曲线，使调门在控制压力的同时保证了负荷的响应品质，煤量和调门能够协调配合动作，负荷响应和压力响应均达到了理想的控制品质。

三、预估煤量前馈机理分析

常规协调控制中采用负荷指令的微分作为煤量前馈信号，它作用于模型(1)中的煤量对负荷响应的特性函数g21时产生的响应曲线如图9所示，为使被控量跟随设定值，需叠加一定的量，即指令和被控量之差，如图10，叠加量包围的面积很大，锅炉的蓄热不足以提供如此多的负荷，导致负荷响应动态和稳态偏差过大，通过PID的反馈校正来保证机组负荷最终控制在设定值附近。

通过上述分析，可以看出被控量的纯滞后严重影响了其动态品质，常规控制算法难以满足负荷跟踪需求，因为锅炉蓄热难以提供足够的叠加量，最终需通过PID的滞后调节来稳定控制系统。如果采用预估煤量作用于模型(1)中的煤量对负荷响应的特性函数g21时产生的响应曲线如图11所示，由图11和图12可以看出，叠加量包围的面积明显减少，对于一般汽包炉的蓄热量足以满足该叠加量的要求，使机组的负荷响应能够快速跟随指令进行变化。使用这种预估控制量算法时，协调控制系统在稳态PID的动作频率减少，有利于机组的安全稳定运行。

四、动态解耦机理分析

根据式(1)的机组模型和图4中的特性曲线，当煤量增加后，机组的负荷和压力均惯性上升，煤量决定了负荷的最终变化量，但是对于压力，它只是影响其变化的一个因素，在作用的强度上可以认为煤量对于负荷是超强作用而对于压力是强作用；同理，当汽机调门开大，机组的负荷动态变化后回到原状态，压力出现惯性下降，可见汽机调门不能最终决定负荷的变化量，对于压力也只是影响其变化的一个因素，在作用的强度上可以认为调门对于负荷是弱作用而对于压力是强作用，控制量和被控量之间的作用强度图如图13所示，在图13中，调门变化对负荷变化的弱作用是实现动态解耦的关键。我们可以这样理解，调门变化对负荷变化只是一种暂态的过程，负荷达到理想调节品质所需调门的变化幅度是有限的，即当对象模型已知时，通过理想的负荷调节曲线反算出的调门变化量对整个过程调门变化的影响也是最弱的，只是动态过程的影响，这种弱作用相对于调门变化对压力变化的强作用来说是可以忽略的，因此能够在保证压力控制品质的情况下，实现负荷响应的高品质控制。

本发明提出的动态解耦算法的基本思想是根据图13中调门变化对负荷变化的弱作用，将机组负荷响应中叠加量折算出的调门变化量施加于调门作用的整个过程，构造出兼顾机组模型特性和负荷响应特性的滑压曲线，通过将机组压力控制在这条滑压曲线上实现负荷响应的高品质控制。

五、仿真和实际应用曲线

将本发明所述的方法进行工程化处理后，在DCS中实现，通过模型仿真，获得的负荷响应和压力响应曲线如图14所示，从图中曲线可以看出负荷响应和负荷指令基本重合，快速准确，压力响应和压力设定值基本重合，偏差很小，波动较小，保证了机组的稳定运行。

将本发明应用于某电厂300MW汽包锅炉中，进行负荷变动试验，试验分别在1.5％*330MW/min、2％*330MW/min和3％*330MW/min速率下对协调控制系统进行了负荷变动试验，1.5％*Pe、2％*Pe和3％*Pe速率下的控制曲线见图15、16，具体指标见表1-3。

表1：1.5％*Pe协调控制品质指标

表2：2％*Pe协调控制品质指标

表3：3％*Pe协调控制品质指标

从图中曲线可以看出负荷响应快速准确，压力响应波动较小，保证了机组的稳定运行。

在图15中，负荷变动的范围为250MW-220MW，负荷的动态偏差在3MW以内，最大压力偏差为0.3MPa，负荷响应曲线基本和设定值重合，指令的速率为2％*Pe，响应速率在1.9％*Pe左右，整个动态过程满足控制品质要求。

在图16中，负荷变动的范围为260MW-220MW，负荷的动态偏差在6MW以内，最大压力偏差为0.3MPa，负荷响应曲线基本和设定值基本平行，指令的速率为3％*Pe，响应速率在2.7％*Pe左右，动态过程满足控制品质要求。