1 050 MW超超臨界機組主汽溫優化控制

王俊強，劉　　波，郭景輝

1 050 MW超超臨界機組主汽溫優化控制

王俊強，劉波，郭景輝

（華電萊州發電有限公司，山東萊州261418）

分析主汽溫控制策略的利弊，針對主汽溫控制難點利用TOCS（終端操作控制系統）引入模糊控制和神經網絡控制對主汽溫控制策略進行優化，通過精確計算鍋爐各級減溫器所需最佳給水量對鍋爐汽水系統各級過熱器壁溫進行控制；減溫水是防止過熱器壁管超溫的重要控制手段，通過協調鍋爐過熱器減溫水量，在保證各級過熱器所有金屬壁溫度不超溫的前提下，優化水汽系統溫度分布，使鍋爐在最優經濟工況下安全穩定運行。

主汽溫；優化控制；減溫水；模糊控制；神經網絡控制

0　　引言

隨著現代電力系統發展，百萬千瓦機組越來越多。普遍采用的主汽溫調節策略［1］主要有3種方式：1）串級控制系統；2）導前微分控制系統；3）為減少主汽溫延遲造成控制不穩定性提出的帶有Smith預估補償器的PI控制系統。以此為基礎衍生出各種自適應控制系統。

在鍋爐工況變化較大時，過熱器升溫能力會產生劇烈變化，由于減溫水調節過熱器出口溫度有較大的延遲，目前采用的各種減溫水控制系統無法消除這種擾動，造成主汽溫劇烈波動。由于鍋爐控制采用人工定值設定的PID算法，在這種控制模式下，所有運行參量的控制范圍，均由運行人員根據運行經驗在規程要求的范圍內設定，由于各系統參量控制偏差太大，無法使主汽溫和受熱面金屬壁溫度穩定在安全范圍，無法適應電網AGC的要求；同時由于調控性能不良，造成控制目標偏差過大，使蒸汽參數長期低于目標最優值運行，致使供電煤耗升高［2］。

1　主汽溫控制對機組運行影響

主蒸汽溫度是火力發電機組的重要參數，它對電力鍋爐和汽機運行的安全性、穩定性和經濟性均有重要影響。

主汽溫過高時，將引起過熱器、再熱器、蒸汽管道及汽輪機汽缸、閥門、轉子部分金屬強度降低，導致設備壽命縮短，嚴重時甚至造成設備損壞。汽溫過低會使機組循環熱效率降低，煤耗增大。根據理論估算，主汽溫降低10℃，煤耗平均增加0.2%。此外汽溫過低，則會使汽輪機最后幾級葉片的蒸汽濕度增加，嚴重時甚至還有可能發生水擊，造成汽輪機葉片斷裂損壞，汽溫過低時還將造成汽輪機轉子所受的軸向推力增大。上述情況均將嚴重威脅汽輪機的安全運行。

汽溫變化過大，除使管材及有關部件產生疲勞外，還將引起汽輪機轉子與汽缸的脹差發生變化，甚至產生劇烈振動，危及機組安全運行。

引起過熱汽溫變化的因素很多，如蒸汽流量變化、燃料成分、煙氣側的過量空氣系數、火焰中心位置、流過過熱器的煙氣溫度變化和流速變化等。歸結起來，過熱汽溫調節對象的擾動主要來自3個方面：蒸汽流量變化、加熱煙氣的熱量變化和減溫水的流量變化。

鍋爐主汽溫控制的難點在于汽溫被控對象的大滯后、非線性、在鍋爐不同工況下的時變性。在實際鍋爐運行中，由于各種擾動的存在，特別是電網AGC導致鍋爐主汽溫控制偏差較大，其自動控制常無法滿足系統安全、經濟運行的需要。

2　　控制策略

通過建立鍋爐水汽系統和燃燒系統的動力學模型計算和人工智能模型擬合控制邏輯框圖如圖1所示。

圖1　　控制邏輯框圖

鍋爐汽溫動力學模型精確計算鍋爐各級減過熱器所需最佳給水量輸出給減溫水閥門執行機構；如和控制目標有偏差，將反饋鍋爐汽溫動力學模型，鍋爐汽溫動力學模型將偏差和實際系統被控參量數據（各級過熱器壁溫）進行計算反饋給人工智能模型，人工智能模型擬合計算減溫水閥門執行機構開度再傳給鍋爐汽溫動力模型，汽溫動力模型給執行機構發出開度指令。優化控制系統不僅包括系統控制的目標主汽溫，同時包括鍋爐汽水系統的各級過熱器壁溫的控制；通過人工智能擬合計算協調鍋爐各級過熱器減溫水噴水量，在保證鍋爐各級過熱器所有金屬壁溫度不超溫的前提下，優化鍋爐水汽系統溫度分布，使鍋爐在最優經濟工況下安全穩定運行［3］。

2.1由過熱器出口焓值差估算減溫水量

對于常規PID控制系統均是直接依據被控參量的數值和設置的變化來確定系統的調控量，在已有各種主汽溫控制系統中，雖在原有PID控制進行了各種改進，但仍以主汽溫數值和變化作為主要的調節依據，即主汽溫較高并溫度上升時加減溫水，反之，減少減溫水（這也和實際人工原則一致）。但在過熱器的大延遲和鍋爐加熱能力的劇烈波動下，無法快速準確的調節減溫水噴水量［4-6］。

圖2　　鍋爐減溫水主汽溫控制系統

為準確預估減溫水需要量，必須計算過熱器的加熱能力，圖2為單級減溫器和過熱器結構。根據能量守恒定律減溫器C減溫能力可表述為［7］

過熱器H1的增溫能力為

式中：T0、T1、T2分別為減溫器入口、出口和后級過熱器出口溫度；E0、E1、E2分別為減溫器入口、出口和后級過熱器出口過熱蒸汽焓；Tw、Ew減溫水的溫度和焓值；Ls、Lw為系統蒸汽流量和減溫水流量；ΔQ為單位時間過熱器H1吸收的能量。在主汽壓波動范圍內，一般壓力對焓值的影響較小，可以將以上焓值看作相應溫度的單變量函數，因此焓的增減和相應的溫度增減成正比。

由式（3）可以得到過熱器的焓增可由兩種方法計算：1）由過熱器系統自身焓值變化計算；2）通過鍋爐煙氣流量和蒸汽流量和壓力預估計算。由式（1）、式（2）、式（3）即可較為精確地預估減溫水流量，使過熱器加熱能力達到定值需要時將出口溫度穩定在定值附近。

2.2通過煙氣能量輸入估算減溫水修正量

由式（3）得知過熱器的焓增量等于單位過熱蒸汽的吸收熱量，而此吸收熱量與煙氣量和燃料量直接相關。通過計算出在燃料量風量擾動時對應熱量擾動產生的時間和幅度，并對減溫水預估量進行提前修正，從而使減溫水流量預測值更加精確。

2.3通過主汽壓變化修正減溫水量

采用以上減溫水流量預估算法，一般可取得良好的主汽溫控制效果，在實際鍋爐運行中一些主汽溫快速擾動無法由燃料量等直觀參數直接體現，但蒸汽焓值快速變化會直接從主蒸汽壓力波動上超前體現，但主汽壓變化受多種因素影響，通過神經網絡自學習模型可自動提取過熱器的焓增和主汽壓變化與時間關系，修正所需的減溫水量。

2.4主汽溫控制系統優化

對于主汽溫控制系統，要想提高在全工況下的主汽溫控制精度，須自動調整和適應減溫水系統特性變化。

2.4.1減溫水流量精確控制

在主汽溫控制系統中，其減溫水預估量為減溫水流量，而所有減溫水系統的減溫器直接調節量為減溫水閥門位置指令，由于減溫水控制閥門水量控制的非線性、閥門控制死區、回滯和減溫水壓力的波動，造成減溫水控制指令與實際減溫水流量的較大差距，需要修正流量控制偏差，通過PI控制可將預估流量指令轉化為減溫閥位指令。在此過程中主汽溫控制必須消除以下偏差。

流量測量偏差。一般流量測量均和實際流量存在偏差，會導致主汽溫的控制偏差，通過減溫水的實際減溫效能修正此偏差，達到對水量的精確控制。

流量測量超限補償。減溫水流量計量通常采用孔板流量計，這種流量計在小流量下（一般為量程的5%以下）計量波動較大，有時減溫水預估流量也可能超過流量計量量程。在超出流量計有效計量范圍時，系統會自動根據減溫水閥位、減溫水熱效應，補償此區域的流量計量，使流量控制依然有效。

減溫水閥門非線性修正。通過實際減溫水閥門反饋修正非線性，可保證減溫水流量控制的快速、精確和穩定。

2.4.2系統控制時序和幅度的自整定

根據系統熱力學參數提前預估系統所需減溫水量，各種因素對減溫水的時間遲延和幅度影響至關重要。在時間方面主要考慮兩種時間遲延：一是減溫水流量對主汽溫的遲延時間，主要由主蒸汽流量決定；二是燃料量對主汽溫的延遲時間，主要受鍋爐總風量影響。根據鍋爐運行工況計算其時間和幅度的相關參數，保證減溫水預估在時間和數值上的精確性。

2.5多級減溫器控制系統減溫水自動分配

在鍋爐主汽溫控制系統中，各級減溫器控制算法基本相同，其水量分配是自動計算各級過熱器出口溫度設定值。即在主汽溫定值由運行人員確定后，各級減溫器控制系統減溫水由主汽溫控制系統通過計算給出。

3　　主汽溫控制系統精確化控制

3.1實現精確化控制條件

對各級減溫器和過熱器應有精確的溫度測量，包括減溫器入口溫度、減溫器出口溫度和過熱器出口溫度，其溫度測量精度應高于1℃。

對于參與控制的減溫器，應對減溫水流量進行測量，以校正減溫水閥門控制的非線性，水流量測量的相對精度應高于10%。

減溫水系統應有較精確的減溫水流量控制，其流量的可控度應低于最大減溫水流量的5%。

主汽溫控制還需要以下鍋爐運行參量：主蒸汽流量、鍋爐燃料（指令）信號、鍋爐主汽壓信號。

A、B側的高溫過熱器壁溫最大值指令要分開引入主汽溫控制器。另外需要磨煤機與除灰系統起停信號指令信號。

電網AGC信號引入主汽溫控制器。

3.2TOCS主汽溫控制系統的配置

鍋爐DCS控制系統只具有各種常規控制算法，無法完成復雜的信息處理，同時DCS控制系統不宜對復雜控制進行在線調試，因此需要專用控制處理器和人工智能優化控制軟件完成控制。

TOCS鍋爐主汽溫控制系統配置如圖3所示，采用模塊化圖形組態方式，可完成常規控制、模糊控制、神經網絡控制和專家控制等復雜人工智能算法和控制組態，可用于各種復雜系統的運行分析、仿真計算和優化控制［8］。

采用獨立的TOCS控制器，并和鍋爐DCS控制系統選用某種通信協議進行數據交換，TOCS控制器從DCS系統取得機組運行數據，經運算給出最優控制指令，并通過DCS系統控制相應的執行機構。為提高系統的控制可靠性，TOCS燃燒優化控制系統也可采用冗余配置。

圖3　TOCS鍋爐主汽溫控制系統

4　　鍋爐主汽溫優化控制系統應用

華電萊州電廠1號、2號機組為1 050 MW燃煤汽輪發電機組，鍋爐為高效超超臨界變壓直流爐。鍋爐過熱蒸汽溫度采用燃水比控制和兩級噴水減溫。由于鍋爐的燃燒特性、鍋爐負荷的變化和燃燒煤質的不同，鍋爐內熱量分布隨鍋爐工況變化而變化，造成鍋爐后屏過熱器壁溫、末屏過熱器壁溫、低溫過熱器壁溫、分割屏壁溫、二級過熱器A側出口溫度、二級過熱器B側出口溫度、主汽A側溫度、主汽B側溫度不斷波動，并且其升降并不相同，鍋爐內一些測點超溫，而另一些測點卻達不到規定溫度。

2號鍋爐汽溫優化控制系統于2014-04-19投入試運行。投入后，根據閉路控制數據反饋和運行人員的建議，進行了改進。實際運行表明，該系統取得了預期的效果。

圖4　　二級減溫水優化控制曲線

優化汽溫控制使在任何機組負荷其主汽溫過熱回路均可投入自動控制運行。二級減溫水優化調節同時具備主汽溫控制和高溫過熱器壁溫保護功能，在保證高溫過熱器壁溫各個測點不超溫的前提下，主汽溫控制穩定于主汽溫設定值的范圍。利用一級減溫水控制，保證屏式過熱器壁溫和大屏過熱器后屏溫控制在報警溫度以下。在保證所有被控溫度不超溫的同時，通過優化減溫水量分配，盡可能提高主汽溫，精確計算各種情況下的對各溫度控制點溫度保護所需增加噴水量的時機和幅度，消除手動操作嚴重過調現象，從而使主汽溫度較人工操作提高了4～10℃。二級減溫水優化控制曲線如圖4所示。

TOCS鍋爐汽溫優化控制系統不僅保證了主汽溫精確控制，同時保證了過熱器各點屏溫和汽溫均在安全范圍內，避免過熱器管道超溫。優化系統通過調整減溫水水量分配實現鍋爐汽溫的均衡分布。鍋爐過熱器主要控制點如表1所示。

表1　　鍋爐過熱器主要控制點參數

5　　結語

根據鍋爐燃燒狀況、鍋爐各級汽溫、過熱器壁溫，綜合計算各級減溫器的預估優化給水量指令，在相應減溫器投入自動運行后，控制減溫器閥位使實際給水量控制在預估優化給水量指令附近，實現了主汽溫優化控制，使鍋爐主汽溫在最優經濟工況下安全穩定運行。

［1］ 張小輝.鍋爐汽水系統專家控制系統［J］.計算機自動測量與控制，2001（9）：17-18.

［2]李陽春.自動控制理論在火電廠熱工自動化中的應用［D］.杭州：浙江大學，2001.

［3]郭啟剛.熱工過程多模型控制理論與方法的研究［D］.北京：華北電力大學，2007.

［4］ 張櫻.火電廠汽溫系統模糊控制［D］.北京：華北電力大學，2000.

［5］ 張虹，王林江，徐用懋.Fuzzy-PI復合控制在電站鍋爐過熱蒸汽溫度控制中的應用［C］//1999年中國智能自動化學術會議論文集（上冊）.

［6]來長勝.基于遺傳算法—模糊技術的火電廠主汽溫控制系統的研究［D］.太原：太原理工大學，2007.

［7］ 開平安，劉建民，焦嵩鳴，等.火電廠熱工過程先進控制技術［M］.北京：中國電力出版社，2010.

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Optimal Control of Main Steam Temperature for 1 050 MW Ultra Supercritical Unit

WANG Junqiang，LIU Bo，GUO Jinghui
（Huadian Laizhou Power Generation Co.，Ltd.，Laizhou 261418，China）

Advantages and disadvantages of the main steam temperature control strategy are analyzed in this paper.According to difficulties of the main steam temperature control，the main steam temperature control strategy is optimized using the fuzzy control and neural network control of TOCS.Wall temperatures of superheaters are controlled for the boiler steam&water system by calculating best feedwater quantities of boiler attemperators accurately.Desuperheating water is an important control instrument in preventing overheating of the superheater.Under the premise of no overtemperature for wall temperatures of all superheaters，water vapor temperature distribution is optimized to ensure the safe and stable operation of the boiler under the optimal and economic condition.

main steam temperature；optimal control；desuperheating water；fuzzy control；neural network control

TK323

B

1007-9904（2016）06-0065-05

2016-03-10

王俊強（1977），男，工程師，從事熱控技術管理工作；劉波（1982），男，工程師，從事信息技術工作；郭景輝（1973），男，工程師，從事熱控技術工作。