摘要：火电厂优化系统的产生与发展，首先是因火电厂工业过程自动化技术发展的需要，其次是基于控制理论与计算机技术的共同发展。基于此，本文将我国火电厂现有的SIS与MIS配置与国外电厂建设中常用的优化控制平台配置进行了比较，推荐一种经济实用以电厂生产过程实时历史数据库平台为基础，实现安全经济运行的优化控制手段。
关键词：火电厂；优化控制；应用
在火电厂DCS上建立的优化控制平台，将优化后的控制指令再返回到DCS执行，从而以优化控制手段实现机组的安全经济运行，以达到节能减排、提高电厂整体经济效益的目的。
一、优化控制平台
1、物理结构。近年来，随着社会及科技的进步，电厂深度追求其经济效益及低碳排放，从而使国外大多数火电厂建设项目都有配置优化控制平台的要求，并应与机组同步建设。
优化控制平台的结构见图1。
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上述配置通常称为优化系统(Advance/Optimization Package/System)，出现在国外建设项目的技术要求中。图1中的虚线框是该控制平台的一种硬件结构，其中DCS主要由单元机组组成，实时数据通过接口上传到实时数据库，优化控制服务器从数据库中获取实时数据，经优化运算后，优化指令通过接口直接写入单元机组DCS控制器并予以执行。
2、优化控制平台的建立。上述优化控制平台设置在DCS上，由其数据接口、实时数据库及优化控制服务器组成。
1)DCS数据接口。数据接口的任务是将必要的数据及时传送到实时数据库，将优化指令送回DCS，并写入DCS控制回路参与控制。当前主流的DCS基本上都有系统数据服务器及OPC协议的双向接口，因而新机组DCS数据接口问题容易解决。对于改造工程的组态优化控制平台，需根据现有DCS的数据开放性进行专门的开发和应用。
2)实时数据库。数据采集的基本结构包括DCS实时及历史数据采集、实验室数据采集、各种应用数据采集和管理数据采集。根据优化控制的需要，在数据库平台上建立工厂数据模型，构成数据库及优化控制/管理的“统一信息读取”平台。在此基础上，嵌入电厂优化控制模块及高级应用。
尽管优化控制本身所需的过程变量可直接从DCS数据服务器获得，不一定取决于上层实时数据库的配置，但实时数据库的配置对优化控制是必要的：①优化控制的建立必须依靠大量的实时/历史数据分析，对机组的状态做出客观的评价。②机组数学模型的建立及动态调试，也依赖大量的实时/历史数据和动态数据进行比较。③有利于优化指令的跟踪及监控。④有利于实施优化控制后经济效益的量化评价。
同时，基于专业数据库安全查询技术的实时数据库也为电厂今后逐步建立优化管理创造了条件。因此，从技术和经济角度来看，上述配置方案较明智。从图1可知，机组的性能计算功能从DCS监控层平移到数据层，从而向上移动管理功能，直接从实时数据库共享数据。物理结构精简后，数据库及OPC节点可集成在同一台服务器上。
3)优化控制服务器。优化控制服务器主要安装机组数学模型及优化控制系统软件，生成优化控制指令，并指导DCS执行优化功能。优化控制软件是DCS功能的扩展，也是优化控制系统的关键技术。
当前，国内外大多数优化控制软件已模块化、商业化，可在第三方DCS上运行，具有很大的灵活性。这些优化软件模块不仅能应用于新电厂，还可应用于旧电厂改造工程，可与DCS系统配套提供，也可单独订购。用户还可根据自身需要或机组特性，选择全部或部分优化控制模块，如锅炉燃烧优化控制、主蒸汽压力/温度优化控制、负荷分配优化控制、废气排放优化控制等。
以上优化软件模块大多是基于机组数学模型的智能软件，以机组运行优化为目标，对机组运行中值得优化的各种特定问题进行适当的二次开发。由此可见，机组数理模型的建立是优化控制的重要环节(简称建模)。使数学模型最大限度地接近机组在各种运行工况下的真实状态，成为建模的目标。因此，在建模前，除要深入了解机组的特性外，还需通过对大量历史数据的分析，全面掌握机组的工作机理。初步建立数理模型后，需通过机组的动态试验对数学模型进行修正及完善。
根据优化指令的执行路径，优化控制软件可分为两大类：操作指导方式与实时闭环监控方式，其中一些已被DCS厂家固化在DCS软件中进行常规控制优化。目标优化软件，通常作为用户可选项。当前，具有商业应用价值的优化控制软件通常是在一定的控制理论及经验的基础上开发的，种类繁多，如：基于“最优控制”理论的早期最佳值优化控制软件、基于模型预测控制(MPC)理论开发的优化控制软件、基于模糊控制理论开发的带优化功能的模糊控制器、基于神经网络模型的优化控制软件等。总之，用户在选择这些优化软件时，应注重根据实际效果选择成熟适用的优化软件，特别是注重优化软件实施方的工程经验，注重优化控制平台的投资回报。
二、优化控制平台应用实例
某石化热电厂5号机组两台CFB锅炉及一台100MW双抽凝汽式汽轮发电机组成的母管制蒸汽发电系统的优化控制。该项目优化控制平台的物理结构与上述基本相同，优化控制软件选用AES方案。该方案是一套先进的控制优化软件包，由一系列优化软件模块组成，如：主蒸汽压力控制(MPC)、锅炉负荷经济分配(ELA-B)、先进燃烧控制(ACC)、汽轮机负荷经济分配(ELA-T)、先进温度控制(ATC)、用于电力生产和电力合同管理控制的连线控制(TLC)等软件模块。
这些软件模块基于模型预测控制(MPC)理论开发。MPC控制理论是20世纪80年代以来在实践中得到应用的一种优化控制系统。从项目实施过程来看，该优化控制策略的实用要点为：
①只要整体运行趋势在预测范围内，并不追求机组在任何时候都处于最佳状态，可能在次优状态下运行。
②利用对机组当前时段的预测，对有限时段进行滚动优化，并在每个周期执行一步优化指令，使机组运行趋于最优。
③内部模型具有反馈校正，不断监测系统实际输出与模型输出间的误差，并对模型进行在线反馈校正，使其具有一定的自适应能力，使下一周期的模型预测优化更加合理有效。它是一种半模型半经验的优化方法，值得研究与借鉴。
针对锅炉中石油焦/煤/石灰石混合燃料的变化，提前在系统中存储了不同焦/煤比的燃料模型，优化过程采用模型切换的方法，有效解决了煤种变化对CFB燃烧和床温控制的影响，从而使床温变化保持在≤±4K。与国内一些电厂采用煤粉浓度连续监测数据作为燃料量校正信号方法相比，更容易实现优化控制。
该机组2台锅炉及1台汽轮机组成“Y”型运行方式，锅炉两侧选择主蒸汽压力控制(MPC)、先进燃烧控制(ACC)、先进温度控制(ATC)三种优化软件模块，母管段选用了锅炉负荷经济分配(ELA-B)优化软件模块。
该石化热电厂5号机组AES投运后，仅ACC(先进燃烧控制)的投用，单台锅炉效率可提高约0.48%；而ATC(先进温度控制)投运后，在外加10%负荷扰动下，蒸汽温度变化幅度由±5K降至±1K。同时，床温变化范围由±15K降至±4K。
参考文献：
[1]舒迪前.预测控制系统及其应用[M].北京:机械工业出版社，2015．
[2]花进.火电厂优化控制平台及其应用[J].中国电力，2015(04).