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摘要：随着计算机技术的发展，智能控制技术已经广泛应用于各大生产行业。目前常用的智能控制方法有模糊控制方法、神经元控制方法以及专家控制方法三种。在火电厂热工过程当中，结合实际情况，合理搭配使用智能控制方法，可以有效提高系统的抗干扰能力，解决原系统当中存在的各种运行问题，维持系统的稳定性。
关键词：智能控制；火电厂；热工自动化
一、智能控制的发展状况
随着我国经济的发展和科学技术的进步，越来越多的人选择人工智能的使用，尤其是在信息技术发展，在新的时代背景，大多数的人将目前所遇到的各种因素融入到智能控制的环节当中去，希望能通过智能控制技术将这些问题代替。近年来，在计算机技术高速发展的背景下，智能控制技术自然而然的得到了快速的发展，在火电厂的实际运行过程中得到了广泛的作用，例如一些比较大型的机器，人工在搬运的过程中存在的困难和一定的安全隐患，但是人工智能就能够很好地解决这个问题，智能机械臂可以通过提前设定好的程序进行运作，智能化的搬运设备等，方便省力。
二、智能控制技术的方法
2.1分层递阶的智能控制
大系统控制的一种重要方式就是分层递阶智能控制。对复杂的系统，通常情况下都是采用分层递阶的智能控制技术的。它的结构按智能程度的高低可以分为三个等级:组织级、协调级和运行控制级。且各个等级的智能程度也是进行相应地由高到低的排列的。结构的特点是:处于高层的单元对系统的行为影响范围是相当大的而且是越高越大的;但是越是处于高级单元的决策周期就越是比处于低级单元的决策的周期长:越是处于高级的，对于出现的问题的描述就会遇是不确定的。
2.2专家的智能控制
所谓的专家系统就是指将专家系统的理论和技术同控制理论的方法和技术有机的进行相应的结合，并且在一个不确定的环境中，去仿效专家的智能从而去实现对系统的控制。专家的控制系统可以分为两种形式，即专家控制系统和专家式控制器。专家控制系统的结构是采用黑板等，结构比较复杂，它的造价的比较高的;而专家式控制器大多数是为工业专家控制器，它的结构是比较简单的，同时也能满足工业对于过程控制的要求，因此，他被广泛的应用。
2.3模糊控制
模糊控制是在1965年Zadeh教授创建的模糊集理论的基础上由英国的Mamdani成功地将其应用于锅炉和蒸汽机的控制上来的，近些年，模糊控制在很大的程度上得到了发展并且被广泛的应用起来。模糊控制是基于模糊的推理并且模仿人的思维方式的基础上建立的，它对难以建立精确的数学模型的对象实施的一种控制，它逐渐的成为处理推理系统和控制系统的不确定性的一种比较有效的方法。模糊控制就是以模糊数学和模糊语言的形式表示和模糊逻辑的规则的推理为基础的，并采用计算机的控制技术。它的主要特点是:它具有较强的鲁棒性，对于传统控制的非线性、时变和时滞系统的控制的解决是比较容易的;控制系统设计不需要精确的数学模型而是依据操作人员的控制经验和操作数据;它的推理过程采用的是不精确的推理，可以模仿人的思维过程处理一些复杂的系统;应用的语言变量并不是传统的数学变量，比较容易形成专家系统。
2.4对给水加药管理
依据模糊控制器可以对变频器的输出效率实施管理，并且达到修正加药泵的电子运行速度的目标。这一技术的引用不但可以突破传统意义上的人工加药不足的问题，还可以提升实际给水工作质量。在火电厂热工自动化引用变频模糊管理的过程中，全面展现模糊管理的特点和变频管理的优势，并在实际发展的过程中获取了优质的经济利益。
2.5神经网络控制
神经网络控制可以从微观上模拟人脑的功能和相应的结构，可以通过模拟人的神经元的网络结构和功能以及传递、处理信息的机理去设计的控制系统。
神经网络并不是善于表达知识的，但是的逼近非线性函数的能力也是相当强大的，控制系统中恰恰是利用了神经网络的这一个优点。
三、在火电厂热工自动化不同环节中的应用
3.1控制温度过高的气温
控制温度过高的汽温是目前衡量锅炉运行质量的主要标准之一。传统的控制手段主要是通过调控减温水量控制汽温，但系统惯性较大，且动态特性随着外界环境而变化。因此，人们将智能控制技术应用于系统，大幅增强了系统性能，且在控制力度和适应性方面发挥了较大作用。目前，主要通过神经网络模糊控制器满足控制需求。结合实际发现，神经网络模糊控制器最大程度发挥了学习性能的优势，并且负荷变化较大的情况下达到了控制过高气温的要求。
3.2控制锅炉燃烧环节
随着经济社会的发展，人们对电力需求不断增长，电网机组的负荷不断增长，机组的负荷能力和燃烧系统的矛盾日益突出，由于对燃料燃烧控制不充分，导致燃烧不足，影响到蒸汽压力，增加了燃烧机控制系统的控制难度。人工智能技术是计算机的分支机构，通过计算机模拟人的思维过程和行为模式，使得计算机具有人类的学习能力、推理能力、思考能力和规划能力等。将人工智能技术应用在火电厂的锅炉燃烧控制系统中，可以建立复杂的神经网络、专家系统，采用定量或者定性的研究方式，优化控制火电厂的燃烧系统参数，并实现对燃烧系统优化。人工智能控制系统，可以根据锅炉压力变化，维持锅炉蒸汽压力的稳定性，让锅炉燃烧系统根据锅炉出口蒸汽压力变化调结构燃油量和空气供给量，从而让锅炉蒸汽压力维持在一个标准范围内，并实现锅炉燃烧系统的保护，一旦锅炉燃烧系统出现蒸汽压力过高或者过低，则人工智能系统会自动切断燃油供给，立即停止燃烧并向调度中心发出警报信息。
四、火电厂热工自动化当中智能控制方法的应用
4.1机组负载分配控制
机组负载分配控制系统属于非线性控制系统，不确定因素比较多，所以变量也比较多，使用传统的数学函数模型构建法无法达到良好的控制效果。对此，可以通过神经元控制方法模拟出锅炉与机组之间的联系，然后再使用模糊控制方法当中的模糊运算规则，将其运用到机组负载分配控制上，使得机组负载分配控制系统的适用性、抗干扰能力以及反应速度都有大大的提升。
4.2过热蒸汽温度控制
过热蒸汽温度的控制对锅炉的安全稳定运行起到了重要作用。一般来说，控制过热蒸汽温度的主要方法是冷却水的循环。在这个过程当中，最主要的问题就是系统的时滞性以及动态性。对此，可以将神经元控制方法应用到过热蒸汽温度控制系统当中来，有效提高系统的适应能力。在神经元控制方法的应用下，过热蒸汽温度控制系统的抗干扰能力以及稳定性得到优化，即使是在机组进行调整时也能保持很稳定的运行状态，有效解决了原有的蒸汽稳定控制不稳定的问题。
4.3锅炉燃烧状态控制
在锅炉燃烧过程中，会受到多种因素的影响，比如煤炭质量、煤炭种类等。由于干扰因素比较多，所以很难做出准确的判断。此时，就可以将专家控制方法应用到锅炉燃烧过程中，模拟专家的思考方式对锅炉燃烧过程进行分析、推理与判断，有效排除燃烧过程中的干扰因素，解决锅炉燃烧过程中的工况判断、煤层厚度调节、锅炉送风调节等问题。
结语
综上所述随着人工智能和诊断技术的进步，将显著改善火电厂设备的维护诊断质量，从而提高火电厂的自动化控制水平，提高管理以及检修效率，延长设备的大修间隔并降低小修频率，避免不足维修和过剩维修的问题出现，最终提高设备的可用系数并降低经营成本，增强火电厂的经济效益与社会效益。
参考文献
[1]李泉.新型智能控制系统研究及其在热工过程控制中的应用[J].华北电力大学（北京），2018-02-01.
[2]侯树文，陈燕，李方方.火电厂热工自动化的现状与进展[J].山西建筑,2017-01-20.