王兵
新疆生产建设兵团电力集团有限责任公司 新疆 乌鲁木齐，830000
摘要：近年来，随着新能源产业的持续壮大，风电和太阳能逐渐改变了目前电网格局，由于新能源的不稳定性，各高参数机组如何频繁高效地解决调频调峰问题、实现机炉间的协调控制、进一步提高调节负荷的深度成为各电厂的主要任务。超临界机组的协调控制系统是将锅炉、汽机及辅机作为整体加以控制的多变量、强耦合、非线性的时变系统，目前传统且广泛的协调控制系统，在低负荷下容易出现煤水配比失衡，导致汽温汽压偏差过大，影响机组安全经济运行。因此针对超临界机组深度调峰的安全性和经济性的问题，提出了一种基于多目标粒子群的协调优化控制方案，并在炼油化工企业＃2机组进行应用，较好地适应了机组在低负荷下的运行工况，对同类型机组有较高的推广价值。
关键词：超临界机组；深度调峰；多目标粒子群；协调控制优化
本文提出基于模糊指标函数的受限预测控制方法，但计算量大，过程复杂，且在目前的控制方法中还考虑安全性和经济性指标；针对协调控制系统中的锅炉主控、汽机主控和给水主控分别进行了分析和优化，相当于解耦进行控制；根据模糊控制的思想研究了自使用模糊PID控制器在机组协调控制系统中的应用，都是为PID控制器建立模糊规则表以提高其鲁棒性和智能性，但缺少了模糊规则表中参数量化的具体方法；提出一种基于仿人智能控制的协调系统优化方法，对协调系统控制参数的优化有较大提高，但未考虑到机组运行的经济性。针对上述提到的问题，提出一种基于多目标粒子群的协调优化控制方案，首先对DCS中原有的协调控制系统结构进行优化，再利用多目标粒子群算法对其中参数进行寻优，得到最优的控制参数，最终可在考虑多种约束的同时提高机组运行的经济性，保证控制的快速性和准确性。为提高电网消纳清洁能源的能力，火电机组的调峰宽度需要进一步提高，因此越来越多的超临界机组参与到深度调峰中，但在低负荷下机组的主蒸汽温度、压力等参数不稳定会对机组运行的安全性带来更大的风险，同时如何在低负荷运行时提高运行的经济性，也是超临界机组参与深度调峰的一个重要影响因素。
1协调控制系统优化
保证主蒸汽压力的稳定性和电功率的快速跟踪是协调控制系统的首要目标，由于锅炉的大惯性导致的调节延迟性是影响其控制效果的主要因素，为此，需要加快煤水量的调节，计算出的指令一方面立即调节煤量，另一方面作为前馈输入到给水量的调节中，同时采用分离器出口温度（也称中间点温度）的调节（PIDT）作为提前量调节给水量。当产生压力偏差时，水量和煤量立即产生变化，由于水量对压力影响比煤量快，在煤量变化起作用之前通过给水流量变化能够对压力偏差有一定的补偿作用，运行过程中存在一定影响主汽温度的扰动，而中间点温度的偏差可以提前反映这一类扰动，通过快速调节水量抑制较大的温度偏差。锅炉内给水对主蒸汽压力和温度的响应速度与煤量相比较快，在变负荷过程中增加负荷指令对煤量的实际微分作用能够有效提高煤量的反应速度，由此可以有效控制主汽压力稳定，因此改进后的协调控制系统内采用了煤跟水的控制方式。在深度调峰过程中，由于低负荷下锅炉效率、汽轮机效率都下降明显，机组经济性越来越成为电厂低负荷运行优化的重点，因此本文将机组经济性考虑在优化目标之中，采用多目标粒子群的方法探讨运行优化。
2多目标粒子群算法
2.1算法原理
MOPSO算法是利用粒子间的支配关系获得最优解并将之间无支配关系的解集作为非劣解集，通过记忆历史最优和当前最优不断调整搜寻策略，具有较好的全局搜索能力。粒子适应度是评价粒子优劣的标准，不同的适应度函数可以使粒子有不同程度的优劣，多目标问题中每个粒子的适应度函数是带约束的目标函数，若不满足约束，则直接将该粒子的适应度设置为无穷大，说明其无法作为最优解。
根据计算得到的适应度函数分出最优粒子，将其作为全局最优粒子，并记录下每个粒子的历史最优位置。根据计算得到的适应度函数分出最优粒子，将其作为全局最优粒子，并记录下每个粒子的历史最优位置。满足约束条件获得的解集称为可行解集，但是可行解内还存在互相支配的解，并不是最终的Pareto非劣解集，非劣解集中的解也称为Pareto占优解，即满足：
（1）
X*为非劣解，因为多目标的存在，非劣解集的两个解因为某个目标函数较优，而其他目标函数不占优而无法互相比较，因此需要后续行方案决策。
2.2协调参数优化
由协调控制系统结构可知，F1（x）和F2（x）为锅炉主控指令对燃料量和给水量的静态函数，由机组运行设备和特性决定，一般不做更改，PIDNe用来调节机组负荷，由于相应速率较快可以直接整定。通常协调控制系统参数优化主要针对结构图中的PIDB和PIDW进行优化，尤其在低负荷段机组运行特性变化大，煤耗增加明显，因此采用对PIDB和PIDW的参数按负荷不同进行分段设置。优化的目标则采用控制性能指标K和经济性指标E两个：
（2）
其中△P为主汽压力偏差，△MW为功率偏差，△T为中间点温度偏差，b为煤耗率，b＝耗煤量B／（热值校正系数k×实发功率MW），d为汽耗率，d＝主蒸汽流量D／（实发功率MW），k1、k2、k3为控制性能指标的主汽压力偏差、功率偏差和中间点温度偏差系数，e1、e2为经济性指标中的煤耗率和汽耗率的系数。
3工程应用
根据炼油化工企业＃2机组在不同负荷段运行数据建立传递函数模型，通过多目标粒子群算法对控制参数进行优化。炼油化工企业＃2机组在AGC模式下以3．5MW／min的速率在167MW到290MW负荷区间进行来回变负荷试验，优化后的协调控制策略的控制性能在深调段与常规负荷段基本一致，负荷方面实际负荷严格按照设定变负荷速率变化，动态过程平稳、无振荡，过调量很小。实际速率、响应延迟时间、动态控制偏差、稳态控制精度均满足AGC考核要求。机组主汽压力在变负荷过程中无振荡和过调，最大动态偏差＜0．4MPa，且无稳态偏差，有效保证了机组运行的安全；在各种幅度的变负荷过程中，主汽温度整体控制非常平稳，主汽温度设定值566℃，主汽温度最高达569．9℃，最低达565．9℃，动态偏差在±4℃以内，总体控制效果较好，机组已具备深调至30％Pe的能力。同时投入优化控制系统后，高压调门平均开度有原来的32％提高到45％，减少了高压调门的节流损失，综合计算可降低煤耗约0．33g／kWh。
4结束语
本文利用多目标粒子群算法，对350MW超临界机组的协调控制系统进行优化，并在炼油化工企业＃2机组上进行了应用，从运行结果发现，优化后的协调系统在深度调峰时可以维持机组主要参数稳定，满足AGC考核的要求，同时可提升经济性能，为同类型机组提高负荷调节范围、参与各电网的深度调峰提供了参考。
参考文献
［1］陈雨亭，崔晓波，吕剑虹．一种简化的受限广义预测控制［J］．工业控制计算机，2018，31（11）：59－61
［2］高成．350MW超临界供热机组协调控制系统优化［J］．煤炭科技，2020，
41（1）：67－70
［3］王楠．350MW超临界直流锅炉机组协调控制系统分析与设计［D］．郑
州：郑州大学，2018
［4］王爱军，张磊洋，邢宝钦．单元机组协调控制系统模糊自适应控制研究［J］．汽轮机技术，2013（1）：21－24
［5］刘桂生，石卫兵，高峥，等．基于仿人智能控制算法的330MW机组深度调峰控制研究［J］．汽轮机技术，2019，61（5）：368－370，374