贺翠连
山东鲁西发电有限公司 山东 济宁 273500
摘要：目前，我国电厂在运转时使用智能控制有效地解决了电厂热工自动化在运转中存在的难点，并推动了我国电厂热工自动化的进步。智能控制技术的研发是对自动化控制技术的一种延伸，能够很大程度上加强当前电厂热工自动化的应用和发展，应用于电厂热工自动化中能够激发电厂自动化技术的进步。由此可知，智能控制技术应用于电厂热工自动化中有着较为重要的实用意义，能够在我国电力工业中起到关键的作用。鉴于此，文章对智能控制在电厂热工自动化中的具体应用进行了研究，以供参考。
关键词：智能控制；热工自动化；应用研究
1智能控制的电厂热工自动化的主要控制方式
1.1神经控制技术
所谓神经控制技术通俗来说就是经过建立神经型网络工具的方法，在确保讲述目标精确的基础上，进而监测并且控制热工系统的运转情况。神经控制技术是由许多的人工神经组成的网络技术，将生物学与科学技术进行有机结合产生的，此项技术的好处就是具有极强的自调节能力和自主学习能力，可使人工智能控制系统的发展迈向下一个台阶。由于用户对智能控制系统的要求变高，要求系统能够适应现场，导致传统人工控制系统很难达到要求。但是神经控制系统就能高效地解决这一问题，所以受到广泛关注。
1.2专家控制技术
专家控制技术方式就是把专家提出理论和相应的控制技术相结合，将理论和实践融合，模仿专家操纵的方法控制其整个热工系统，为电厂热工自动化系统的安稳运转提供坚实的基础。专家式控制技术在自动控制系统中运用较多，实现方式分为两种：一种是在原有基础上留有专家控制系统组成特征，它的缺点在于知识库内的知识内容量少，造成推理逻辑简单;另一种是在运用控制算法的基础之上，将专家控制技术运用其中，从而提高原本系统的判断能力。
1.3模糊控制技术
模糊控制技术关键是能反映人类的逻辑思维和经验，但是上述思维和经验都是运用语言进行表达的。如“温度上升过快，则降低升温速度”。运用控制系统前期，因为技术人员对系统了解不够全面，导致自动控制效果不佳，但是经过技术人员思考探索，升级了模糊控制技术。与传统自动控制技术对比，模糊控制技术的优势在于：可以规避繁锁的数学模型，加快解决特定的控制问题，能够总结经验知识，提炼控制规律，从而实现对复杂系统的控制。
2智能控制在电厂热工自动化中的应用
2.1在锅炉燃烧中的应用
通过研究可知，当前电力行业锅炉燃烧中的问题多数反映在难以准确把控煤耗、无法高精度进行把控工作，种种原因共同致使锅炉燃烧效率的下降。这时，若是智能控制技术能够很好地投身于锅炉燃烧中，对于当前的电厂热工自动化来说不仅仅是燃烧效率的提高，更是智能化的一大进步，能够很好的缓解燃料耗费的问题，同时也能够不断加强燃烧系统控制的精准度。推动燃料的充分燃烧能够杜绝燃料浪费情况的产生，进而达到锅炉燃烧智能化控制的目标。主要应用工作分为5个阶段：第一阶段为燃烧优化信号处理阶段，实施原始信号校准、关键信号构造；第二阶段为燃烧相关回路控制系统调试阶段；第三阶段为以防结焦、消偏差、低负荷提升烟温为主要目标兼顾灵活性的燃烧调整试验阶段；第四阶段为以提升经济性、清洁性为主要目标的燃烧调整试验阶段；第五阶段为燃烧工况典型样本库滚动更新优化阶段。
2.2汽轮机转速控制中的应用
汽轮机是加强电厂生产效率的重要设施之一，其调速控制系统是把控汽轮机转速的关键设施，关系着电厂的经济效益。汽轮机在展开转速把控工作时，能够更好地体现其智能控制的功能和效率，这是我国电厂汽轮机调速控制走向智能化的开端，将控制技术应用于汽轮机中，还能够加强汽轮机运行效率。通过研究可知，智能控制技术应用于电厂热工中可以有效缓解当前汽轮机运行中进汽量大幅度波动的情况，加强整个汽轮机工作的安全性。另外，智能控制技术能够很大程度的加强电厂热工自动化的精准度，降低外界因素的干扰，保障汽轮机正常运转，进而推动汽轮机的效率。
2.3主/再热汽温控制方面的应用
由于锅炉燃烧系统复杂多变、机组负荷频繁波动、煤质变化等内外因素的影响，对具有一定迟延和大惯性的汽温控制系统提出了考验。通过主/再热系统的汽温优化控制，提升主/再热蒸汽温度的控制品质，不仅可以减少运行人员对减温水等系统的频繁操作，更有利于保证机组的运行经济性和安全性。主/再热汽温优化控制主要包含过热汽温优化控制和再热汽温优化控制。其中，过热汽温优化控制主要通过各级减温水系统对各级过热汽温进行调节；再热汽温优化控制通常采用烟气挡板模式对再热汽温进行调整，再热减温水作为事故应急使用的手段。控制优化可以利用模糊控制的方式，对过热温度和热负荷等方面进行控制，这样一旦温度产生异常，单元系统就会自动调整，加强对燃烧过程中不确定因素的控制，这样可以保证燃烧能源可以充分的燃烧，降低对能源的损耗，实现良好的生产效益。
2.4 智能预警及诊断的应用
在电厂每年的运营成本当中，设备检修成本是一个重要部分。设备故障每年给电厂造成的损失是巨大的。
以参数状态、设备状态和生产过程为核心，融合多种来源的状态数据，以故障预警为引领，深入挖掘和合理使用这些数据，找出其中隐藏的规则性的关系，实现对发电设备的全方位、全过程的状态监视，对设备故障在早期进行初步诊断和全面分析评估。
通过特征异常量化和故障模式识别技术，在设备故障甚至缺陷发生前进行诊断，识别发生异常的部件，给出可能的故障模式和措施，提升预见故障的能力,及时发现和消除设备隐患。通过监视和记录关键设备的频发故障、故障发展过程，并进行征兆、原因和措施的积累和统计，经过验证和确认后，积累到设备诊断知识库，实现电厂对关键设备频发故障的知识积累与传承。
2.5自动控制系统
电厂自动控制系统利用智能控制，主要是对各个生产环节进行控制，确保电厂热工自动化生产的稳定性。智能控制在应用自动控制系统的时候，应当从以下几个方面进行把握：（1）智能控制主要是利用计算机软件技术，对电厂热工自动化生产过程进行模拟，分析生产中可能发生的问题，并且进行有效的解决，以此保证电厂热工自动化生产的稳定性。同时，电厂热工自动化生产会涉及到很多自动化设备，一旦某个自动化设备产生故障，就会影响电厂热工自动化的生产效果。因此，面对这样的情况，可以通过利用智能控制中的人工神经元，对自动化设备的运行进行模拟，并且自动诊断自动化设备，以此保证电厂热工自动化生产的稳定性，提升智能控制在电厂热工自动化应用的效果。（2）智能控制根据自动化系统的运行状态进行定期检查，为自动化生产设备的稳定运行提供基础性的保证。同时，智能控制可以根据电厂热工生产的需求，对自动化生产系统进行调节和更新，以此提升生产效率。另外，智能控制可以根据各个自动化设备的特性进行检测，判断是否存在故障，并且将各项信息上传到控制中心，向工作人员进行反馈，工作人员根据所反馈的情况，做出相应的维护，避免造成较大的影响。
3 结语
综上所述，智能化技术和人工智能不断研发，能够很好地应用于不同的领域中，是对我国生产效率提高的关键。对电力企业进行展望来看，电力企业在未来应用的人工会逐渐减少，智能控制技术会不断的投入应用于电力企业中。因此，电力企业当前要持有积极的态度去应用智能控制技术，不断解决技术应用中所存在的问题，进一步革新智能控制技术，使电力企业能够稳定发展。
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