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      火電機組主蒸汽溫度優(yōu)化系統(tǒng)控制策略的研究

      2018-06-22 09:27崔家政
      科學與財富 2018年15期
      關(guān)鍵詞:火電機組模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      崔家政

      摘要:火電機組主蒸汽溫度優(yōu)化系統(tǒng)控制策略主要是對熱效率、有害物質(zhì)排放等,進行嚴格控制,提高火電機組的運行效率,改善排氣質(zhì)量。

      關(guān)鍵詞:火電機組;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模糊控制

      1.前言

      我國環(huán)境污染日益嚴重,作為火力發(fā)電需要持續(xù)改善其技術(shù)水平,而發(fā)電機組高效,環(huán)保的運行,是未來一大趨勢。

      2火電機組研究意義

      2.1火電機組研究背景

      由于技術(shù)水平的限制,小機組燃燒效率低,無法有效控制燃煤量。燃燒效率不能合理控制。只有添加脫硫脫氮裝置和廢熱回收裝置才能提高燃燒效率。因此,提高煤炭利用率,改善環(huán)境是我國煤電發(fā)展的重要目標,也是實現(xiàn)煤電可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的重要手段之一。

      目前的情況引發(fā)了如何應(yīng)對火電廠經(jīng)濟安全的新問題。這些問題需要通過實踐研究和新的技術(shù)手段加以解決。主蒸汽溫度控制系統(tǒng)是火電廠鍋爐的重要控制系統(tǒng)之一。其任務(wù)是確保過熱器出口處的蒸汽溫度在預設(shè)值的小范圍內(nèi)穩(wěn)定。控制效果不僅影響火電機組的效率。它也影響設(shè)備的安全運行,甚至影響整個社會的供電平衡。如果蒸汽溫度超過穩(wěn)定范圍,較高的溫度會影響過熱器金屬管壁的強度,嚴重威脅安全生產(chǎn)。較低的蒸汽溫度也會導致整個工廠的熱效率下降,導致火力發(fā)電廠的經(jīng)濟效益不合理。它也增加了汽輪機最后階段的腐蝕可能性。

      2.2火電機組研究的目的

      每降低5°C的蒸汽溫度將導致熱效率下降約1%,由此造成的能源浪費令人擔憂。因此,過熱器出口處的蒸汽溫度與機組的安全性和經(jīng)濟性密切相關(guān)。通常,與設(shè)定值的偏差保持在-10°C至+5°C的范圍內(nèi)。長期以來,主汽溫控制是火電機組的難點。主要原因如下:

      (1)影響主蒸汽溫度變化的因素很多。例如:整個裝置的負載變化,噴霧流量和噴霧水溫的變化,煙氣側(cè)的溫度變化以及煙氣阻尼器的擺動角度。同時,整個主蒸汽溫度系統(tǒng)的大延遲和大慣性特性溫度變化的影響也更加劇烈;

      (2)主汽溫系統(tǒng)不是穩(wěn)定的、不變的,正相反,主汽溫系統(tǒng)受各種因素的影響,是時變的、非線性的,不能用統(tǒng)一的、穩(wěn)定的數(shù)學模型來描述;

      (3)隨著經(jīng)濟發(fā)展和政策變化,火電廠主蒸汽溫度的控制要求將會增加?;痣姀S主蒸汽溫度的穩(wěn)定性為單位負荷,經(jīng)濟性和安全性提供了良好的保證。同時,還可以提高火電機組的鍋爐燃燒效率,減少有害物質(zhì)的排放,滿足國家政策要求,滿足社會發(fā)展的需要.

      3.火電機組主汽溫控制策略

      3.1模糊控制

      模糊控制是智能控制技術(shù)之一。它是一種將控制理論和模糊集合論相結(jié)合的新型控制技術(shù)。傳統(tǒng)控制方法的大部分前提已經(jīng)很清楚了,或者可以近似得到控制對象的傳遞函數(shù)。但是,現(xiàn)代設(shè)備的整合越來越高,往往是一個多輸入,多輸出的系統(tǒng),每個輸入輸出之間。沒有簡單的線性時間不變關(guān)系。有一個復雜的耦合非線性關(guān)系。建立這種系統(tǒng)的精確或近似模型很困難。此時,模糊控制是解決這個問題的一種方法。

      模糊控制的一般流程包括輸入模糊化,模糊規(guī)則判斷和去模糊處理。由于模糊邏輯更貼近人類的邏輯思維和語言表達,因此模糊控制系統(tǒng)的應(yīng)用比傳統(tǒng)的二元系統(tǒng)具有更為明顯的優(yōu)勢,因此理解起來非常直觀,直觀。其意義可以從以下兩個角度來分析:

      (1)模糊控制提出了一種基于語義描述規(guī)則實現(xiàn)控制規(guī)律的新控制概念。這個過程結(jié)合了專家系統(tǒng),模糊理論和控制理論。它在工程應(yīng)用上有很大的發(fā)展前景。

      (2)模糊控制為非線性控制器的設(shè)計提供了一種簡便的方法,因為它不需要對受控對象進行建模,所以當受控對象存在不確定性或難以使用傳統(tǒng)的線性控制理論時,設(shè)計時模糊控制就是更加有效。許多實驗表明,模糊系統(tǒng)得出的結(jié)論比傳統(tǒng)方法得到的結(jié)論更優(yōu)越,特別是對于一些不確定且難以定性分析的系統(tǒng),模糊系統(tǒng)可以獲得更滿意的控制效果。

      3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種具有自學習能力的算法,它逐漸指向控制領(lǐng)域。系統(tǒng)建模和故障診斷中有實際的應(yīng)用實例?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種自學習算法在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是克服被控對象的非線性和時滯。因此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好地描述非線性系統(tǒng),并能通過相應(yīng)的控制策略跟蹤目標值。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓練過程中需要大量的迭代計算,這也是限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際應(yīng)用的主要問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬建立人類神經(jīng)結(jié)構(gòu)的理論系統(tǒng)。在這個理論體系中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全連接在層之間,但層不連通。在網(wǎng)絡(luò)中,數(shù)據(jù)處理通過層間數(shù)據(jù)傳輸來執(zhí)行。每個神經(jīng)元都是一個小的非線性系統(tǒng)。每個神經(jīng)元都有很多輸入。在網(wǎng)狀連接之后,數(shù)據(jù)被存儲并傳輸計算。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域的應(yīng)用:

      (1)在足夠的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和神經(jīng)元的前提下,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完全逼近任意復雜的非線性系統(tǒng)的輸入輸出;

      (2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠充分地學習和模擬不確定系統(tǒng)的動態(tài)特性;

      (3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層間權(quán)重的設(shè)置完成數(shù)據(jù)的傳輸和存儲,實現(xiàn)數(shù)據(jù)模式的全面學習,具有很強的魯棒性;

      (4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行數(shù)據(jù)處理模型使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速處理大量數(shù)據(jù)并獲取數(shù)據(jù)。這些特征都表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決高度非線性和嚴重不確定系統(tǒng)的控制方面具有巨大的潛力。發(fā)電廠的主蒸汽溫度具有滯后大,慣性大,非線性,及時變性的特點。研究這種特性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是理所當然的。

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識動態(tài)系統(tǒng)已通過仿真驗證,證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對動態(tài)系統(tǒng)辨識具有較好的效果。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模糊理論和廣義預測控制來控制主蒸汽溫度,這與預期結(jié)果一致。自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)和控制算法的PID控制方案經(jīng)過多年的發(fā)展,逐漸呈現(xiàn)出傳統(tǒng)控制理論,模糊邏輯,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等優(yōu)化技術(shù)融合發(fā)展的趨勢。

      4.火電機組主蒸汽溫度神經(jīng)模糊模型

      4.1機組主蒸汽溫度神經(jīng)模糊軟測量模型輸入變量的選擇

      根據(jù)火電廠機組主蒸汽溫度工藝機理分析、靈敏性、特異性、精確性選擇輔助變量。主蒸汽溫度與4個變量有關(guān):一級減溫水流量x1、二級減溫水流量x2、主蒸汽流量x3、高溫過熱器入口溫度x4,用非線性關(guān)系描述:

      式中,yr為主蒸汽溫度,記X=[x1,x2,x3,x4,yr]。

      4.2機組主蒸汽溫度神經(jīng)模糊模型

      機組主蒸汽溫度神經(jīng)模糊模型由五層前向網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,第一層為輸入層,由4個神經(jīng)元構(gòu)成,每個神經(jīng)元分別對應(yīng)著一級減溫水流量x1、二級減溫水流量x2、主蒸汽流量x3、高溫過熱器入口溫度x4,神經(jīng)元起著將輸入信號直接傳給下一層的作用;第二層為模糊化層,由4×N個神經(jīng)元組成(N表示模糊規(guī)則數(shù)),每個神經(jīng)元表示一個隸屬度函數(shù);第三層為模糊條件層,由N個神經(jīng)元組成,每個神經(jīng)元表示一條模糊規(guī)則;第四層為模糊決策層,由兩個神經(jīng)元組成;第五層為輸出層,由1個神經(jīng)元組成,對應(yīng)著主蒸汽溫度。模型的輸出為:

      式中,μj(xi)為高斯型隸屬度函數(shù),Aji(i=1,2,3,4;j=1,2,…,N)為第j條規(guī)則中個輸入分量的模糊子集,cji為模糊子集Aji的高斯型隸屬度函數(shù)的中心,bj為模糊子集Aji的高斯型隸屬度函數(shù)的寬度,hj為后件參數(shù)。cji,bj,hj為機組主蒸汽溫度神經(jīng)模糊模型的可調(diào)參數(shù)。

      5.結(jié)束語

      根據(jù)對火電機組主蒸汽溫度優(yōu)化系統(tǒng)控制策略的研究,充分保證了火電機組的燃燒率的前提下,同時改善了其有害氣體的排放量,為能源節(jié)約,環(huán)境改善做出了重要貢獻。

      參考文獻:

      [1]陳景通,李忠舒.火電廠鍋爐主汽溫模糊控制系統(tǒng)的研究[J].沈陽師范大學學報(自然科學版).2016,04:510-513

      [2]楊仲睿.基于模糊理論的主蒸汽溫度PID控制系統(tǒng)的研究[J].科技信息.2016,24:152-153

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