李軍，黃衛(wèi)劍，陳錦攀，謝洪途，王朋，朱亞清，潘鳳萍，李德波

(1. 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院，廣東 廣州 510080；2. 南方電網(wǎng)電力科技股份有限公司，廣東 廣州 510080；3. 中山大學(xué) 電子與通信工程學(xué)院，廣東 廣州 510275；4.南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)研究院有限公司，廣東 廣州 510623)

基礎(chǔ)工業(yè)如電力工業(yè)[1]等歷來是各種控制技術(shù)應(yīng)用的重地，基礎(chǔ)工業(yè)是關(guān)系國計民生和國家戰(zhàn)略的基礎(chǔ)支柱產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展水平直接決定了一個國家的技術(shù)水平和經(jīng)濟發(fā)展水平。工業(yè)控制技術(shù)(如基礎(chǔ)工業(yè)過程控技術(shù))代表了基本的工業(yè)生產(chǎn)工具，直接決定了工業(yè)生產(chǎn)力水平。

1788年，瓦特借助離心調(diào)速器[2]實現(xiàn)了蒸汽機轉(zhuǎn)速控制，對18世紀以蒸汽機為代表的第一次工業(yè)革命起到了巨大的推動作用。離心調(diào)速器實現(xiàn)了一種比例作用的反饋控制即瓦特原理[3]，代表了第一代基礎(chǔ)工業(yè)過程控制技術(shù)[4]，離心調(diào)速器明顯的問題是存在系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差[5]。

從19世紀末到20世紀上半葉，電機工程[6]的發(fā)展開啟了第二次工業(yè)革命，對控制提出了較高的要求。1936年考侖德(A. Callender)和斯蒂文森(A. Stevenson)發(fā)明出比例-積分-微分(proportional-integral-derivative，PID)控制器[7-13]，代表了第二代基礎(chǔ)工業(yè)過程控制技術(shù)[4]。PID控制的結(jié)構(gòu)簡單、魯棒性能[14]良好，適用于大多數(shù)的工業(yè)過程控制[15]，在包括火電機組[16]在內(nèi)的工業(yè)過程控制領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，推動形成了巨大的工業(yè)生產(chǎn)力。

PID在工業(yè)控制工程應(yīng)用上是成熟的，在理論提煉上是完善的，PID理論的完善對整個控制科學(xué)的推動作用極其巨大，多年來并沒有出現(xiàn)第二個像PID這樣的控制。但是這并不代表PID控制已經(jīng)能夠很好地滿足工業(yè)過程控制的需求，研究人員認為PID控制存在動態(tài)控制精度不高的問題。長期以來，圍繞著改進或提高PID控制性能的各種研究一直沒有間斷，如非線性PID控制[7]、自適應(yīng)PID控制[8]、基于非線性濾波的PID控制[9]、最優(yōu)PID控制[10]、基于輸出補償?shù)腜ID控制[11]、基于高效濾波的PID控制[12]、自耦PID控制[13]等。2002年, 陳翰馥[17]指出：“我國的傳統(tǒng)工業(yè)要改造，大量使用的PID控制器，需要用精度高、適用性更強的控制器來取代”，但是20多年過去了，取代PID控制器的愿望并沒有實現(xiàn)。錢積新[18]指出：“實際上，在工業(yè)過程中面對復(fù)雜多變的生產(chǎn)過程，對控制系統(tǒng)的各種要求除了PID算法尚被基本認可外，其他的算法都很難長期、有效地得到應(yīng)用”。

從觀測角度來看，PID中的P作用(proportional)、I作用(integral)、D作用(derivative)代表了反饋控制中的3個基本觀測機制，具體來說是P作用的當(dāng)前觀測機制、I作用的常值觀測[4]機制、D作用的超前觀測機制。從構(gòu)造I作用、D作用的方法看，二者(常規(guī)微分器)基于一階慣性濾波器(first order inertial filter，F(xiàn)OIF)[19]構(gòu)造，F(xiàn)OIF屬于一種典型的指數(shù)型跟蹤律，因此二者代表的是指數(shù)型常值觀測機制、指數(shù)型超前觀測機制，PID控制代表了一種指數(shù)型控制機制。

在工業(yè)過程控制領(lǐng)域，不可能一直停留在PID控制，需要產(chǎn)生出能夠超越現(xiàn)有PID控制的新型基礎(chǔ)控制技術(shù)(new foundation control technology，NFCT)，但是實現(xiàn)超越PID控制的NFCT的過程漫長且艱難。在控制科學(xué)發(fā)展過程中，隨著一些本質(zhì)問題的揭示，必然能夠?qū)崿F(xiàn)超越PID控制的NFCT。

國家的重大需求是原始創(chuàng)新的根本動力，隨著我國碳達峰、碳中和能源目標(biāo)的提出，以風(fēng)力發(fā)電、太陽能光伏發(fā)電為代表的新型綠色能源得到迅猛發(fā)展，電網(wǎng)亟需快速增加深度調(diào)峰、快速調(diào)頻能力，這是新型電力系統(tǒng)的基本特點和標(biāo)志。在新型電力系統(tǒng)背景下，以燃煤火力發(fā)電為代表的傳統(tǒng)電力工業(yè)形勢嚴峻，從現(xiàn)有火電機組重要過程控制回路實現(xiàn)深度調(diào)峰快速調(diào)頻性能的角度，PID控制難以再適應(yīng)，由此催生出滿足此種需要的NFCT。

2018年，文獻[19] 揭示PID控制的一種本質(zhì)缺陷：常規(guī)積分(conventional integrator，CI)作用跟蹤常值擾動效率不高。通俗地理解是：在控制理論的研究中存在一個看不見的問題，即長期以來對控制結(jié)構(gòu)的研究并沒有改變指數(shù)型控制機制，這就解釋了為何多年來并沒有出現(xiàn)第二個像PID這樣的控制。2018年，廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司的科研團隊發(fā)明出一種基于工程最速跟蹤濾波器(engineering fastest tracking filter，EFTF)[4]的工程最速控制器(engineering fastest controller，EFC)[4], EFC是工程最速比例-積分(engineering fastest proportional- integral，EFPI)控制器與工程最速超前觀測器(engineering fastest leading observer，EFLO)的串級結(jié)構(gòu)，EFC代表了一種顯著區(qū)別于PID控制的NFCT，即第三代基礎(chǔ)工業(yè)過程控制技術(shù)[4]，顯著提高了反饋控制性能，徹底擺脫了模型束縛，適應(yīng)目前新型綠色能源快速發(fā)展的客觀需要。文獻[4]指出：“以EFC為核心開發(fā)出的火電機組輔助調(diào)頻外掛控制系統(tǒng)，在廣東省主力火電機組得到快速普及，僅在2020年1月—2021年6月期間,就已經(jīng)應(yīng)用于38臺火電機組(總計容量為25 600 MW)的輔助調(diào)頻外掛控制系統(tǒng)商業(yè)合同項目”。

文獻[4]給出了EFC與最優(yōu)PI(optimal proportional-integral，OPI)、最優(yōu)PID(optimal PID，OPIP)在難控制過程控制性能的對比結(jié)果，結(jié)果顯示，相對OPI、OPID，EFC顯著提高了調(diào)節(jié)性能，其中EFC的外擾抑制性能分別提高了78.6%、43.7%。但是在火電機組的許多控制回路中，采用了比例-積分(proportional-integral，PI)控制，主要原因是PI參數(shù)整定相對簡單。同理，為了滿足火電機組多種控制回路的需求，需要單獨運用EFPI控制器，但是在實踐中發(fā)現(xiàn)EFPI的性能相對不足夠。從發(fā)展EFC的角度來看，需要針對EFPI存在的問題進行改進。研究人員在EFTF的基礎(chǔ)上發(fā)明出了一種加速型工程最速跟蹤濾波器(acceleration engineering fastest tracking filter，AEFTF)，采用AEFTF構(gòu)造出一種加速型工程最速比例-積分(acceleration engineering fastest proportional-integral，AEFPI)控制器，較好解決了EFPI存在的問題，目前AEFPI已經(jīng)進入到商業(yè)應(yīng)用。AEFPI是EFC的繼續(xù)深入發(fā)展，二者代表了一種已經(jīng)進入到大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用的工業(yè)過程控制技術(shù)。

從控制學(xué)界的角度，能夠運用于工業(yè)過程控制的控制技術(shù)可能遠不止PID控制，例如模型預(yù)測控制(model predictive control, MPC)[20]、動態(tài)矩陣控制(dynamic matrix control, DMC)[21]、廣義預(yù)測控制(generalized predictive control, GPC)[22]、狀態(tài)反饋控制(state feedback control, SFC)控制[23]、Smith預(yù)估控制[24]、內(nèi)模控制(internal model controller, IMC)[25]、自適應(yīng)魯棒控制[26]、H∞魯棒控制[27]、滑?？刂芠28]等，應(yīng)該說，這些控制技術(shù)在許多領(lǐng)域獲得了成功應(yīng)用，黃德先等[29]指出:“模型預(yù)測控制可以說是目前現(xiàn)代控制理論在過程控制中應(yīng)用最成功的控制方法”。

需要指出的是, “成功應(yīng)用”與“商業(yè)應(yīng)用”是2個概念：“成功應(yīng)用”僅是表明一種控制技術(shù)已經(jīng)能夠進入工程應(yīng)用；“商業(yè)應(yīng)用”則表明一種控制技術(shù)已經(jīng)成熟，已經(jīng)能夠為應(yīng)用企業(yè)帶來商業(yè)利潤了，例如PID控制代表的是一種成熟的基礎(chǔ)性工業(yè)過程控制技術(shù)。研究人員認為，取得“成功應(yīng)用”的控制技術(shù)有很多種，但是從推動工業(yè)生產(chǎn)力的角度來說，大量PID控制之外的控制技術(shù)并沒有推動形成大規(guī)模的工業(yè)生產(chǎn)力或者進入到大規(guī)模的商業(yè)應(yīng)用。一種控制技術(shù)能否進入到商業(yè)應(yīng)用是由多種綜合因素決定的。

EFC反映出在工業(yè)過程控制實際中，已經(jīng)完成了從指數(shù)型控制機制到工程最速型控制機制的過渡，AEFPI是工程最速型控制機制的最新發(fā)展。

本文中函數(shù)、參數(shù)、變量的表達具有唯一性，可相互引用。出于表述簡潔性的需要，如文中無特別說明，時間、時間常數(shù)單位為s，加速度單位為s-2，比例、增益、階次的量綱為一。

1 加速型最速跟蹤濾波器

2021年，李軍[30]發(fā)明出一種加速型最速跟蹤濾波器(acceleration fastest tracking filter，AFTF)，具有恒定的輸出加速度。

AFTF的傳遞函數(shù)

(1)

式中：TT為AFTF的跟蹤時間常數(shù)；s為拉普拉斯算子。

輸入單位階躍，AFTF輸出為：

(2)

式中：PAFTF(t)為AFTF在階躍輸入的過程輸出；aPV為AFTF輸出的加速度。

令TT=100 s，得到AFTF單位階躍輸入的過程輸出，如圖1所示。

圖1 AFTF的過程輸出特性示意圖Fig.1 The diagram of process output characteristic of AFTF

在數(shù)字控制系統(tǒng)〔如分散控制系統(tǒng)(distributed control system，DCS)[31]〕實現(xiàn)AFTF主要存在輸入與輸出的穩(wěn)態(tài)誤差問題，即對一個過程進行AFTF濾波，在過程進入穩(wěn)態(tài)后，AFTF的輸出與輸入存在穩(wěn)態(tài)誤差。數(shù)字控制系統(tǒng)存在數(shù)字量化誤差，AFTF由純滯后環(huán)節(jié)構(gòu)造，純滯后環(huán)節(jié)的輸入為實時數(shù)據(jù)，純滯后環(huán)節(jié)的輸出為歷史數(shù)據(jù)。在DCS中，出于減小內(nèi)存的需要，實時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的數(shù)字量化誤差不相同，因此存在實時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的穩(wěn)態(tài)誤差，采用AFTF構(gòu)造的加速型最速積分器(acceleration fastest integrator，AFI)存在穩(wěn)態(tài)誤差的累積問題。

2 加速型工程最速跟蹤濾波器

針對AFTF的輸出與輸入的穩(wěn)態(tài)誤差問題，需要對AFTF進行工程化改造，所謂FTF工程化改造，即近似FTF的工程方法。

首先采用串級純滯后環(huán)節(jié)近似AFTF，得到近似AFTF(approximations AFTF，AAFTF)，即

(3)

式中：fAAFTF(s)為AAFTF的傳遞函數(shù)；n為純滯后環(huán)節(jié)串聯(lián)階數(shù)。n越大，AAFTF與AFTF的近似度越高，其中在n=16、TT=100 s時，得到AAFTF單位階躍輸入的過程輸出PAAFTF(t)，如圖2所示。

圖2 AAFTF的過程輸出特性示意圖Fig.2 The diagram of process output characteristic of AAFTF

工程上經(jīng)常用FOIF近似純滯后環(huán)節(jié)[32]，采用FOIF替換AAFTF中純滯后環(huán)節(jié)，得到加速型工程最速跟蹤濾波器(acceleration engineering fastest tracking filter，AEFTF)的傳遞函數(shù)

(4)

其中在n=16、TT=100 s時，得到AEFTF在單位階躍輸入的過程輸出PAEFTF(t)，如圖3所示。

圖3 AEFTF的過程輸出特性示意圖Fig.3 The diagram of process output characteristic of AEFTF

n越大，AEFTF與AFTF的近似度越高，在工程上，取n=16已經(jīng)足夠了。本文中如無特別說明，默認n=16。

3 加速型工程最速積分器

AEFTF是構(gòu)造加速型工程最速積分器(acceleration engineering fastest integrator，AEFI)的基礎(chǔ)，在了解AEFI之前，首先需要了解構(gòu)造CI的方法，采用FOIF構(gòu)造CI，如圖4所示。

圖4 CI示意圖Fig.4 The diagram of CI

CI表達式為

(5)

式中fCI(s)、TFOIF、TI分別為CI的傳遞函數(shù)、FOIF慣性時間常數(shù)、CI積分時間常數(shù)，TI=TFOIF。

同理，采用AEFTF構(gòu)造AEFI，如圖5所示。

圖5 AEFI示意圖Fig.5 The diagram of AEFI

在數(shù)字控制系統(tǒng)中，AEFTF的輸入與輸出為實時數(shù)據(jù)，不存在穩(wěn)態(tài)誤差的問題，因此采用AEFTF構(gòu)造AEFI，解決了累積誤差的問題。

AEFI表達為

(6)

式中：fAEFI(s)為AEFI的傳遞函數(shù)；TAEFI為AEFI的時間常數(shù)。

當(dāng)n=16、s趨于∞或s趨于0時，fAEFI(s)分別簡化為：

(7)

根據(jù)式(7)，令TAEFI=TI，將AEFI與CI進行對比：當(dāng)s趨于∞，AEFI的增益是CI的0.117 6倍；當(dāng)s趨于0，則AEFI的增益是CI的1.454 5倍。這是AEFI積分作用效率顯著高于CI的數(shù)學(xué)依據(jù)，積分作用效率代表了一種對常值觀測的性能。

令TI=TAEFI=100 s、n=16，輸入單位階躍，得到的AEFI的過程輸出PAEFI(t)、CI的過程輸出PCI(t)，如圖6所示。很顯然，AEFI的積分作用效率顯著高于CI。

圖6 AEFI、CI單位階躍輸出特性Fig.6 The diagram of unit step output characteristic of AEFI and CI

4 加速型工程最速比例-積分控制器與參數(shù)整定

EFPI基于EFTF構(gòu)造，在EFPI基礎(chǔ)上，用AEFTF替換EFTF，得到AEFPI。

EFPI表達為：

(8)

式中：fEFPI(s)、KEFPI分別為EFPI的傳遞函數(shù)、串級比例增益；fEFI(s)、TEFI分別為工程最速積分器(engineering fastest integrator， EFI)的傳遞函數(shù)、積分時間常數(shù)；fEFTF(s)、TEFTF分別為EFTF的傳遞函數(shù)、時間常數(shù)。

AEFPI結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 AEFPI示意圖Fig.7 The diagram of AEFPI

AEFPI的傳遞函數(shù)

fAEFPI(s)=KAEFPI(1+fAEFI(s)).

(9)

式中KAEFPI為串級比例控制增益。

AEFPI參數(shù)整定是一個重要的問題，建立過程的模型(建模)有利于AEFPI參數(shù)整定。從工程的角度，建模不是為了獲取過程的準確模型，而是為了方便控制器參數(shù)整定，并且能夠避開復(fù)雜繁瑣的數(shù)學(xué)解析的中間過程。AEFPI參數(shù)整定基于一種ZM模型(Ziegler-Nichols model，ZNM)[4]，ZNM代表了一種直觀的工程模型。

ZNM的傳遞函數(shù)

(10)

式中KZN、τZN、TZN分別為增益、純滯后時間常數(shù)、時間常數(shù)。

對于有自平衡能力的過程，AEFPI、EFPI參數(shù)與ZNM的關(guān)系為：

(11)

式(11)給出的AEFPI參數(shù)整定方法完全避開了復(fù)雜繁瑣的數(shù)學(xué)解析中間過程，但是依據(jù)式(11)得到的AEFPI參數(shù)并不代表AEFPI的性能已經(jīng)最高，在控制實際中，對AEFPI參數(shù)進行適當(dāng)調(diào)整也是可能的。

AEFI的手動跟蹤是一個重要問題，在手動狀態(tài)下，AEFI輸出跟蹤手動狀態(tài)的當(dāng)前輸出減去AEFI的當(dāng)前輸入。

5 仿真實驗

仿真控制系統(tǒng)為圖8所示。

圖8 控制系統(tǒng)示意圖Fig.8 The diagram of control system

圖8中，BBP為黑箱過程(black box process，BBP)，EDCM為外擾耦合模型(external disturbance coupling model)，RF為斜坡函數(shù)(ramp function)，控制器可為AEFPI、EFPI、PI等。BBP為典型的難控過程。

出于對比需要，繼續(xù)沿用文獻[4]給出的BBP、EDCM、RF、OPI參數(shù)。其中RF速率為10-3s-1，RF長度為1 800 s。

文獻[4]給出的BBP、EDCM為：

(12)

式中fBBP(s)、fEDCM(s)分別為BBP、EDCM的傳遞函數(shù)。

PI的傳遞函數(shù)

(13)

式中KP為PI的比例增益。

文獻[4]給出的OPI參數(shù)為：KP=0.69、TI=366 s。所謂OPI參數(shù)，即在一定的相位穩(wěn)定裕度的條件下，求取PI最小的TI值，代表對常值的觀測性能最高。求取OPI參數(shù)存在復(fù)雜繁瑣的數(shù)學(xué)解析中間過程。

根據(jù)給出的BBP參數(shù)，建立BBP的ZNM，如圖9所示，圖9中PBBP(t)、PZNM(t)分別為BBP、ZNM在單位階躍輸入的過程輸出。

根據(jù)圖9，得到KZN=1、τZN=226 s、TZN=276 s，進一步得到

圖9 ZNM過程輸出特性Fig.9 The diagram of process output characteristic of ZNM

(14)

依據(jù)式(11)，得到EFPI參數(shù)為KEFPI=1、TEFI=502 s，得到A組AEFPI參數(shù)為KAEFPI=1、TAEFI=502 s。出于對比需要，設(shè)置B組AEFPI參數(shù)為KAEFPI=1.25，TAEFI=502 s。

令過程給定為1、外擾為0，得到EFPI、AEFPI、OPI的仿真實驗結(jié)果，如圖10所示，圖中POPI(t)、PEFPI(t)、PAEFPI(t)分別為OPI控制BBP、EFPI控制BBP、AEFPI控制BBP的過程輸出。

圖10 AEFPI、EFPI、OPI控制特性對比結(jié)果Fig.10 The diagram of contrast results of AEFPI and EFPI、OPI control characteristics

根據(jù)圖10，得到AEFPI、EFPI、OPI控制的主要性能指標(biāo)，見表1。

表1 AEFPI、EFPI、OPI控制的主要性能指標(biāo)Tab.1 Main performance Index of control of AEFPI and EFPI and OPI

調(diào)節(jié)時間是指過程進入到小于5%偏差的時間，相對于OPI，AEFPI顯著提高了調(diào)節(jié)性能，EFPI的調(diào)節(jié)性能相對不高。

令過程給定為0、外擾為RF，得到AEFPI、EFPI、OPI的仿真實驗結(jié)果，如圖11所示。

根據(jù)圖11，得到AEFPI、EFPI、OPI控制的外擾抑制主要性能指標(biāo)，見表2。

圖11 AEFPI、EFPI、OPI外擾抑制特性對比結(jié)果Fig.11 The diagram of contrast results of AEFPI and EFPI and OPI disturbance rejection characteristic

表2 AEFPI、EFPI、OPI外擾抑制的主要性能指標(biāo)Tab.2 Main performance Index of disturbance rejection of AEFPI and EFPI and OPI

用抑制RF最大偏差衡量AEFPI、EFPI、OPI的外擾抑制性能，相對OPI，AEFPI(A組參數(shù))的外擾抑制性能提高了10.1%, AEFPI(B組參數(shù))的外擾抑制性能提高了23.5%，EFPI的外擾抑制性能提高了14.6%。在火電機組過程控制，能夠?qū)⑼鈹_抑制性能提高10%，已經(jīng)是效果明顯。

綜合來看，相對AEFPI，EFPI的調(diào)節(jié)性能、外擾抑制性能不高。

6 工程應(yīng)用

2022年2月期間，將EFC應(yīng)用于某電廠2號1 000 MW超臨界火電機組的二級過熱蒸汽溫度控制回路，并且與PI控制進行對比，其中A側(cè)二級過熱蒸汽溫度控制系統(tǒng)采用AEFPI控制，B側(cè)二級過熱蒸汽溫度控制系統(tǒng)采用PI控制，得到的對比結(jié)果如圖12所示。

圖12 AEFPI與PI控制特性的對比結(jié)果Fig.12 The diagram of contrast results of AEFPI and PI control characteristics

由圖12可知，在給出過程趨勢變化范圍，A側(cè)二級過熱蒸汽溫度波動范圍為593～603 ℃，B側(cè)二級過熱蒸汽溫度波動范圍為589～606 ℃，很明顯，相對PI控制，采用AEFPI控制顯著提高了所述二級過熱蒸汽溫度控制系統(tǒng)的控制性能。

7 推動工程最速控制器發(fā)展的載體

一個控制技術(shù)能否得到發(fā)展的關(guān)鍵是看它是否有具體的載體。在新型綠色能源的快速發(fā)展的背后是新能源革命，文獻[4]指出：“在我國發(fā)電側(cè)結(jié)構(gòu)中，目前火電機組在電網(wǎng)總裝機容量中占比達到 52% ，通過對現(xiàn)有火電機組控制系統(tǒng)優(yōu)化(即大幅提升深度調(diào)峰和快速調(diào)頻性能)來增加電網(wǎng)調(diào)峰、調(diào)頻容量,是一種投資省、見效快的方式，是目前階段電網(wǎng)快速增加調(diào)峰、調(diào)頻能力的主要方式”。推動新能源革命的快速發(fā)展就是EFC、AEFPI等發(fā)展的具體載體，以EFC為核心開發(fā)出的火電機組輔助調(diào)頻外掛控制系統(tǒng)，目前已經(jīng)在廣東省主力火電機組基本普及，極大地推動了廣東省電力系統(tǒng)新能源革命的發(fā)展進程。

EFTF是構(gòu)造EFC的核心基礎(chǔ)，AEFTF是EFTF的繼續(xù)發(fā)展。AEFPI于2021年10月后開始投入商業(yè)應(yīng)用，其代表了一種基本的加速型工程最速控制器(acceleration EFC，AEFC)，是EFC的繼續(xù)發(fā)展。

8 結(jié)束語

AEFTF、AEFPI及EFTF、EFPI、EFLO、EFC等均為工程實踐的產(chǎn)物，是控制機制上的原始創(chuàng)新，是對控制科學(xué)的重要發(fā)展。

為實現(xiàn)碳達峰、碳中和的能源目標(biāo)，新型綠色能源在電網(wǎng)中占比越來越大，要求電網(wǎng)具有越來越大的調(diào)峰、調(diào)頻能力。提高現(xiàn)有火電機組深度調(diào)峰、快速調(diào)頻能力將是未來若干年內(nèi)新型電力系統(tǒng)發(fā)展的一個重要方向。采用AEFPI、EFC等是快速提高現(xiàn)有火電機組的深度調(diào)峰、快速調(diào)頻能力的最直接有效方法。

以EFC、AEFPI等為核心的火電機組輔助調(diào)頻外掛控制系統(tǒng)的商業(yè)應(yīng)用項目已經(jīng)證明，EFC、AEFPI等是一種成熟的工業(yè)控制技術(shù)，適應(yīng)了新能源革命快速發(fā)展的需要，有效地解決了新型綠色能源大規(guī)模接入電網(wǎng)的調(diào)節(jié)、安全穩(wěn)定等重大關(guān)鍵問題，對未來實現(xiàn)碳達峰、碳中和的能源目標(biāo)具有積極意義。