【火电厂热工自动化中智能控制模式的应用】火电厂自动化系统

时间：2019-05-20 03:21:20　来源：柠檬阅读网本文已影响人

　　【摘要】我国经济的迅猛发展促使火电厂热工自动化技术的应用范围逐渐的扩大，特别是随着计算机技术的进步，不断的为热工自动化技术的实现提供技术保障。但是鉴于火电站的热能动力设备具有极强的复杂性，从而在一定程度上限制了自动化技术的更快完善。文章从智能控制的发展概况及研究内容入手，重点的讨论了智能控制技术的实现方法以及智能控制模式在火电厂热工自动化中的应用，希望可以为实际的应用提供理论上的指导。
　　【关键词】火电厂；热工自动化；智能控制模式；应用
　　
　　近年来我国的电力工业发展的很是迅猛，尤其是大容量、高参数的火力发电机组更是成为电网中的重要部分。为此对单元机组也提出了更高的要求，即单元机组必须保证高度的安全及经济性。但是传统的控制方法目前看来已落后于现实控制技术的发展，必须采用更为先进的智能化控制策略，而这也是火电厂未来的发展趋势。下文正是基于智能控制，论述其在火电厂智能控制系统中的作用。
　　1.智能控制的发展概况及研究内容
　　智能控制这一术语是在1976年被首次的提出，然后经过十多年的发展以及在理论上的不断完善，这一技术已经在我国以及其他的国家取得了较大的发展，已经基本可以满足实际的使用需求。而未来的几年间，智能控制将会朝着一个全新的方向发展。
　　智能控制系统的特点是与这一系统研究对象的内容相联系的。智能控制系统具有多层次性、开放性、不确定性以及多样性的特点。目前智能控制的主要研究范围主要包括以下几个大方面：（1）智能控制技术在机器人以及工业控制等领域的应用；（2）神经网络技术以及模糊控制技术的控制方法；（3）解决组合复杂性数学计算的框架结构；（4）信息学习的规划生成以及修改方法；（5）实时控制任务规划的集成以及系统的优化处理；（6）故障诊断的系统容错以及组态理论的相关功能；（7）基于实验数据的相关知识对不确定性的辨别、建模以及控制；（8）对智能控制技术的认识论、方法论的研究。
　　2.智能控制技术的方法
　　（1）专家控制模式：主要是通过利用专家的理论基础，结合不同的生产环境，将理论与技术相结合，实现模仿专家现场指挥的系统模式。其他方法具有更强的适应性及灵活性。
　　（2）复合智能控制模式：符合控制模式可以说是集众家之所长，涵盖了神经网络模糊控制、模糊专家控制以等控制模式的特点。
　　（3）模糊控制：智能控制模式所致的模糊控制即通过计算机在一定程度上模仿人类的思维以及推理，从而实现对于火电厂热工自动化进行控制的手段，具有易于操控、时滞性好、数据精确的优势。
　　（4）神经网络控制模式：该控制模式借鉴人类大脑神经元的活动模式，通过类似于神经元的连接以及权值等特定联系方式、自我控制方法以及不断的加强自身的自我学习，从而实现火电厂热工自动化直接校正控制、间接校正控制以及自身神经网络预算控制技术的应用发展。
　　3.智能控制模式在火电厂热工自动化中的应用
　　火电厂热工自动化技术作为保障火电厂安全的重要保障以及正常运营的基础，在实际的应用中要针对智能控制模式在火电厂自动化中的具体应用采用不同的控制方法，以促进火电厂热工自动化技术的发展。
　　3.1对给水加药控制
　　通过模糊控制器可以实现对于变频器的输出功率的控制以达到调节加药泵的电机转速目的。这一技术的应用不仅克服了传统的人工加药的不足，同时还提升了给水的质量。在火电厂热工自动化中应用变频模糊控制，充分的发挥了模糊控制的鲁棒性、变频控制优势以及动态响应快的特点，并且在实际的应用中取得了较好的经济效益。
　　3.2过热汽温控制
　　锅炉的过热汽温问题作为影响锅炉运行质量的重要指标，也是考察锅炉性能的重要部分。正常运行情况下，一般过热汽温变化主要是通过技术人员调控减温水量实施控制，但是由于系统自身具有的时滞性以及惯性，因此有必要适当的增强系统的适应性。火电厂热工自动化正是在采用了基于智能控制的模糊模式后，加强了系统的鲁棒性，保证了调峰机组即使在大幅度的变负荷情况下仍旧可以保持良好的运行效果以及控制性能，可从根本上解决了火电厂过热汽温控对象模型不稳定以及大迟延的问题。
　　3.3锅炉燃烧过程的控制
　　智能控制模式在火电厂热工自动化的应用，使得锅炉燃烧过程中存在的不确定性得以克服，同时系统的鲁棒性以及精度也有很大的改善。由于锅炉的燃烧过程受到较多的因素的影响，制约燃烧的因素也很复杂。为此在火电厂热工自动化应用智能模式时要通过引入控制专家系统，采用推理机的数据作为数据驱动的整形推理方法，之后整理火电厂热工自动化知识库中的知识，为热工自动化的发展作贡献。
　　3.4单元机组负荷控制
　　智能控制模式在火电厂热工自动化应用中单元机组负荷控制的应用具有不确定性、时变性以及非线性的特点，并且不能基于火电厂热工自动化建立精确的数学模型。智能控制模式在单元机组符合控制应用的试验结果表明，这一技术极具抗干扰能力以及适应性，并且有效的提升了系统的运行速度。
　　3.5中储式制粉系统的控制
　　实现中储式制粉系统的控制面临着较多的困难，该控制的难点在于：实施火电厂热工自动化的智能控制时，会受到如数学模型较为复杂、磨负信号和控参数耦合难以测量，从而导致智能化控制对于热工自动化的纯延迟、模糊语言规则以及数据的线性等因素影响较小，限制了热工自动化技术更为广泛的应用。为此火电厂的技术人员要基于智能控制理论以及多变量解耦理论，采用神经元解耦模糊控制算法，设计出新型的磨煤机控制系统，从而从根本上解决当下磨煤机制粉系统存在的大时滞以及强耦合问题，提升火电厂的经济效益。
　　结束语
　　由以上的论述可见。智能控制模式在火电厂的自动化的应用中存在着较大的发展潜力，而作为火电厂的热工自动化工作人员要积极的学习市场先进的技术，争取早日在智能控制方面做出更大的成就，推进我国电力工业自动化的发展。
　　参考文献
　　[1]孙静,李宏光.一类非线性系统的模糊滑模控制[J].北京化工大学学报(自然科学版),2003,(03)．
　　[2]张丽香.智能控制的发展前景及在电厂中的应用[J].电力学报,2002,(04)．
　　[3]张丽香.预测控制的新进展及其在火电生产中的应用前景[J].电力学报,2005，(04)．
　　[4]刘春艳,曲尔光,基于神经网络的PID控制器在电厂热工过程中的应用研究[J].电力学报,2007,(03)．

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