超临界机组协调控制策略分析及优化仿真研究

Analysis of the Coordinated Control Strategy

and Research on Optimization Simulation for Supercritical Power Unit

马良玉　张　梦

(华北电力大学控制与计算机工程学院，河北 保定　071003)

超临界机组协调控制策略分析及优化仿真研究

Analysis of the Coordinated Control Strategy

and Research on Optimization Simulation for Supercritical Power Unit

马良玉张梦

(华北电力大学控制与计算机工程学院，河北 保定071003)

摘要：结合超临界机组的特性及协调控制数学模型，详细分析了某600 MW机组协调控制逻辑。其锅炉主控和汽机主控逻辑均包含具有增益系数的典型加法器。针对以锅炉跟随为基础的协调方式(BFCC)，借助机组的全工况仿真系统进行仿真优化试验，以比较不同增益系数下机组负荷及主汽压力的控制效果，确定最优的增益系数。研究结果对深入了解超临界机组的协调控制潜力和提高机组对自动发电控制(AGC)的适应能力，具有一定参考意义。

关键词：超临界机组协调控制系统PID逻辑分析仿真优化

Abstract：Combining with the characteristics of the supercritical power unit, and the mathematical model of coordinated control, the coordinated control logics of certain 600 MW supercritical power unit are analyzed in detail. In both boiler master control logic and turbine master control logic, typical adder with gain coefficient is included. In accordance with the boiler following based coordinated control (BFCC) mode, the simulation optimization test is conducted with help of full-scope simulator of the unit. The control effects for unit load and main steam pressure under different gain coefficient are compared, thus the optimal gain coefficient is determined. The results of research possess certain reference significance to understand the potential of coordinated control of supercritical power unit, and improve the adaptability of the unit upon automatic generation control (AGC).

Keywords：Supercritical power unitCoordinated control systemPIDLogic analysisSimulation optimization

0引言

随着我国电力工业的发展，600 MW及以上的超(超)临界燃煤机组以其效率高、能耗低及环保性能好等特点已成为电网的主力机组。在以电网为中心的自动发电控制(automatic generation control，AGC)和“两个细则”普遍实施的背景下，要求大型超(超)临界机组具备较快的负荷响应速度和较强的调峰能力[1]。单元机组协调控制系统(coordinated control system，CCS)是把锅炉和汽轮机作为整体进行控制，以维持内外两个能量供求平衡，使机组满足电网负荷指令要求，并保证主汽压力等运行参数偏差不超过规定值[2]。CCS是实现AGC功能的基础，控制品质优劣直接关系到独立发电公司能否在电网有限的负荷变化量中争取更多的电量并更好地为电网服务[3-5]。因此，深入了解超(超)临界机组的运行特性，优化其协调控制策略，在保证机组安全运行的前提下，尽可能地提高机组对负荷指令的响应速度，对机组具备良好的AGC投运条件很有意义。

为此，本文针对某实际投运的600 MW超临界机组，根据机组参与AGC运行的要求，详细分析了该机组的协调控制逻辑。借助该机组的全工况仿真机系统，针对锅炉主控和汽机主控逻辑中的典型加法器环节，对其增益系数进行优化仿真试验，以了解该机组在现有逻辑下可能达到的最优协调控制效果。

1超临界机组特性和协调控制模型

超临界机组特性相比亚临界机组更为复杂，具体体现在以下两个方面：①超临界锅炉没有汽包，在“直流”运行阶段，给水加热、蒸发和过热一次性连续完成，负荷、汽温、汽压各控制回路间存在着更强的非线性耦合；②和亚临界机组相比，超临界机组蓄热量较小，负荷调节更灵敏，但对外界的扰动响应较快，主汽压、主汽温等参数更容易产生较大的偏差和波动[6-7]。

超临界机组协调对象一般可简化为三输入三输出的系统，其模型如图1所示。图1中，输入为燃料量指令B、给水流量指令W和汽轮机调门开度指令μt，输出为机组负荷Ne、机前主汽压力pt和汽水分离器出口(中间点)蒸汽温度θ(或焓值H)。实线表示强相关关系，虚线表示弱相关关系。

图1　超临界直流锅炉机组简化模型

在协调系统构建时，忽略图1中的弱相关关系，对各强相关分量给予不同配比，可实现不同协调控制策略，对应的指令通用模型可表述如下[8]：

μt=f1(ND)+G(k1ΔNe-k2Δpt)

(1)

B=f2(ND)+f3G(k3ΔNe+k4Δpt)+λG(Δθ)

(2)

W=f4(ND)+f5G(k3ΔNe+k4Δpt)+λ′G(ΔH)

(3)

式中：ND为负荷指令；G为调节器算法；k1~k4为负荷、汽压分量的配比系数；f1(x)、f2(x)、f4(x)分别为调门、燃料、给水对负荷指令的超前函数；f3(x)、f5(x)为煤水分配函数;λ、λ′为焓温选择函数。

根据上述公式，通过k1、k2、k3和k4的不同配比，可构建三种不同协调控制模式[8-10]。①锅炉跟随为基础的协调方式(boiler-followingcoordinatedcontrol,BFCC)。这种方式下，式(1)~式(3)经量纲等效换算后，可得k1>k2、k3k4。锅炉侧主要负责调节负荷，汽机侧主要负责调节压力。负荷指令变化时，先改变锅炉的给水量和给煤量，当汽机主控制器检测到机前压力的变化时，通过关大或关小调门来改变进汽量。由于锅炉与汽轮机相比具有较大的惯性，因此该方式汽压波动较小，但机组负荷响应速度较慢，调峰能力较差。③机炉协调控制方式(turbine-boilercoordinatedcontrol,TBCC)。这种模式下式(1)~式(3)中k1与k2大致相当，k3与k4大致相当。锅炉和汽机共同控制机组功率和主汽压力，兼顾负荷与主汽压力两个参数的调节性能。

2协调控制逻辑分析

本文研究对象为某实际投运的600MW机组，采用DG-1900/25.4-Ⅱ1型单炉膛、一次再热、超临界Π型锅炉，N600-24.2/566/566型一次中间再热、冲动式、单轴、三缸四排汽、双背压、纯凝汽式汽轮机。

经分析，机组协调控制系统采用BFCC方式和焓水控制策略。给水与燃料量维持水煤比，保证中间点焓值(温度)相对稳定，并与后续过热器喷水减温配合，实现过热汽温控制。给水没有直接参与负荷和主汽压力调节，相对较为独立。因此，本文优化仿真仅针对机组的负荷和主汽压力控制，给水和汽温控制采用机组原逻辑和原参数。

通过分析协调控制系统的逻辑组态图，可深入理解机组的负荷和汽压控制策略，为进一步优化其控制参数奠定基础。下面对协调控制系统的锅炉主控和汽机主控逻辑图进行分析。

2.1　锅炉主控逻辑

600MW机组锅炉主控逻辑图如图2所示。由图2可见，锅炉主控逻辑包含两个APID控制器，对APID的选取则有以下三种情况：①机组以协调方式运行(机、炉主控均为自动)时，协调状态信号取值为1，选择开关T接收1#PID的输出信号，经M/A站自动信号输入端A送至锅炉主控输出,此时2#PID跟踪锅炉主控指令；②机组处于锅炉跟随方式(机主控手动，炉主控自动)时，协调状态信号取值为0，选择开关T接收2#PID的输出信号，经M/A站送至锅炉主控输出，而1#PID跟踪锅炉主控指令；③锅炉主控切手动时，M/A站不接受任何PID输出，需手动更改锅炉主控输出指令(燃料量指令)。

图2　锅炉主控逻辑图

下面只分析协调控制方式下1#PID的输入信号。注意到1#PID的设定值缺省为0，而进入1#PID的PV信号来自加法器∑2，包含压力偏差信号Δp和负荷偏差信号ΔN。与协调指令通用模型(2)对应，通过调节加法器中两个增益系数的配比，可实现三种不同的协调策略。对于纯BFCC模式，负荷指令信号增益为0，仅取压力偏差信号增益后作为测量值。

此外，1#PID的前馈信号涉及到以下三方面。

① 主前馈，机组负荷指令ND。由于机组稳态负荷和燃料量有较为确定的函数关系，将ND作为前馈量可保证机组在变负荷过程中快速得到与目标负荷基本对应的燃料指令，既加快锅炉主控反应速度, 同时避免系统惯性造成的调节器积分累积过大而发生的超调, 改善控制系统的动态特性。

② 汽压偏差前馈。

③ 负荷偏差及汽压的微分前馈,引入这两个微分前馈量同样可加快机组的响应速度。

2.2　汽机主控逻辑

机组的汽机主控逻辑如图3所示，同样也包含两个APID控制器。两个APID的选取原则也有三种情况，与锅炉主控逻辑图的分析基本相同，此处不再赘述。下面只针对协调控制方式下1#APID的输入信号来进行分析。

图3　汽机主控逻辑图

由图3可看出，主汽压力偏差Δp和功率偏差信号ΔN共同输入到加法器∑2中，经一函数发生器F1(X)作为1#APID的测量信号。与协调指令通用模型(1)对应，通过调节加法器中两输入增益系数大小，可实现不同的协调策略。对于纯BFCC模式，仅取负荷偏差增益作为测量值，压力偏差信号增益取0。注意到负荷指令之后具有若干惯性环节F(t)，其作用是模拟锅炉自负荷指令变化到工质进入水冷壁吸热、汽化、蒸发到主汽压力、主汽温度变化的过程, 使汽机等待锅炉的响应，以协调机炉运行状态, 匹配两者之间的出力。负荷指令ND经一函数发生器F2(X)，再经限幅限速模块，到1#APID的FF引脚，作为汽机主控的前馈，使汽机可根据ND的变化直接进行一定的预调。

3协调参数优化仿真试验

本文的优化仿真试验针对以锅炉跟随为基础的协调控制(BFCC)方式进行。在图2、图3中，进入1#APID的PV信号均来自加法器∑2。对应于BFCC方式，两个加法器第二个输入的增益系数均取0，即锅炉主控仅调主汽压力偏差，汽机主控仅调负荷偏差。两个加法器模块第一个增益系数取值不同，可对各自PID的比例和积分作用强弱同时产生影响，从而产生不同的负荷和主汽压力控制效果。为此本文借助火电机组仿真机开展试验，比较不同增益系数取值下机组负荷和锅炉主汽压力的控制效果，确定控制效果相对较优的比例增益组合。

3.1　锅炉主控中压力偏差增益优化

在BFCC模式下，锅炉主控中，加法器∑2输出为CBΔp，CB为压力偏差信号的增益。在仿真机上试验时，CB分别取不同值时对机组负荷和主汽压力的控制效果。试验选取的工况为600-540-480 MW降负荷试验，降负荷速率12 MW/min，降压速率1 MPa/min。当CB分别取值为14、35、49时，机组负荷、主汽压力的试验结果如图4所示。

图4　CB=14、35、49时负荷和汽压变化曲线

由图4可以看出，由于CB对应的是锅炉主控调节，所以CB的变化对主汽压力影响较大。锅炉侧惯性较大，响应较慢，CB越小，调节速度越慢。由图4(b)可看出,当CB=14时，主汽压力波动较大；当CB=35时，汽压超量小，变化平稳，无论是动态过程还是稳态条件下，均表现出优良控制效果；当CB=49时，调节速度快，汽压超调量较小，但是调节速度的过快导致稳态时汽压一直在波动，并不是平滑的曲线(相比CB=35)。综合考虑，我们采用CB=35为相对最优值。试验时，汽机主控侧负荷偏差增益为一固定值(接下来所做的负荷偏差增益优化试验的最优值)。

3.2　汽机主控负荷偏差增益优化

在BFCC模式下，汽机主控中加法器∑2输出为Cu×ΔN。将CB固定为35，研究Cu值变化对负荷、主汽压力调节性能的影响。机组变负荷运行工况同上，当Cu=3、6、12时，机组负荷、主汽压力的变化曲线如图5所示。

图5　Cu=3、6、12时负荷和汽压变化曲线

Cu为负荷偏差信号的增益，其取值对负荷的影响较大。当Cu为3、6、12时，负荷跟随性能依次提高，波动幅度依次减小。但是调门开度的变化加快势必也对主汽压力产生影响。当Cu=12时，汽压的波动比另外两个参数时更明显，尤其是在600 MW降至540 MW的动态过程，汽压上升下降的速度都很快。综合比较，选择Cu=6为相对最优值。

4结束语

结合超临界机组特性和协调控制的通用数学模型，分析了协调控制常见的几种运行方式，并以锅炉跟随为基础的协调方式(BFCC)为例，对某600 MW超临界机组的锅炉主控和汽机主控逻辑图进行了详细分析。由于控制逻辑中与协调模式对应的两个PID控制器的测量值PV来自于加法器模块的输出，加法器的增益系数影响着锅炉主控和汽机主控的调节性能。为

此，借助火电机组全范围仿真系统，对加法器模块的增益系数CB和Cu进行了仿真优化试验，比较取值变化对机组负荷、主汽压力的影响，并确定了增益系数的相对最优值。上述研究有助于深入了解超临界机组协调控制的潜力，改善机组机组协调控制对AGC的适应性。

参考文献

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中图分类号：TP273

文献标志码：A

DOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201503001

国家自然科学基金资助项目(编号：61174111)。

第一作者马良玉(1972-)，男，2004年毕业于华北电力大学热能工程专业，获博士学位，副教授；主要从事工业过程建模与仿真，智能技术在电站建模、控制与故障诊断中的应用研究。