分布式智能监控系统在锅炉蒸汽温控中的应用

江　霓，　谭爱国

(上海理工大学 电工电子技术实验中心，上海　200093)



分布式智能监控系统在锅炉蒸汽温控中的应用

江霓，谭爱国

(上海理工大学 电工电子技术实验中心，上海200093)

针对火力发电厂中运行系统的特点，应用LabView编程软件设计了一种基于智能控制理论的分布式火电厂监控系统。系统采用数据采集卡PCI-8360V实现上位机与控制平台的通信，同时基于负荷优化分配的思想引入了负荷跟踪控制理论，与模糊PID智能算法相结合，在可视化监控界面中以趋势图的方式实时显示数据分布趋势。结果显示，控制目标温度与实际仿真数据的误差缩小到2～3K，较为理想。该系统可以较好地提高电厂监控系统的实时性，有实际的应用价值，适用于火电厂特殊环境的要求。

分布式监控系统； 负荷跟踪控制； LabView； 锅炉蒸汽温度控制； 模糊PID算法

0　引　言

随着我国电力系统的改革及电力市场的建立，传统的管理模式已难以适应电力企业发展的需求。为提高企业的市场竞争力，实时性强且鲁棒性高的火电厂监控系统的研究与开发正迫在眉睫。

锅炉是火力发电厂的重要组成设备，其中从锅炉传送到汽轮机的蒸汽温度监控，以及用户用电量的负荷跟踪与预测是一直以来的研究重点。

本文针对锅炉中主蒸汽温度控制系统中具有的非线性、参数时变性和系统大滞后等问题，设计了一款基于智能控制理论的分布式火电厂监控系统。在建立发电系统(锅炉及汽轮机)响应负荷模型的基础上，引入了协调控制的机制，形成了发电系统跟踪负荷的控制系统。以LabView软件为平台，数据采集卡PCI-8360V实现上位机与控制平台的通信[1-2]。试验证明，该系统具有反馈及时、响应时间短、持续变负荷能力强、系统运行稳定等优点，有利于提高电网运行的安全性和经济性[3-6]。

1　火电厂监控系统的设计

1.1基于分布式控制系统的火电厂监控系统

火力发电厂监控系统主要用于监控发电厂电气设备的安全运行，包括发电机系统、主变压器系统、照明系统、除尘系统、检修中心等各子系统的参数指标，完成发电厂运行状态的几种监视与控制，包括采集传感器数据和数据入库等工作。

分布式控制系统(Distributed Control System, DCS)可以解决传统集中式控制系统中的一些明显缺点，如成本高、设计复杂、抗干扰性差等，从而得到了广泛应用。

1.2锅炉主蒸汽温度控制系统流程

锅炉发电设备的硬件主要由锅炉主体、检测装置、执行机构及数据采集卡组成。内部采用模糊PID智能控制算法，如图1所示。

图1　采用模糊控制的主蒸汽温度控制系统

上位机监控程序采用LabView编写,通过预编程模式,采用数据采集卡PCI-8360V实现上位机与控制平台的通信，通过数据采集卡对传感器采集的数据进行处理，并实时发送报文给上位机。采用PID、模糊PID以及模糊积分等算法控制锅炉主蒸汽温度,同时通过数据采集卡获取这些数据,制成Excel的格式保存在文件中，并在可视化界面上以趋势图的方式实时显示[7]。

2　负荷跟踪控制系统

机组负荷优化分配己有近60年的研究历史，尤其是自20世纪80年代以来，电力系统的运行体制问题引起了广泛的关注。由于负荷优化分配方法对提高发电企业的经济效益和改善系统安全运行有很大的贡献，本文引入了用户电量负荷跟踪系统。目的是实现发电系统的实时监控，系统根据负荷需求信号(Megawatt Demand, MWD)的反馈来进行调节与操作。本文还将在协调控制系统中加入一个模糊补偿信号，设计出一种时间常数补偿控制系统。

2.1机炉协调控制方式

锅炉汽轮机协调控制系统(Coordinated Control System, CCS)，根据输出要求MWD，同时控制锅炉的输入燃料调节器、给水调节器和输出调节器，是一种结合了汽轮机跟踪锅炉以及锅炉跟踪汽轮机两种控制方式优点的控制系统。

目前大多数发电厂都采用了锅炉汽轮机协调控制方式。该方法不仅可以提高系统应对用户端反馈回来的负荷需求量变化的鲁棒性，还能提高发电效率并节能环保。尽管如此，由于锅炉控制系统本身具有的大时滞、非线性、时变性、强耦合等特点，在采取了以上对策的同时，还需引入模糊智能控制算法，以便更好地实现当延迟时间较长时对锅炉主蒸汽温度的控制。将模糊控制与PID控制相结合的模糊PID控制器，因其可以较方便地调节参数，使系统的动态性能有了飞跃性的改善，因此也得到了越来越多的应用[8-10]。

2.2时间常数补偿控制系统

时间常数补偿控制系统在火力发电系统的监测与控制中有着优越的性能，由在锅炉负荷变化时为使控制性能提高而进行先行补偿控制的补偿模糊部分构成。时间常数补偿环节用来控制设备输出功率，同时克服锅炉控制系统大时滞的不足。

图2为时间常数补偿系统的模型。传递函数H(s)为

(1)

式中：s——拉普拉斯算子；

Kp——比例增益；

Ki——积分增益；

Ta——时间常数。

图2　模糊PID控制的时间补偿系统模型

这里，为了提高整个模型的最大梯度(上升的斜率)，做以下变换：

F(s)+1=sTa+1

(2)

F(s)=sTa

(3)

根据式(2)、式(3)，能够改变式(1)的上升趋势。实际上，由于Ta的变化，模糊控制器在任何状态下，都必须使之上升到最佳的程度。

对于时间常数的变量，若模糊传递函数作为Ff(s)，则可以用式(4)表示：

(4)

式中：Tfa——基于模糊规则的时间常数。

若Tfa=Ta,则与不用模糊控制器进行补偿的情况相同，开环传递函数H1(s)如式(5)所示：

(5)

Tfa=0时的开环传递函数H2(s)如式(6)所示：

(6)

Tfa≠0时，开环传递函数H3(s)如式(7)所示:

(7)

式中，若Tfa的变化范围为0～Ta，则式(5)、式(6)之间的上升时间就可能是可变的。即根据模糊输出，上升时间可变。

设备模型为时间常数模型，适用于系统的模糊规则，且验证了控制响应的改善效果。推导出式(8)～式(10)这三个传递函数：

(8)

(9)

(10)

经过反复仿真试验，最终时间常数补偿系统的传递函数定为式(10)。

3　基于LabView的监控系统软件设计

LabView编程软件采用图形化编程界面，易于上手且功能强大。

3.1实时数据软件通信处理

数据采集卡PCI-8360V对传感器采集的数据进行处理，并实时发送报文到上位机，由LabView程序控制反馈到执行机构。

3.2上位机主控制界面

实时显示模块： 实时显示各种数据值、波形图。如温度、离散曲线、反馈曲线等，以方便试验人员了解系统的运行状态。图3为数据采集上位机的主控制界面。

图3　数据采集上位机主控制界面

3.3实时数据采集

将采集到的温度数据与电压信号转化成线性函数的对应关系，制成Excel的格式保存在文件中，如表1所示。

设置控制目标温度为412℃时，进行控制仿真。控制目标温度和实际仿真数据的误差最大为2～3K。这个数值作为对象的温度控制是十分小

表1　采集温度数据及对应电压

的，能够满足在50%～100%负荷之间，蒸汽温度的变化范围被控制在(-10～+5) K的控制要求。

4　结　语

随着我国电力工业的发展、改革的深入以及信息技术的迅猛发展，实施“信息化带动工业化”战略，是电力工业发展的必然要求，也是电力企业谋求创新发展的必由之路。在此需求下，以计算机技术、信息技术、热能工程、控制理论等为一体的分布式智能监控系统被提出，并得到了迅速的发展。

锅炉的主蒸汽是指汽水分离的饱和蒸汽通过锅炉中各种管道之间的过热器和再热器与高温蒸汽和烟气进行热交换，最后通过过热器出口得到蒸汽，其温度的高低直接影响到机组是否能安全经济地运行和输出功率的大小[11]。本文从实际工程应用出发，建立了基于LabView的主蒸汽智能温度控制系统。该模型直接由实践采集数据出发，避免了热力学和传热学的复杂建模公式。所设计的控制系统能够实现在负荷波动的情况下，保持较好的鲁棒性，简化了控制设计，实现了控制目标，能够满足变工况运行的需要，提高了机组的调峰能力[12-15]。

由于时间关系和设备的限制，所研究的控制系统还存在着一些不足。如系统中没有考虑到负荷预测，控制曲线的界面不能缩放等，今后还有待进一步的研究。

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Application of Distributed Intelligent Monitoring System in Boiler Steam Temperature Control

JIANGNi，TANAiguo

(Electrical and Electronic Technology Experiment Center, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China)

Aiming at the characteristics of the running system in thermal power plant, the application of the LabView software programming to design a kind of distributed power monitor system based on intelligent control theory. The system consisted of data acquisition card PCI-8360V to realize communication of upper machine and control platform, and at the same time, based on the idea of optimal load distribution, load tracking control theory was introduced, and the combination of fuzzy PID intelligent algorithm, real-time data distribution trend was displayed in the visual monitoring screen. Results showed that the control error of the target temperature and the actual simulation data reduced to 2 ～ 3℃, which could improved the real-time performance of power plant monitoring system better, and had practical application value, which was suitable for the requirements of the special environment in power plants.

distributed intelligent monitoring system; load tracking control; LabView; boiler steam temperature control; fuzzy PID algorithm

江霓(1989—)，女，硕士研究生，助教，研究方向为智能电网中火力发电设备的智能化控制、非线性离散控制算法、模糊PID算法、电力负荷需求与预测方法以及电工电子实验教学等。谭爱国(1976—)，女，硕士研究生，副教授，研究方向为粒子群优化、神经网络、单片机ARM开发以及电工电子实验教学等。

TM 306

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1673-6540(2016)09- 0079- 04

2016-05-29