1 000 MW燃煤机组干式电除尘器浓度闭环控制

郝勇生 王忠维 朱晓瑾 苏志刚† 赵刚 殷捷

(1.东南大学 能源与环境学院，江苏 南京 210096；2.浙江浙能台州第二发电有限责任公司，浙江 台州 318000；3.南京瑞松信息科技有限公司，江苏 南京 210038)

火力发电目前仍然是我国主要的发电方式，燃煤电站每年烟尘排放量居各个行业之首，电除尘器作为燃煤电厂应用最广泛的除尘设备，对降低燃煤电厂的烟尘排放起着至关重要的作用。

近年来，风电、光伏发电及核电等新能源发电快速发展，为适应电网调峰需求，燃煤发电机组宽负荷灵活运行已成为常态，机组烟气流量及烟尘浓度变动范围大。火电厂现有干式电除尘器控制主要侧重于火花频率控制、火花积分值控制及平均电压、电流控制等，而较少关注其出口烟尘浓度的闭环控制。目前，电除尘器烟尘浓度控制普遍采用手动或开环控制方式。在越来越严格的环保要求下，为防止排放超标，电除尘器常处于高参数运行状态，导致较高的除尘能耗。相比于纯手动运行方式，采用根据负荷分段的开环(比例)控制方式可取得一定的节能效果，但难以实现出口烟尘浓度的定值控制。在实际运行中，电除尘器作为一个耗电大户，降低除尘电耗已引起火电厂的高度重视。如何实现电除尘器出口烟尘浓度定值控制并降低电除尘器的能耗，是节能减排需要解决的重要问题。

当前，对干式电除尘器出口烟尘浓度控制的研究主要是基于智能算法的开环优化控制[1- 6]。其基本思想是：应用神经网络建立干式电除尘器出口浓度-供电电压模型后，采用最小二乘法拟合得到电除尘能耗模型，以干式电除尘器总电耗最小为目标、以出口烟气浓度不超过排放限定为约束条件，运用优化算法对高压供电参数进行优化。该类方法以干式电除尘器入口烟气浓度稳定作为前提条件，其建立的出口烟尘浓度-供电电压模型本质上是一种静态模型，所做的优化方法是针对于稳定的生产过程而言的，无法实现大范围变工况下烟气浓度的定值闭环控制。

对干式电除尘器进行烟尘浓度定值闭环控制，可以通过对干式电除尘器出口烟尘浓度的实时跟踪控制，使烟尘排放浓度始终处在规定的烟气排放标准之内，并在排放不超标的基础上，通过对干式电除尘器的运行参数实时调节，带来降低电除尘器耗电量的附加效果。干式电除尘器的除尘过程受烟气性质、烟气量、烟气浓度、供电电压电流、阴/阳极振打清灰、气流分布、漏风状态等多种因素影响，除尘过程复杂，机理建模困难，且由于干式电除尘器入口和各级电场之间没有含尘浓度的测点，给浓度闭环控制的实现带来了很大困难。这是目前我国燃煤电厂干式电除尘器普遍没有投入浓度闭环控制的主要原因。

本研究针对五电场结构的干式电除尘器，在建立电除尘器(末二级电场)传递函数模型的基础上，提出了一种烟尘浓度闭环控制方法。仿真和试验结果表明这种控制方法对实现浓度设定值无偏差控制和扰动抑制具有很好的控制效果。

1 整体控制方法

本研究以某电厂1 000 MW超超临界燃煤机组干式电除尘器为研究对象，干式电除尘器采用多电场结构，配有六通道五电场，30台高频电源，结构示意图如图1所示。

图1 干式电除尘器结构

根据该电厂机组运行要求，干式电除尘器出口烟尘浓度≤35 mg/m3(标准立方米)。在各电室烟气流量分配均匀的假设下，可以将同一级不同电室的所有电场作为一个整体进行动态特性分析。虽然五级电场是一个整体结构，但是其入口处及各级电场之间没有浓度测点，只有出口处一个浓度测点，很难分别建立各室各级电场的烟尘浓度动态特性模型，因此很难实现电除尘器所有电场之间的精确协调控制。末级电场离烟尘浓度测点最近，可采用试验建模的方法建立第五级电场高频电源二次电流对出口烟尘浓度的动态模型。但试验过程中发现仅使用末级一个电场进行动态调节，调节能力受限，不能达到满意的动态调节效果，故采用末二级电场作为一个整体调节，选择将末级两个电场投入浓度闭环控制。相比较而言，电除尘器前三级电场则可采用前馈控制方式，实现烟尘浓度粗调[7]。与此同时，一方面，为了提高系统闭环控制品质，闭环控制器设计时兼顾了系统的鲁棒性并引入干扰观测器；另一方面，机组负荷对电除尘器出口浓度影响很大，为了适应大范围变负荷，采用负荷分段的方式，在不同典型负荷点上建立末二级电场的高频电源二次电流对出口烟尘浓度的动态模型并分别设计控制器，采用模糊加权方法实现控制作用的平滑切换。本研究采用的干式电除尘器整体控制策略示意图如图2所示。

图2 干式电除尘器出口浓度控制策略

2 控制器设计

2.1 PID控制器参数整定

文献[7]中已详细介绍过电除尘器的静态特性试验和动态特性试验过程，并给出了一种前三级电场的前馈控制策略。本研究重点阐述如何针对末二级电场设计闭环控制器。

对末二级电场，以末二级电场所有电室高频电源二次电流的平均值为输入变量、电除尘器出口烟尘浓度为输出变量，采用文献[7]中介绍的基于免疫遗传算法的传递函数建模方法，建立的传递函数模型如表1所示，s为拉普拉斯算子。表1给出了模型与试验数据直接的均方根误差。可以发现，不同负荷点处的动态特性模型能够很好地逼近试验数据，与其他负荷点相比，850 MW负荷下电除尘器出口烟尘浓度受到干扰影响较大，辨识的模型误差高于其他负荷点。

PID控制器具有结构简单、容易实现、适用范围广、鲁棒性较强等优势，因此，PID控制器及其改进类型仍然在工业过程控制中占据着主导地位。常规PID控制系统框图如图3所示。图中，r(s)为设定值，C(s)为控制器的传递函数，Gp(s)为被控对象的实际模型，d(s)为干扰，y(s)为输出。

表1 干式电除尘器不同负荷下动态模型

图3 常规PID控制系统框图

本研究采用不完全微分PID控制器，形式如下：

(1)

基于内模控制(IMC)原理的PID控制器不仅具有内模控制的优点，也保持了传统PID控制的特点，能兼顾控制系统的稳定性和控制性能，且易于被工程技术人员所接受，易于采用现代控制硬件来实现。因此，本研究采用内模PID(IMC-PID)控制器参数整定方法来整定PID控制器参数。内模控制的思想由Garcia等[8]于1982年提出，首先被Rivera等[9]引入PID控制器设计。对于具有纯滞后环节的被控对象，采用IMC-PID控制器参数整定方法时，首先需要对纯滞后环节进行近似处理。对纯滞后环节常见的近似处理方法有一阶Pade近似[10]、Taylor近似[11]及二阶非对称Pade近似[12]等。在这几种近似方法中，二阶非对称 Pade 近似虽然计算最为繁琐，但普遍适用于实际工业过程中存在的大滞后过程对象，因此本研究采用二阶非对称Pade近似对纯滞后环节进行处理，推导IMC-PID控制器参数整定公式。二阶非对称Pade近似公式为

(2)

式中，参数γ1=-0.613 4，γ2=0.124 7,δ=0.386 6,为纯滞后时间常数。

内模控制系统结构见图4。图中，GIMC(s)为内模控制器的传递函数，Gm(s)为模型的传递函数，ym(s)为模型输出。

图4 内模控制结构框图

图4虚线框中的C(s)与图3中的C(s)具有等价关系，从而得到PID控制器C(s)与IMC控制器GIMC(s)之间的关系为：

(3)

(4)

根据IMC-PID控制器参数整定方法[13]，可得IMC-PID控制器的参数整定公式为：

(5)

由式(5)可见，在对象模型确定的情况下，仅需调整滤波器的时间常数ε就可以改变PID控制器参数，系统的鲁棒性和瞬态响应特性也会随之改变。由于本研究采用的是试验建模的方法，所建立的模型会存在一定的误差，且电场之间耦合会对出口浓度产生影响，因此，控制器的设计必须考虑控制系统的鲁棒性，在整定滤波器的时间常数时，需兼顾控制系统的鲁棒性和瞬态响应特性。在此，采用误差平方积分ISE作为评价系统控制品质的性能指标，采用最大灵敏度Ms来衡量控制系统的鲁棒性，公式如下：

(6)

(7)

式中,t为时间。取不同的滤波器时间常数ε，可计算得到其误差平方积分ISE和最大灵敏度Ms。为方便比较，将ISE和Ms随滤波器参数ε的变化曲线绘制在同一张图中，如图5所示。从图5中可以看出，最大灵敏度Ms随滤波器的时间常数的增大而减小。由于Ms越小，控制系统越鲁棒，但同时系统的控制品质会恶化。一般情况下取Ms在1.2～1.8之间。滤波器参数ε要在系统的鲁棒性和控制品质里折中选择，即：最大灵敏度Ms大小合适，误差平方积分ISE较小。根据这一原则，各负荷点选取的滤波器参数ε和IMC-PID控制器参数整定结果见表2。

基于所设计的IMC-PID控制器，在各个负荷点，分别在t=100 s做出口浓度的幅值为d(s)=-2 mg/m3的设定值跃扰动实验，其中，负号“-”表示下阶跃(通常出口浓度设定值为30～35 mg/m3，该阶跃变化幅值介于5%～10%之间)。

图5 ISE和Ms随滤波器参数ε的变化曲线

表2 IMC-PID控制器参数整定结果

在t=400 s做幅值为d(s)=+2 mg/m3的上阶跃扰动仿真实验，仿真效果见图6。其中，Cd(s)为电除尘器出口烟尘浓度,I4,5(s)为末二级电场所有电室高频电源二次电流的平均值(在实际运行中，为避免电流调节速度过快和调节幅度过大造成对电除器电源的损害，通常对电流进行了限速和限幅处理)。由图6可以看出，各负荷点下烟尘浓度Cd的误差平方积分ISE和动态调节偏差均较小且无发生超调，调节时间短，均小于150 s。因此，设计的IMC-PID控制器兼顾了系统鲁棒性和瞬态调节性能，在设定值跟踪和抑制外扰方面都具有较好的控制品质。

图6 IMC-PID闭环控制响应特性

2.2 带干扰观测器的IMC-PID控制

干式电除尘器除尘过程会受到多种干扰影响，上面设计的IMC-PID控制器从鲁棒性的角度解决了输出通道干扰的抑制问题，而没有考虑输入通道上的未知干扰对电除尘器出口烟尘浓度的影响。干扰观测器(DO)是一种有效的干扰估计技术，基于干扰观测器的控制(DOBC)在工程上实现简单，且对实际受控对象参数变动的鲁棒性较强，本研究引入干扰观测器来消除输入通道的未知干扰，以提高系统的抗干扰能力。

考虑对象动态特性含有迟延环节，故采用如图7所示的干扰观测器[14]。图中，Gn-(s)为不包含迟延环节的对象标称模型，u为控制输入，d为等效干扰，f为观测干扰，ξ为测量噪声，Q(s)为低通滤波器，定义如下：

(8)

在设计的IMC-PID控制器基础上，加入干扰观测器，对4个负荷点的控制模型进行闭环控制仿真实验。仿真中，针对图7中的模型输入通道上的等效干扰d，分别在t=100 s时加入阶跃扰动(d=-200)，在t=600 s加入斜坡扰动(d=-2(t-600))，在t=700 s处消失(d的量纲与模型阶次有关，这里的量纲与浓度的变化量的改变量相同)。各负荷点输出和控制作用闭环响应曲线如图8所示，为方便比较，分别计算IMC-PID和基于干扰观测器的IMC-PID(DOB-IMC-PID)两种控制方式下系统的误差平方积分ISE，如表3所示。由表3可以看出，加入干扰观测器后，系统的误差平方积分ISE明显减小，阶跃扰动和斜坡扰动对电除尘器出口烟尘浓度的影响减小，控制系统的抗干扰能力增强。

图7 非最小相位系统的干扰观测器

图8 基于干扰观测器的IMC-PID闭环控制响应特性

2.3 不同负荷点模型切换

实际运行过程中机组负荷不断变化，干式电除尘器在大范围工况下运行时，只采用固定参数的控制器，必然会导致控制系统性能恶化。另外，随着机组负荷的变化，若采用直接切换的方式切换各个PID控制器之间的控制作用，也会引起控制作用的抖动，切换瞬间系统输出产生较大的跳变。解决这一问题的关键在于模型切换的同时，控制作用也要平滑切换。本研究采用模糊加权的算法实现控制作用的软切换[15- 17]。

表3 不同负荷下IMC-PID与DOB-IMC-PID性能比较

采用多模型方法设计控制器，需要根据工况点对工作区域进行合理划分。本研究中的干式电除尘器出口浓度被控对象模型是在不同负荷点下建立的，因此本研究根据机组负荷对其进行划分，对4个典型负荷点之间的模型隶属度做线性化处理，各个模型的隶属度如图9所示。各模型的有效适用范围用隶属度w来表示，且

(9)

模糊加权控制通过各个控制器控制作用的模糊加权获得实际整体控制作用，从而实现不同运行区域的平滑切换，使系统在大工况范围内能平稳运行。采用模糊加权策略的控制方案如图10所示。

图9 模型隶属度

图10 多模型PID控制方案

图10中，多模型控制器提供的控制作用u是各PID控制器输出ui加权：

(10)

式中，wi为第i个PID控制器输出值的权重，即根据负荷信号计算得到的模型隶属度。

采用上述模糊加权方法，以20 MW/min的速率分别做升负荷过程的试验，电除尘器初始工作状态对应500 MW，负荷变化范围为500 MW至1 000 MW，变负荷过程中在机组负荷600 MW处做幅值为2 mg/m3的输出阶跃扰动试验，其中不同负荷段采样的模型如下。

(1)500～700 MW：表1中#1模型。

(2)700～800 MW：表1中#2模型。

(3)800～900 MW：表1中#3模型。

(4)900～1 000 MW：表1中#4模型。

仿真结果如图11所示。通过对比图11中的结果可以看出，在机组变负荷过程中，相比于控制器直接切换的方式，采用模糊加权控制算法得到的控制曲线更平稳，整体动态偏差有所减小，模糊加权控制算法更能保证变工况过程中系统的稳定性。为了定量比较两种控制方式的控制效果，同样采用误差平方积分ISE作为评价指标。直接切换时ISE=156.45，模糊加权切换时ISE=151.58。

图11 升负荷过程中电除尘器的系统响应曲线

3 现场应用效果分析

某电厂1号炉干式电除尘器已投入电除尘器浓度闭环控制。图12为开环控制方式下，干式电除尘器出口烟尘浓度特性曲线。可以发现：①在机组升负荷过程中，随着烟气流量的增大，干式电除尘器出口烟尘浓度明显呈增大趋势，在高负荷段烟尘浓度波动更大，甚至出现浓度超标现象；②为确保烟尘浓度不超标，干式电除尘器运行参数普遍设置较高，在机组低负荷段尤为明显，造成了干式电除尘器的高能耗。

投入烟尘浓度闭环控制后，在机组负荷大范围变动的工况下，干式电除尘器出口烟尘浓度依然能够控制稳定，与开环方式相比优势明显。图13示出了机组升负荷过程中的烟尘浓度控制曲线，图14示出了在不同负荷点下的浓度控制曲线。可以看出，在大范围变负荷和受到干扰情况下，本研究提出的闭环控制方法具有较好的控制品质。此外，采用闭环控制方式，在保证浓度不超标的基础上，可以根据烟尘浓度的变化实时调节高频电源参数使电除尘器运行在能耗相对较低的水平，带来显著的节能效果。

为验证本研究所设计的干式电除尘器控制系统的节能效果，对电除尘器进行了现场节能量验证试验，分别采用本研究设计的闭环控制与原开环优化运行方式进行能耗对比，得到两种运行方式下机组负荷与电除尘器电耗特性，并在此基础上，计算得到浓度闭环控制相比原运行方式的节能率。节能率与机组负荷关系曲线如图15所示。

图12 开环控制烟尘浓度特性

图13 闭环控制烟尘浓度特性

图14 不同负荷点烟尘浓度闭环控制特性

图15 节能率与机组负荷关系

需要说明的是，与图12不同(目的在于说明开环控制方式下烟尘浓度控制不稳)，图15给出了浓度闭环控制与开环控制相比下的节能效果对比。从图15可以看出，在450～1 050 MW机组负荷范围内，闭环控制方式在全负荷区间内实现了节能运行，平均节能率为30.56%，且在中低负荷的节能效果更加明显。

4 结语

本研究对五电场结构的干式电除尘器提出了一种闭环控制策略，实现了干式电除尘器真正意义上的闭环控制。该控制策略采用内模PID控制器设计方法，在兼顾系统的鲁棒性和瞬态响应特性条件下引入干扰观测器以提高控制系统的抗干扰能力，并通过模糊加权的多模型控制方式减小模型和控制作用切换时的扰动适应机组大范围变负荷。仿真和现场试验结果表明，本研究提出的控制方法具有较好的闭环控制品质，节能效果明显。