基于耦合对象控制需求解析及仿人修正的协调控制方法应用

2022-02-13 11:01王锡辉陈厚涛盛杰周科朱晓星王志杰何洪浩
科学技术与工程 2022年36期
关键词:主汽设定值调峰

王锡辉, 陈厚涛, 盛杰, 周科, 朱晓星, 王志杰, 何洪浩

(1. 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院, 高效清洁火力发电技术湖南省重点实验室, 长沙410007; 2. 西安热工研究院有限公司, 西安 710032)

构建新型电力系统是能源领域实现“双碳”目标的重要途径[1-4]。电力系统的电源结构将发生深刻变化,火电成为保障性和调节性电源,调峰属性进一步明确[5-7]。燃煤机组的稳定性和灵活调节性可以有效弥补新能源发电的随机性和间歇性[8-9],相对应的,燃煤机组通过深度调峰在辅助服务市场中获得回报[10-11]。

煤电机组的宽负荷运行经济性和调节能力决定了市场竞争力。频繁变负荷、长时间低负荷运行常态化以后,机组的自动化水平和调节品质以及应对异常工况的能力[12]是保障机组安全性和降低运行人员监盘工作强度的关键因素。欧美国家火电机组灵活性改造完成较早,多采用直接能量平衡法用于协调控制,采用Smith预估法用于滞后对象控制。中国火电机组因燃料来源不稳、运行方式多变等问题,难以直接套用国外控制策略。大部分现役机组在深度调峰(低于50%额定负荷)区间变成纯手操模式,“看盘”负担骤增。李玲等[13]针对亚临界基于仿真模型提出了协调控制系统变参数优化方案,提高了自适应能力。张顺等[14]提出了亚临界锅炉的深度调峰优化策略,控制品质是否满足要求未阐述。张广才等[15]从一二次风配比优化提升了机组深度调峰稳燃能力,未改善自动化水平。王印松等[16]基于风机特性开展了仿真研究,提出了送风系统优化控制策略,Gao等[17]基于精确能量平衡开展协调优化,但均未描述工程实施效果。上述研究对改善机组的宽负荷调节能力具有成效,但仍存在以下不足:优化对象多为亚临界机组,且工程实用效果分析较少,控制结构和算法并未进行针对性改进,能否保障协调系统在深度调峰工况下从根本上改变手动控制的局面尚待观察。与亚临界机组相比,超临界机组的技术难点在于:①各控制对象天然的存在较强耦合特性,且随着负荷的变化而不同,纯线性响应难以实现不同负荷段各对象的协调;②宽负荷调节过程中,对超临界机组而言,可能存在干湿态切换,调节对象和控制特性在过程中发生变化,现有方法无法满足所有模态的控制需求。

鉴于此,提出了一种基于耦合对象控制需求解析及仿人修正的协调控制方法,在某630 MW超临界组上进行工程应用,以期为其他具有强耦合特性的应用场景提供控制器设计思路。

1 控制方法

1.1 状态分析及需求编码

对具有n个控制目标和控制对象的耦合系统,假设其被控制目标实时输出为Y[y1,y2,…,yn],设定值为Y0[y01,y02,…,y0n],分别求取被控目标实时输出与设定值的偏差E[e1,e2,…,en]和实时输出变化率ΔY[dy1/dt, dy2/dt, …,dyn/dt],将E、ΔY分别代入状态函数f(x)获得对应的状态属性f(E)和f(ΔY)。

f(x)的表达式为

(1)

式(1)中:H、L分别为高、低限阈值。

根据对象特性设置,将S[f(e1),f(e2), …,f(en),f(dy1/dt),f(dy2/dt), …,f(dyn/dt)]定义为控制系统的状态向量。状态向量中的每个元素在任意时刻都存在1、0和-1三种取值可能,组合起来,存在32n种状态,形成状态矩阵。针对每一种状态(对应矩阵中的一个行向量),对所有控制变量进行修正需求分析并归类,最少不低于3类(控制变量增、不变和减),也可以根据变化幅度大小细分为更多档次,同一控制系统的每个控制变量修正需求类别数应设置为相同,同类需求对应一个编码,作为获取修正指令的搜索指针,如图1所示。

应用对象为火电机组协调控制系统,该系统一般简化为3输入(汽轮机综合阀位指令、给水指令、燃料指令)、3输出(实发功率、主汽压力、主汽温度)系统,但在实际应用中,大多以功率控制回路为基准,通过给水和燃料控制回路的协调来达到系统稳定控制的目的。因此,将系统进一步简化为2输入、2输出的系统。对应的系统状态向量中包含4个元素:主汽压力设定值与测量值偏差对应的状态、主汽压力变化趋势对应的状态、主汽温度设定值与测量值偏差对应的状态以及主汽温度变化趋势对应的状态,共存在81种组合。原则上,每一个状态都对应着一个修正需求。根据实践经验,结合算法的复杂程度和控制对象调节精度要求,将输入变量的修正需求归类为7大类,分别对应编码1~7。

图1 状态分析及需求编码示意图Fig.1 Schematic diagram of state analysis anddemand coding

主汽压力实时输出与设定值偏差高、低限阈值设置为额定主汽压力的±1%,实时输出变化率高、低限阈值设置为±0.2 MPa/min;主汽温度对应的阈值分别为±1 ℃和±2 ℃/min。所有阈值参数设置为可变,方便工程应用调试。

1.2 仿人修正指令

根据工艺特点和被控对象耦合特性分析,对每一类控制需求设计修正指令,其作用类似于在系统投入自动控制的情况下,外加一位具有丰富经验的操作员统筹所有被控对象的需求后进行辅助调节,增强了调节的精准性和针对性,能够弥补原控制器仅依据单个变量偏差进行线性响应而未考虑耦合影响造成的控制系统不易收敛的缺陷。修正指令可设计为固定值,也可设计为折线函数或其他形式。设计的仿人修正指令及获取方式如图2所示,针对7大类中的每一类控制需求,分别设计以被控变量偏差为自变量的给水修正指令函数F1(x)~F7(x)和燃料修正指令函数G1(x)~G7(x),根据需求编码匹配修正指令后输出。

1.3 控制器结构

图3、图4分别为火电机组一般协调系统控制器结构示意图和所提控制器结构示意图。其主要区别在于:原控制方法中,多变量解耦和协调功能通过联调控制实现,属于开环性质,控制效果依赖于输入变量对被控对象影响规律把握的准确程度,否则联调指令可能适得其反。在本文所述的控制方法中,对所有被控对象进行实时控制偏差和变化趋势的分析,响应指令基于被控对象状态反馈生成,属于闭环控制,响应更精准;同时,修正指令并非简单依据单个被控对象偏差进行运算,而是综合考虑所有被控对象对输入控制指令的需求分析后,基于实践经验给出,具有非线性响应特点。以研究对象为例,分析两种控制方法的差异。某种工况下当主汽压力高于设定值且趋势增加,而主汽温度低于设定值且趋势下降时,一步到位的调整方法为降低给水指令。按照原控制方法,调节过程如下:燃料指令减小→给水指令减小→主汽压力减小,主汽温度减小或保持不变,很显然一轮调整无法同时满足主汽压力和主汽温度的控制需求;按照改进后的控制方法,调节过程如下:燃料指令基本维持不变,阶跃减少给水指令,与实际需求相符。

图2 仿人修正指令获取示意图Fig.2 Schematic diagram of obtaining humanoid correction command

图3 一般协调控制结构示意图Fig.3 Schematic diagram of general coordinated control structure

图4 基于状态解析及仿人修正的协调控制方法示意图Fig.4 Schematic diagram of coordination control method based on state analysis and humanoid correction

1.4 工程实施

大型火电机组一般采用分散式控制系统(DCS),组态软件高度集成化,功能模块化,所提供模块难以实现前文所述的状态解析和编码功能,故采用独立外置式控制系统与原DCS系统联合实施。在原DCS中建立串级控制框架,在外置式控制系统中实现被控对象状态分析、控制需求编码和修正指令生成,将指令通讯至DCS系统后叠加至相应控制回路。

2 应用对象概况与存在问题

某电厂630 MW机组锅炉为超临界参数、带启动循环泵、一次中间再热、单炉膛、平衡通风、固态排渣、露天布置、全钢构架、“W”型火焰燃烧、垂直内螺纹管水冷壁、П型变压直流锅炉,设计额定主汽压力24.2 MPa,额定主汽温度为566 ℃。汽轮机为超临界、单轴、三缸(高中压缸合缸)四排汽、一次中间再热、双背压、凝汽式汽轮机。常态化运行最低负荷为180 MW,锅炉在机组功率位于230~290 MW 转态。存在以下问题:①协调控制无法全程投入,深度调峰区间(<50%额定负荷)纯手操运行;②湿态运行后,储水箱液位失控,危及机组运行安全;③宽负荷调峰过程中,主要运行参数(主汽压力、温度)控制不稳,影响机组的运行经济性。针对上述问题,采用所提出的控制方法实施了优化。

3 试验结果与分析

3.1 稳态运行工况

3.1.1 湿态稳定运行试验结果

机组实发功率184 MW(29.2%额定功率),湿态稳定运行,相关参数的控制效果如图5所示。机组功率、主汽压力、主汽温度的最大稳态控制偏差分别为1.4 MW(+0.22%Pe,其中Pe为额定功率)、

图5 湿态稳定运行试验结果Fig.5 Test result of stable operating condition in wet mode

-0.32 MPa(-1.4%P0,其中P0为额定压力)和2.8 ℃。当前并无国家和行业标准提出火电机组深度调峰区间(<50%额定负荷)的协调系统控制品质要求。在50%~100%额定功率区间段,行业标准明确机组功率、主汽压力和主汽温度的稳态品质指标分别为±1%Pe、±2%P0和±3 ℃。机组的实际稳态控制指标满足规程要求。实际稳态液位处于13 015~17 158 mm,满足安全运行要求。

3.1.2 干态稳定运行试验结果

干态稳定运行自动控制效果如图6所示。可以看出,机组功率、主汽压力、主汽温度的最大稳态控制偏差分别为-3.2 MW(-0.51%Pe)、-0.33 MPa(-1.4%P0)和±3 ℃,实际控制指标与行业标准对比如表1所示。

3.2 变负荷运行工况

3.2.1 湿态变负荷试验结果

湿态变负荷过程控制结果如图7所示。机组功率由180 MW(28.7%额定功率)变化至250 MW,在变负荷过程中将储水箱液位的设定值扰动了 1 000 mm。由图7可知,机组功率的最大控制偏差为-3.06 MW(-0.49%),主汽温度的最大控制偏差为2.4 ℃,主汽压力的最大控制偏差为0.36 MPa(1.5%P0),储水箱液位控制在12 000~17 200 mm。50%~100%额定功率区间段的行业标准明确机组功率、主汽压力和主汽温度的动态品质指标分别为±2%Pe、±3%P0和 ±8 ℃。由图7可见,在28.7%~39.7%额定负荷区间变负荷加液位设定值双重扰动下,机组功率、主汽压力和主汽温度的实际控制品质相比正常调峰区间行业标准要求指标分别提升了75%、50%和70%。

表1 干态稳定运行控制品质分析Table 1 Control quality analysis of stable operating condition in dry mode

图6 干态稳定运行试验结果Fig.6 Test result of stable operating condition in dry mode

图7 湿态模式下变负荷过程试验结果Fig.7 Test result of load variation process in wet mode

3.2.2 干态变负荷试验结果

直流炉干态变负荷运行时,主要是通过系统输入量的动态匹配维持系统输出的稳定[18]。实际控制指标与行业标准《火力发电厂模拟量控制系统验收测试规程》(DL/T 657—2015)对比如表2所示。图8为干态变负荷试验结果。为验证控制器应对复杂工况的有效性,在将主汽压力设定值进行0.56 MPa的扰动后再进行变负荷试验,变负荷过程中,机组功率、主汽压力、主汽温度的最大控制偏差分别为4.1 MW(0.65%Pe)、0.7 MPa(2.9%P0)和4.8 ℃。

表2 干态变负荷过程控制品质分析Table 2 Control quality analysis of load variation process in dry mode

3.3 自动转态试验结果

转态自动控制的试运结果如图9所示,升负荷过程中,中间点过热度逐步建立,储水箱液位由 20 500 mm 降低至13 600 mm,未出现干/湿态来回切换,机组功率、主汽压力、主汽温度的最大控制偏差分别为-3.2 MW(-0.51%Pe)、0.42 MPa(1.7%P0)和6.2 ℃。

4 结论

提出了基于耦合对象控制需求解析及仿人修正的协调控制方法,并在某630 MW超临界机组开展应用,得出以下结论。

(1)采用所述控制方法,超临界机组的协调控制系统在28.7%~100%额定负荷区间可全程投入自动控制,对湿态稳定运行、湿态变负荷、转态、干态稳定运行以及干态变负荷均具有优良的适用性,全工况下的主汽温度均能稳定控制在额定值附近,主汽压力稳定控制在滑压曲线设定的目标值附近,无需降参数运行,在保障火电机组宽负荷调峰运行经济性的前提下提升了自动化水平。

图8 干态模式下变负荷过程试验结果Fig.8 Test result of load variation process in dry mode

图9 转态过程试验结果Fig.9 Test result of operating mode conversion process

(2)深度调峰区间(<50%额定负荷)的试验结果显示,协调控制投入后,机组湿态稳定运行时功率、主汽压力、主汽温度的控制偏差分别为1.4 MW(+0.22%Pe)、-0.32 MPa(-1.4%P0)和2.8 ℃;变负荷过程机组功率的最大控制偏差为-3.06 MW(-0.49%),主汽温度的最大控制偏差为2.4 ℃,主汽压力的最大控制偏差为0.36 MPa(1.5%P0),与正常调峰区间的行业标准相比,各参数的控制品质提升了30%~70%。

(3)正常调峰区间(50%~100%额定负荷)的试验结果显示,协调控制投入后,机组干态稳定运行时,功率、主汽压力、主汽温度的最大控制偏差分别为-3.2 MW(-0.51%Pe)、-0.33 MPa(-1.4%P0)和±3 ℃;变负荷过程中,机组功率、主汽压力、主汽温度的控制偏差不超过-4.1 MW(-0.65%Pe)、0.7 MPa(2.9%P0)和4.8 ℃,控制品质较行业标准要求指标提升30%~67.5%。

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