深度調峰下協調系統優化控制研究與應用

楊 勇，柯 炎

（國能陳家港發電有限公司，江蘇鹽城 224600）

我國當前面臨不小的控煤壓力，為解決煤電存量過大、產能過剩及部分產能落后等問題，國家自“十三五”至“十四五”期間，陸續頒布實施了一系列針對性政策，加速淘汰污染重、能耗高的落后老小火電機組，提高存量設備利用率，同時大力推進高參數、大容量機組的技術研發與應用，以持續深化供給側結構性改革，推進煤電高效節能發展。

大量消納清潔能源，隨之而來的調峰壓力主要落在煤電機組上，這要求機組在大范圍變工況的運行狀態下，快速適應電網負荷需求的改變，同時必須將主蒸汽壓力、過再熱汽溫、煙囪入口NOx濃度等主要參數維持在合理范圍內，以保證機組安全穩定、高效經濟、環保清潔地運行。深度調峰背景下，電網自動發電控制對燃煤發電機組機爐協調控制提出了更高要求[1-2]。

火電機組協調控制系統在實際運行時，有如下共性問題：目前多數電廠的機爐協調控制系統基于常規PID 設計，在實際機組深度調峰工況下存在負荷調節速率低、調節精度差、主蒸汽壓力溫度波動幅度大等問題，無法滿足AGC 及一次調頻性能考核要求[3-4]。為此，文章基于預測控制技術設計研究深度調峰工況下先進AGC 協調優化控制系統。

陳家港電廠1 號機組在50%至40%深度調峰過程中，存在主汽壓力偏差較大、主汽溫度波動大、整體協調穩定性差等問題，常通過手動調節來達到深度調峰。

1 廣義預測控制算法

從廣義上來說，預測控制以自適應控制為起源，主要是針對離散系統而提出來的一種概念[5]。GPC 的計算步驟如下。

廣義預測控制基于狀態空間模型，其結構形式見式（1）：

其中，y為協調控制系統輸出被調量；u為協調控制系統輸入控制量；x為狀態變量；k為采樣時刻；A、B、C分別為系統矩陣。

將式（1）的狀態空間模型轉化成增量型擴展狀態空間模型[6]，也就是說，把輸出方程并入狀態方程，形成式（2）：

為簡化方程，將式（2）轉換為式（3）：

將式（3）作為預測模型，對系統未來Np步輸出進行預測，可得輸出預測方程，見式（4）。

預測控制選擇滾動優化方法對最優控制量進行計算，文章以二次型函數為控制系統性能指標，具體公式見式（7）：

遵循最小二乘法則，能夠獲得的控制規律見式（8）：

取前Nc項代表最優控制增量Δu（k），而Nc則表示控制步長。

從根本上說，預算控制器輸出計算以最小化性能指標J為基礎，從而獲得最優控制量序列，即u（k），u（k+1），…u（k+Nc-1），使得預測模型輸出預測和設定值w（t+j）相近，只在實際控制中用到u（k），后續展開重復計算，即可達到滾動優化目的。

2 先進AGC協調優化控制結構的實際應用

前饋+反饋控制模式用于協調控制系統控制結構中，依照機組現階段的AGC 指令、電網頻率以及實發功率等參數對調度EMS 系統中的AGC 指令變化趨勢進行實時預測。同時，依照機組風量、燃料量以及給水流量等相關參數，對鍋爐在未來時刻的熱功率信號變化值進行實時預測，同時根據兩者匹配程度對鍋爐指令變化量加以修正。系統結構如圖1所示。

圖1 先進AGC協調控制系統結構

如圖1所示，先進AGC 協調控制系統在反饋回路應用了預測控制技術，前饋部分則采用了智能前饋控制策略。通過預測控制算法對汽溫、主汽壓力等被調量的變化趨勢進行提前預測，并依照被調量變化趨勢展開控制，以實現機組AGC 控制系統抗擾動能力與閉環穩定性的大幅提升。調節原理如下。

系統根據機組運行參數，動態擬合“機組負荷——燃料量、給水流量”的函數關系；根據機組負荷指令，計算基本燃料量指令、給水流量指令的靜態值；根據主汽壓力偏差，按照預測控制方法計算料量指令、給水流量指令的動態壓力調整值；根據中間點溫度、主汽溫度的偏差，決定燃料、給水調節溫度的權重系數?；驹瓌t是：在汽溫偏差不大時，基本通過改變燃料量來調節汽溫，而在汽溫偏差較大時，則通過快速調節給水量來穩定汽溫；根據中間點溫度、主汽溫度偏差和燃料、給水調節溫度的權重系數，按照預測控制方法計算料量指令、給水流量指令的動態溫度調整值；將燃料、給水的靜態值、動態壓力調整值、動態溫度調整值相加，得出最終的燃料指令和給水流量指令。

根據上述控制規律，可以得出機組在一些典型工況下的燃料、給水指令的變化規律。

升負荷時（降負荷為逆過程）：燃料、給水同時增加，并由于制粉系統的大滯后特點，燃料需要有較大的過調量來彌補燃、水響應的時間差。因此在升負荷時，燃料量增加的速率和幅度均會快于給水流量；機組壓力偏高、溫度偏高時：燃料快速減少，給水將適當減少或不變。

機組壓力偏高、溫度偏低時：燃料適當減少或不變，給水快速降低；運行人員降低中間點溫度控制器設定值時：燃料適當降低，給水先快速增加，再在實際汽溫開始下降時逐步減少。

3 協調控制優化措施

3.1 鍋爐主控變負荷前饋優化

負荷變動情況下，因汽車響應速度比較快，所以鍋爐燃燒具有滯后性與延時性。該情況下，機組鍋爐主控內安裝前饋，從而組合為靜態前饋、動態前饋。靜態前饋為負荷對應鍋爐指令折線函數，動態前饋通常會引入變負荷速率、負荷偏差等。動態前饋在負荷變動過程中的變化與燃料指令區間變化相對應。低負荷狀態下的減負荷變動作用在于，預防動態前饋減燃料量少所導致給煤量指標較少的情況，否則會對燃料穩定產生影響。

3.2 滑壓曲線優化

在給水主路全開狀態下，給水母管與主汽之間的壓力差越大，那么給水流量就會隨之增大。所以，汽動給水泵為保證具有相同給水流量，在主汽壓力降低的情況下，就會影響到給水泵的轉速，導致給水母管壓力的下降，而維持給水母管和主汽壓力的差值，能夠為既定給水量提供保障。給水流量公式見式（9）：

其中，K表示流量系數；Q表示給水流量；?P表示差壓；ρ表示給水密度。

在機組負荷臨界35%負荷的情況下，機組主汽壓力值大約是11.8 MPa，而在減負荷期間會有超調情況出現，主汽壓力實際數值為10.6 MPa，小汽機最低轉速為3008 r/min，為避免小汽機轉速在3000 r/min以下，跳出自動與遙控，同時對低負荷主汽壓力設定值進行適當抬高。圖2中的壓力設定1為原設計滑壓曲線，壓力設定2為優化后的滑壓曲線。

圖2 滑壓曲線

低負荷主汽壓力設定值適當提升，就需要提高給水母管的壓力，并實現小汽輪機出力的加大，對小汽輪機運轉速度予以適時提升。然而，必須注意汽動給水泵的流量設定最小值，防止汽動給水泵因出口流量過小，造成跳閘的情況。

4 結論

針對國能陳家港電廠#1機組在深度調峰工況下存在的問題，設計了深度調峰工況下基于預測控制技術的先進AGC 協調優化控制系統，在#1機組的實際投用效果表明該系統可以平穩地將機組負荷降至最低目標負荷，且變負荷過程中機組汽溫、汽壓等主要參數的動態偏差均在正常的范圍內，達到了機組深度調峰的初步預期目標。