摘要：智能控制系统是火电厂热工自动化发展的重点。本文结合目前火电厂热工自动化的发展现状，结合近年来智能控制模式的特点，分析了智能管理模式在火电厂热工自动化发展中的应用。希望给我国火电厂热工自动化中智能控制模式的运用做出贡献，同时希望给行业内人士以借鉴和启发。
关键词：火电厂；热工；自动化；智能控制；运用
引言
火力发电厂热工自动化具有易变、非线性、不确定性等特点，相应的工作过程也很小，很难根据PID等形式对其进行有效控制。另外，PID相关信息的真实性会影响到生产现场管理人员，使PID管理不能满足实际发展的需要。目前，智能管理技术越来越受到人们的重视，有助于解决火电厂热工自动化中的诸多问题。
1智能控制方法
1.1模糊控制方法
火电厂热工自动化具有多变性、非线性、不确定性等特点。相应的工作过程很小，很难根据PID等形式对其进行有效控制。另外，PID相关信息的真实性会影响到生产现场管理人员，使PID管理不能满足实际发展的需要。目前，智能管理技术越来越受到人们的重视，它有助于解决火电厂热工自动化中的诸多问题。
1.2专家控制方法
专家控制方法主要是将专家的理论与技术应用相结合，在实际应用过程中，模仿专家的思维方式，从而实现对系统的控制。专家控制系统主要由专业数据库和推理结构组成，系统从专业数据库中获取知识，然后在推理结构中按照一定的逻辑规则推理，实现对目标的控制。本发明具有以下优点：（1）控制率可以独立选择，控制灵活性更强；（2）参数可自由变化以适应外界环境的变化，适应性强；（3）能在控制条件变化较大的条件下工作，保持稳定性的能力强。专家控制方法有两种：专家控制器和专家控制系统。专家控制系统具有完整的分析控制结构、强大的数据处理能力和实时控制功能，其专用数据库庞大，推理机制严谨复杂；而专家控制器使用相对方便，专业数据库相对较小，只包含一些主要内容，推理机制相对简单。
1.3神经元控制方法
神经元控制方法是通过模仿人类神经元的传导方式，将特定的信息数据链接起来，并不断修改连接的权值，以实现对系统的控制为目标，建立神经网络模型。建立神经网络模型后，通过校正控制和预测控制实现系统的智能控制。在应用过程中，本发明具有以下特点：（1）神经网络模型属于非线性模型，只要模型构造合理，基本上可以解决任何非线性问题，比其他方法具有更强的适用性；（2）神经元控制系统可以同时处理多个数据，容错率较高，系统工作效率较高，控制效果较好；（3）学习记忆能力较强，处理后的信息可以自动存储和记忆；（4）可以同时输入和输出多个信号，适用于多变量的处理。
1.4组合型控制方法
各种智能控制方法的应用各有优缺点。在实际生产中，有时无论采用哪种方法，都不能满足要求。此时，有必要将智能控制方法集成起来，将两种智能控制方法结合起来，以达到更好的控制效果。目前常用的组合控制方法有模糊专家控制法、模糊神经控制法和模糊滑模控制法。
1.4.1模糊专家控制方法
模糊专家控制方法是一种融合了模糊控制方法和专家控制方法优点的新型智能控制方法。在获取的信息不完善的情况下，模糊专家控制方法可以通过模仿专家的思维方式，运用模糊知识系统，给出尽可能接近实际情况的答案。应用该方法，思维方式和解决问题的方式更接近专家的思维方式，具有明确的发展方向，更易于实现。
1.4.2模糊神经控制方法
神经元控制方法能够构造大部分功能模型，具有较强的学习能力。它可以处理非线性和不确定信息。采用模糊控制方法对线性化后的信息进行处理，模糊控制方法与神经元控制方法的结合可以实现互补优势，既能有效处理线性化后的信息，又能处理非线性信息。模糊神经控制方法的应用可以将模糊规则表达信息的能力与神经元控制方法中的联想记忆能力相结合，从而提高模糊神经控制系统的信息传递和表达能力。
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1.4.3模糊滑模控制方法
滑模控制具有较强的抗干扰能力，能有效地稳定系统，降低系统的不确定性。然而，滑模控制需要在滑模面附近频繁切换控制模式，使滑模面出现抖振现象。为了弥补滑模控制的不足，提出了一种模糊控制方法，将两种方法结合起来形成模糊滑模控制。该控制方法结构简单，操作过程不复杂。它不需要建立数学函数模型，具有滑模控制系统的稳定性。利用模糊控制方法和滑模控制原理，有效地解决了滑模控制的抖振问题。智能管理在火电厂热工自动化中的应用与分析火电厂热工自动化技术是保证火电厂安全的重要依据，也是实际开发过程中的基本内容，在实际开发过程中，需要结合智能管理形式在火电厂自动化应用设计中实现管理形式的多样化，从而指导火电厂热工自动化技术的更好发展。
2智能管理形式在火电厂热工自动化中的应用分析
2.1对给水加药管理
该模糊控制器可以对变频器的输出效率进行管理，达到修正计量泵电子运行速度的目的。该技术的引入，不仅突破了传统意义上人工加药不足的问题，而且提高了供水工作的实际质量。在火电厂热工自动化应用变频模糊管理的过程中，充分发挥了模糊管理的特点和变频管理的优势，在实际开发过程中取得了高质量的经济效益。
2.2过热蒸汽温度管理
锅炉过热汽温问题是实际锅炉开发过程中质量检测的重要依据，也是锅炉特性分析的重要组成部分。在实际开发过程中，一般过热汽温变化主要是基于技术工人减少温水管理的数量，但由于系统本身具有惯性和滞后性，以满足提升系统的要求。火电厂热工自动化是由于模糊形式的智能管理的应用，提高了系统的鲁棒性，保证了调峰机组即使在负荷变化较大的背景下仍能保持高质量的发展形式和管理特点，从而在解决火电厂过热汽温目标模式不稳定和大滞后问题的基础上实现的。
2.3锅炉燃烧过程管理
智能管理在火电厂热工自动化中的应用，有助于解决锅炉燃烧过程中的不确定性，有效地提高了系统的鲁棒性和准确性。由于锅炉实际燃烧过程中有很多因素，阻碍燃烧的因素比较复杂，因此在火电厂热工自动化参考智能形式的过程中，需要结合管理专家系统，结合推理机的信息资源进行信息指导，形成推理方案，进而整理出火电厂热工自动化知识库的知识，为热工自动化的发展提供依据。
2.4机组负荷管理
火力发电厂自动化参考单元负荷管理参考中的智能管理形式具有不确定性、时变性和非线性的特点，同时难以根据火力发电厂自动化建立清晰的数学形式。智能管理在机组负荷管理中的应用证明，该技术在实际应用过程中具有抗干扰能力，满足实际需要，能有效提高系统的开发速度。
2.5介质储存制粉系统的管理
在实际开发过程中，为了满足中贮制粉系统的管理要求，存在很多问题。该管理工作存在的问题是，在火电厂热工自动化智能管理过程中，难以检测磨矿负信号与管理信息的耦合，导致智能管理工作对热工自动化延迟、模糊语言调节、信息资源线性度影响较小，阻碍了热工自动化技术的更好推广和参考。结合神经元解耦模糊管理计算方案，设计了一种新的磨煤机管理系统，解决了现阶段磨煤机制粉系统的强灾问题
结语
综上所述，在实际开发过程中，智能管理技术取得了较高的质量成果，并在实践中得到有效的创新和完善，同时被引向更多的行业，在火电厂热工自动化中采用智能管理技术，有助于解决人员管理体制多样化的问题，从而，智能管理技术的不断推广，对火电厂热工自动化管理质量的要求也在不断提高。因此，必须重视智能管理技术的发展，提高智能管理技术的分析强度，为火电厂的实施提供有效依据。
参考文献：
[1]王维平，郭顺.智能控制及其在火电厂热工自动化的应用[J].中国新技术新产品，2015（18）.
[2]周劼松.浅析火电厂热工自动化中智能控制的应用[J].科技创新导报，2015，340.
[3]吴朋.火电厂自动化控制系统应用与研究[D].重庆：重庆大学，2014.
论文作者:孙文婷
论文发表刊物:《电力设备》2018年第7期
论文发表时间:2018/7/18
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