摘要：近几年，在我国的电厂热工行业的自动化生产作业之中，智能控制系统逐渐被运用其中，其系统极大的推动了电厂热工在智能控制这一方面的发展及改革创新。因此本文主要就电厂热工自动化中智能控制的应用进行探讨分析，以供参考。
关键词：电厂；热工自动化；智能控制；
前言：随着人们对于电力能源的需求加大，很多的电力企业都开始不断地寻求更加科学合理的智能化控制技术来辅助管理电厂热工自动化。从中也可以看出，传统的控制法已经不能满足其发展要求，因此加大发展电厂热工自动化中智能控制的应用有助于企业长远科学的发展。
1 电厂热工自动化运行中智能控制应用的研究方向
（1）探究具有集团性质的结构框架以及一些相对比较复杂的数学模型。
（2）研究实际控制系统中的优化智能生产计划，对自动化的智能规划进行细致分析。
（3）通过一定的硬性实验得到一定的科学数据，对于自动化中的不确定因子进行合理的分析，通过建造模型，科学识别，实现精准的控制[1]。
（4）学习探讨智能控制技术相关的知识以及准确的论证方法，通过吸收的智能控制基础内容，在实际的电厂热工自动化运行之中，以这些内容为基础，结合实际的电厂热工自动化生产环境，将两者紧密结合，最终将知识理论充分运用到实际的操作中去。
（5）在工业智能控制范围中合理的利用智能机器人控制技术辅助作业。
（6）进一步研究神经网络技术控制方法以及模糊控制技术的应用。
2 分析电厂热工自动化中的智能控制方法
2.1 专家控制系统分析
所谓的专家控制系统主要是通过相关的专家以及智能工程控制两者紧密结合而生成的控制系统。这种系统能够科学的处理相关不确定性质较高的信息资料，对其进行定性处理。再在此基础上运用系统本身的程序来进行准确推算，以此保证在不了解情况的状态下，经过专家多年的经验及知识，来完成智能控制的完善及进步。
2.2 模糊控制方式
模糊控制模式是按照人的思维方式演变成型的。根据相关的调查报告指出，模糊控制可以精准的控制数学模型对象。其理论支撑主要是通过模糊一定的语言、数学知识等来表示模糊规则。接着在利用电子计算机技术来充分控制闭环结构中的控制系统。其特点主要表现在它具有很好的鲁棒性能，较好的解决传统控制系统难解决的时滞性以及时变性[2]。另外其设计并不需要数学模型来支撑，只需要操作数据及人员的经验和知识辅助完成。从中可以了解到该模式通过以人思维为重点的推理控制形式，能更加严谨仔细的处理好其中所遇到的问题。
2.3 神经网络控制方式
神经网络控制方式不同于模糊控制方式，它的主要原理是依照大脑构造来设计形成的控制系统，通过模拟人类大脑神经元进行控制，相关的工作人员可以利用其中的联结关系和权值分布来获取自己想要的信息，使其能在最大限度上实现神经万罗模拟。利用权值的学习及分析研究，通过神经网络的评测以及后期的修正。从而真正意义上的实现智能控制。在这个实行过程中，其非线性特点可以实现各种非线性图像，具有较好的经济效益，另外在并行结构以及能力上也能更好地实现科学的控制[3]。
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3 电厂热工自动化中智能控制的应用
3.1 中储式制粉系统的控制
对于中储式制粉系统的控制，一般来讲比较复杂，要解决的问题比较多。其控制的难点主要是面临数学模型复杂化的状态，这也导致控制参数耦合、磨负反馈信号测量困难，使其智能化控制对热工自动化的纯延迟、模糊语言规则以及数据的线性等因素影响较小。为此火电厂的技术人员要基于智能控制理论以及多变量解耦理论，采用神经元解耦模糊控制算法，设计出新型的磨煤机控制系统，从而从根本上解决当下磨煤机制粉系统存在的大时滞以及强耦合问题，提升火电厂的经济效益。
3.2 对给水加药的控制
给水加药工作主要是加入氨和联胺，为了保护高低压给水设备，避免其被酸性水腐蚀，就要保证给水与高凝结水的高碱性，通过加入氨则可以保证这一点；联胺则可通过化学作用，控制水内氧和二氧化碳的含量，防止设备腐蚀，从而保证相关设备的安全。将模糊控制系统应用于给水加药系统中，在控制系统中融入丰富的专家经验信息，可以大幅度的提升系统控制的质量。
3.3对锅炉过热温度的控制
锅炉过热温度过低会降低锅炉热效率，过高容易造成水冷壁的损伤，是运行控制的重要指标，过热温度控制质量可以用来衡量电厂热工自动化水平。应用神经网络智能控制在过热温度发生变化时，把控热量控制系统，减小热量的变化量。另外，为了持续保持良好地控制过热温度，以及对其高效能的热负荷实行操控，可以使用电厂自动化模糊和自学习的智能控制系统。这样就能大大的减少因过热温度而给电厂造成的巨大经济损失。
3.4 安装单元机组负荷控制装置
在安装单元机组负荷控制装置时，使用智能控制技术，就能使其随着时间的改变，发生一系列的特殊体质改变。相关的企业部门可以依据这些变化的特殊体质，在电厂热工自动化过程中安装相对应的单元负荷控制装置，从而在保证高效准确的条件下，有效的提升电厂热工自动化过程的模型准确程度[4]。
3.5 锅炉燃烧过程的控制
锅炉燃烧过程的控制对于电厂热工作业来说，一直都是比较受重视的一项工作。由于锅炉燃烧过程中，影响燃烧因素众多，使用智能专家系统，应用专家系统推理和经验数据来整理融合推理方法，可以克服锅炉在燃烧过程中的不确定性，能够很好的改善系统的精度和鲁棒性实现稳定良好燃烧。
结束语
智能控制的应用更好地推动了电厂热工的技术安全性，良好的解决了部分系统的复杂性、非线性因素对其运行的不良影响。因此相关人员在此基础上应该更好的改善革新智能控制系统，使其系统走向更加成熟、稳定的运用行列，为我国的电厂热工自动化水平的不断提高做出一定的贡献。
参考文献：
[1]孟丽荣.关于智能控制在电厂热工自动化中的应用[期刊论文].中国新技术新产，2012，12（25）.
[2]张拥军.优化火电厂自动控制系统的重要性及对策[期刊论文].中国集体经济.2009（10）.
[3]刘冬.浅谈火电厂自动化控制改造的有效方法[期刊论文].中国集体经济，2009（24）.
[4]刘春艳，曲尔光.基于神经网络的PID控制器在电厂热工过程中的应用研究[期刊论文].电力学报，2007（03）.
作者简介：卢松城；身份证35082219810905xxxx
论文作者:卢松城
论文发表刊物:《基层建设》2018年第18期
论文发表时间:2018/7/20
标签：电厂论文; 热工论文; 智能控制论文; 控制系统论文; 模糊论文; 系统论文; 神经网络论文; 《基层建设》2018年第18期论文;