(云南大唐国际红河发电有限责任公司 云南开远 661600)
摘要：我国经济的迅猛发展，促使火电厂热工自动化技术的应用范围逐渐的扩大，特别是随着计算机技术的进步，不断的为热工自动化技术的实现提供技术保障。但是鉴于火电站的热能动力设备具有极强的复杂性，从而在一定程度上限制了自动化技术的更快完善。文章重点就智能控制及其在火电厂热工自动化的应用进行研究分析，以供参考和借鉴。
关键字：智能控制；火电厂；热工自动化
引言
近年来我国的电力工业发展的很是迅猛，尤其是大容量、高参数的火力发电机组更是成为电网中的重要部分。为此对单元机组也提出了更高的要求，即单元机组必须保证高度的安全及经济性。但是传统的控制方法目前看来已落后于现实控制技术的发展，必须采用更为先进的智能化控制策略，而这也是火电厂未来的发展趋势。
1智能控制技术分类
1.1专家控制
专家系统可以按照其在整个控制系统中的使用繁杂度进行分类，一般分为专家式控制器与专家控制系统两种，前者适用于数据库较小、推理较易的控制，常见的就是工业专家控制器，它强调的是逻辑与实算；后者则必须建立在复杂的数据库和推理上，它具有较为完善的系统结构及处理能力。
1.2模糊控制
模糊控制建立在模糊推理与模拟思考的基础上，它可以用于无法创建有效数学模型目标的控制，对于推理及控制系统中的不确定及不精确问题，它能进行有效的管理和控制。模糊数学、模糊逻辑推理以及模糊言语表达是模糊控制技术的建立基础，它在计算机系统的作用下实现了反馈和闭环的自动控制。模糊控制的控制是通过系统设计人员的控制能力以及控制数据来完成的，它无需进行数学建模；模糊控制有很好的鲁棒性，能够很好地克服一些时变、时滞、非线性以及不确定控制问题；模糊控制使用单纯的语言变量，因此很容易建立相应的专家系统。
1.3复合智能控制
不同智能控制系统具有不同的优缺点，复合智能系统就是将各种不同种类的控制系统进行综合使用，这样可以在克服各个控制系统缺点的同时，实现各个系统优点的综合。目前常用的复合系统是主要有模糊滑模控制、模糊专家控制以及神经网络模糊控制。模糊专家系统：该系统的特点就是，即使初始信息获取的不够完整或者准确，但该系统还是可以较为有效的人类专家思维模拟，在既有的不完整的信息下提出最优化的解决方案。模糊专家系统是模拟人类有关专家进行有关问题解决的思路，因此是一种较容易开发应用的复合系统。神经网络模糊系统：神经网络模糊系统是两种系统的有效结合，它在实现模糊逻辑利用少量信息进行知识表达的同时，也可通过联想进行有关知识的应用，这使得该控制方法实现了表达和学习能力的综合提升。模糊滑模控制：滑模控制最大的优点就是不受系统不确定性的影响，鲁棒性较佳；其缺点主要体现在未建模动态及补偿干扰的高控制增益，此外在高频转换时易产生一定的抖振。综合模糊系统以后的模糊滑模控制就很好的克服了这些问题，它将二者不依赖性及鲁棒性好的优点进行了一定的结合，因而可以有效实现控制对象的转换。该控制方法具有很好的应用前途。
2智能控制技术在火电厂热工自动化中的应用
火电厂热工自动化技术作为保障火电厂安全的重要保障以及正常运营的基础，在实际的应用中要针对智能控制模式在火电厂自动化中的具体应用采用不同的控制方法，以促进火电厂热工自动化技术的发展（如图1）。智能控制技术在火电厂热工自动化中的应用详细分析如下：
图1火电厂热工控制系统
2.1对给水加药控制
通过模糊控制器可以实现对于变频器的输出功率的控制以达到调节加药泵的电机转速目的。这一技术的应用不仅克服了传统的人工加药的不足，同时还提升了给水的质量。在火电厂热工自动化中应用变频模糊控制，充分的发挥了模糊控制的鲁棒性、变频控制优势以及动态响应快的特点，并且在实际的应用中取得了较好的经济效益。
2.2过热汽温控制
锅炉的过热汽温问题作为影响锅炉运行质量的重要指标，也是考察锅炉性能的重要部分。正常运行情况下，一般过热汽温变化主要是通过技术人员调控减温水量实施控制，但是由于系统自身具有的时滞性以及惯性，因此有必要适当的增强系统的适应性。火电厂热工自动化正是在采用了基于智能控制的模糊模式后，加强了系统的鲁棒性，保证了调峰机组即使在大幅度的变负荷情况下仍旧可以保持良好的运行效果以及控制性能，可从根本上解决了火电厂过热汽温控对象模型不稳定以及大迟延的问题。
2.3锅炉燃烧过程的控制
智能控制模式在火电厂热工自动化的应用，使得锅炉燃烧过程中存在的不确定性得以克服，同时系统的鲁棒性以及精度也有很大的改善。由于锅炉的燃烧过程受到较多的因素的影响，制约燃烧的因素也很复杂。为此在火电厂热工自动化应用智能模式时要通过引入控制专家系统，采用推理机的数据作为数据驱动的整形推理方法，之后整理火电厂热工自动化知识库中的知识，为热工自动化的发展作贡献。
2.4单元机组负荷控制
智能控制模式在火电厂热工自动化应用中单元机组负荷控制的应用具有不确定性、时变性以及非线性的特点，并且不能基于火电厂热工自动化建立精确的数学模型。智能控制模式在单元机组符合控制应用的试验结果表明，这一技术极具抗干扰能力以及适应性，并且有效的提升了系统的运行速度。
2.5中储式制粉系统的控制
实现中储式制粉系统的控制面临着较多的困难，该控制的难点在于：实施火电厂热工自动化的智能控制时，会受到如数学模型较为复杂、磨负信号和控参数耦合难以测量，从而导致智能化控制对于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，限制了热工自动化技术更为广泛的应用。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。
结束语
综上所述，现阶段智能控制在火电厂热工自动化中的应用已经取得较大进展和较多研究成果，集中体现在锅炉燃烧过程的智能控制、锅炉过热汽温的智能控制、锅炉给水全程的智能控制等方面，对于确保火电机组和系统的平稳、经济运行至关重要。当然随着智能算法和智能控制方法的不断延伸和发展，相信未来智能控制在火电厂热工自动中的应用将日益增多。
参考文献：
[1]黄星宇，常龙，杜志方.智能控制在火电厂热工自动化中的应用探究[J].机电信息，2016(27):29+32.
[2]张卫宁.智能控制及其在火电厂热工自动化的应用[J].山东工业技术，2015(13):162-163.
[3]梁新锋.火电厂热工自动化中智能控制模式的应用[J].科技与企业，2012(11):99.
[4]黎宾.智能控制及其在火电厂热工自动化的应用[J].中国科技信息，2007(19):21-22+24.
[5]王舒琨.火电厂热工自动化中的智能控制及其应用思考[J].通讯世界，2016(23):195-196.
论文作者:杨军
论文发表刊物:《电力设备》2017年第36期
论文发表时间:2018/5/14
标签：火电厂论文; 热工论文; 模糊论文; 智能控制论文; 系统论文; 锅炉论文; 技术论文; 《电力设备》2017年第36期论文;