摘要：以锅炉主蒸汽温度控制为例，提出一种基于模糊神经网络算法控制技术的复合型智能控制策略。保留着过去串级PID控制系统中所具有的结构简单、容易实现，同时鲁棒性较强的优势，并且在这样的基础上，引入模糊神经网络算法进行改进，有效运用前人成熟的经验知识，使控制系统的智能性得以增加，进而令系统的控制品质得以改善，为当前电厂控制过程中的整定工作提供相关的参考依据。
关键词：火电厂；主蒸汽温度；模糊控制
Abstract:Taking the main steam temperature control of boiler as an example, a hybrid intelligent control strategy based on fuzzy neural network algorithm control technology is proposed. It retains the advantages of simple structure, easy implementation and strong robustness in the past cascade PID control system. On this basis, the fuzzy neural network algorithm is introduced to improve and effectively use the mature experience of predecessors. The intelligence of the control system is increased, and the control quality of the system is improved, which provides a reference for the setting work in the current power plant control process.
Keywords:Thermal power plant; main steam temperature; fuzzy control
1.引言
在火力发电厂当中，着重监测与控制的参数便是主蒸汽温度，其太高或者太低均会对整个发电机组的安全性与经济性起到直接影响。所以，怎样科学有效地控制火电厂锅炉主蒸汽温度的相关特性，产生符合实际运行要求的主蒸汽，是目前火电厂所面临的重要难题之一。
贾立，柴宗君（2013）[1]制定了神经模糊模型基础上的锅炉主蒸汽温度自适应PID控制策略。对控制器参数予以在线调节，最后实现对过热器的有效控制。方彦军，胡文凯（2013）[2]针对某超临界直流锅炉主蒸汽温度控制进行仿真，得知所制定的自校正控制方法有着较快的响应速度以及较强的抗干扰能力。吕书艳，陈华（2017）[3]设计一种变论域模糊PID控制器，并用模糊推理的方法实现PID参数的在线整定。
2.火电厂锅炉主蒸汽温度控制理论
2.1锅炉主蒸汽温度的动态特性
（1）蒸汽侧扰动作用下主蒸汽温度的动态特性
在负荷发生扰动的情况下，锅炉所需的燃料出现变化，引起蒸汽流量的变化，从而令整个锅炉管道当中水平方向上的蒸汽流速也随之有了变化[4]。
（2）烟气侧扰动情况下主蒸汽温度的动态特性
在烟气侧Qy出现扰动时，锅炉主蒸汽温度的相关响应曲线。由于烟速与汽温一般是沿着整个过热器的水平方向出现变化的，所以令整个管道侧的烟气传递热量短时间内便出现变化[5]。
（3）减温水侧扰动情况下主蒸汽温度的动态特性
在减温水侧出现扰动时，过热器出口温度不但会出现变化，其入口温度也会受到一定的影响。
在烟气侧出现扰动的情况下，主蒸汽温度的延迟时间τ≈10-20s ，时间常数T<100s。而在减温水侧出现扰动的情况下，τ≈30-60s，T≈100s。
3.火电厂锅炉主蒸汽温度模糊神经网络控制系统仿真实验
3.1锅炉主蒸汽温度模糊神经网络控制系统仿真流程
该方案在MATLAB应用过程中的仿真框图，见图1所示。
图1 模糊神经网络锅炉主蒸汽温度控制方案的MATLAB仿真流程
3.2锅炉主蒸汽温度模糊神经网络控制系统仿真的实施过程
（1）给定值的扰动实验
锅炉主蒸汽温度给定值在阶跃变化过程当中，根据其控制系统的响应曲线，可见和常规PID控制器对比来讲，其响应相对较慢，超调的周期过长。
（3）减温水的扰动实验
减温水和锅炉主蒸汽温度二者之间的传递函数，见公式（1）所示。
（1）
通过仿真可知，模糊神经网络控制能够有效克服减温水变化针对锅炉主蒸汽温度所起到的影响，令主蒸汽温度能够保持在平稳状态不变。
4.结论
（1）借助于对比，选择了喷水减温办法作为其主要的控制方法。
（2）应用Simulink工具箱进行仿真分析，从结果当中得知，优化模糊神经网络算法PID相对常规PID有着更加可靠的控制效果。
（3）基于模糊神经网络算法优化之后的控制系统有着超调量较小、调整迅速以及过渡平缓等特点。
参考文献
[1]贾立，柴宗君. 火电机组主蒸汽温度神经模糊-PID 串级控制[J]. 控制工程，2013（9）：877-881
[2]方彦军，胡文凯. 基于改进遗传算法的直流锅炉主蒸汽温度自校正控制[J]. 电力自动化设备，2013（5）：125-130
[3]吕书艳，陈华. 锅炉主蒸汽温度控制系统性能优化研究[J]. 计算机仿真，2017（1）：109-113
[4]尹佳锋，刘亮．循环流化床锅炉主蒸汽压力控制系统优化[J]．广东电力，2011，24（10）：58-60
[5]周季华，叶春明. 应用模糊神经网络算法求解置换流水线问题[J]. 计算机应用研究，2013（1）：152-154
作者信息：孔令超 国网吉林省电力有限公司梨树县供电公司
论文作者:孔令超
论文发表刊物:《电力设备》2018年第32期
论文发表时间:2019/5/24
标签：蒸汽论文; 锅炉论文; 温度论文; 神经网络论文; 模糊论文; 火电厂论文; 控制系统论文; 《电力设备》2018年第32期论文;