330 MW火电机组深度调峰下AGC控制及优化.pdf

18doi:10.3969/j.issn.1009-3230.2023.11.004应用能源技术2023年第1 1 期（总第31 1 期）330MW火电机组深度调峰下AGC控制及优化苏玉强（国能宁夏石嘴山发电有限责任公司，宁夏石嘴山7 536 0 0）摘要：通过对火电机组实际运行情况的综合分析，得知深度调峰模式下火电机组会频繁出现负荷指令变化等问题,且负荷变化波动大。由于传统PID控制回路响应能力较差，无法满足深度调峰模式下宽负荷段响应需求，导致单元机组协调控制系统各种弊端逐渐显现，如滞后大、多变量等。文章提出一种基于330 MW火电机组深度调峰下的AGC控制及优化方案，根据机组所涵盖各控制系统的动态特征，再利用多变量模型辨识技术，搭建机组动态特性模型，获取最佳运行参数，为优化火电机组重要控制系统提供参考依据，以增强整个火电机组响应能力，实现AGC长期稳定运行。关键词：330 MW火电机组；深度调峰；AGC控制；优化思路中图分类号：TM621.6AGC Control and Optimization under Deep Peak Shaving(Guoneng Ningxia Shizuishan Power Generation Co.,Ltd.,Shizuishan 753600,China)Abstract:Through a comprehensive analysis of the actual operation of thermal power units,it isfound that under deep peak shaving mode,issues such as frequent load command changes and largeload fluctuation occur frequently.Due to the poor response capability of traditional PID control loops,it cannot meet the wide load range response requirements under deep peak shaving mode,leading tovarious drawbacks in the coordinated control system of individual units,such as large lag andmultivariable problems.This paper proposes an AGC control and optimization scheme based on deeppeak shaving for 330 MW thermal power units.By considering the dynamic characteristics of variouscontrol systems covered by the units and utilizing multivariable model identification technology,adynamic characteristic model of the units is constructed to obtain the optimal operating parameters.This provides a reference basis for optimizing the important control system of thermal power units,enhancing the overall response capability of the thermal power units,and achieving long-term stableoperation of AGC.Key words:330 MW thermal power units;deep peak shaving;AGC control;optimization approach0引言针对330 MW火电机组深度调峰的AGC控制及优化展开研究，为解决长期低负荷状态下火收稿日期：2 0 2 3-0 9-1 0修订日期：2 0 2 3-1 0-1 0作者简介：苏玉强（1 996）,男，本科，助理工程师,研究方向为330 MW火电机组两个细则管理。文献标志码：Afor 330 MW Thermal Power UnitsSU Yuqiang电机组运行不稳定以及容易引发一系列故障的问题,在实际优化操作过程中,将不同负荷段的协调控制回路组态作为优化重点，进一步提升火电机组整体运行稳定性与安全性。同时针对性解决传统PID控制回路响应能力较差，无法支持深度调峰模式下宽负荷段快速响应等问题，提升协调控文章编号：1 0 0 9-32 30(2 0 2 3)1 1-0 0 1 8-0 52023年第1 1 期（总第31 1 期）制性能,并为AGC长期稳定运行提供基础保障，减少负荷变化幅度过大对整个火电机组运行稳定性与安全性的负面影响，进而为火电厂创造更高的经济效益。1基于330 MW火电机组深度调峰的AGC控制及优化思路文章以某电厂的330 MW火电机组为例,在设置的负荷条件下，对330 MW火电机组开展连续运行调试,在调试试验过程中,发现AGC调节品质与当前电网运行要求不符，330 MW火电机组处于深度调峰运行状态下,且该机组的所有设备均与极限工况相接近，该情况下，误动或切手动等问题发生概率将极大地提升，均会对整个330MW火电机组的深度调峰运行带来极大地负面影响，尤其是该状态下整个机组的调节能力。AGC若处于全负荷状态下，其调节品质能够满足电网运行要求 。因此，通过对基于330 MW火电机组深度调峰的AGC控制及优化展开进一步研究，解决长期低负荷状态下火电机组运行不稳定以及容易引发一系列故障的问题，在实际优化操作过程中,将不同负荷段的协调控制回路组态作为优化重点，进一步提升火电机组整体运行稳定性与安全性。有效提升机组整体调节性能,进而为火电厂创造更高的经济效益。1.1深度调峰对330 MW火电机组的影响低负荷和两班制是现阶段火电机组运行过程中较为常用的两种调峰模式,深度调峰模式下，火电机组当前运行负荷处于低段，对炉内受热面壁温、风机运行安全性均会产生较大影响,降低整个火电机组运行稳定性，也极易诱发潜在安全隐患。例如，在深度调峰极限负荷工况条件下,超低负荷燃烧必然会打破原有给煤量与返灰量的均衡投人机制，再受到蒸汽流量低、炉膛火焰温度差等因素干扰，会引发换热管道受热与换热不均匀等现象，造成管道壁温差过大，增加管道爆裂事故发生概应用能源技术率。若火电机组内锅炉低负荷运行时间过长，也会导致排烟温度逐渐降低，尾部受热面可能会出现低温腐蚀现象，影响锅炉运行安全性。因此，需要进一步研究330 MW火电机组深度调峰下AGC控制与优化,通过提升重要控制系统调节性能，减少深度调峰模式对整个火电机组运行效率的影响,以增强深度调峰模式的经济性。1.2AGC控制难点通过对现阶段330 MW火电机组运行情况的调研与分析,该机组正式投产运行后,随着时间推移,机械设备也逐渐出现一些磨损问题,且机组中减温水调阀、送(引)一次风机调节机构等其他具有调节功能作用的设备均有调节死区情况存在，导致部分自动调节回路的投入效果未达到预期，或者当前调节精度难以支撑投自动操作,对AGC投人后的调节效果带来诸多干扰。因此，在进行330 MW火电机组深度调峰模式下AGC优化操作前，需要提前做好低负荷运行状态下的330 MW火电机组整体调节性能测试，以确定存在调节死区问题的机组设备或重要执行机构,及时将该情况报送给相关部门并安排设备检修工作,目的是将所有设备存在的调节死区完全消除，减少对AGC优化的干扰影响。1.3优化思路1.3.1优化基础控制回路基础控制回路的调节品质、投运形式等均是对燃煤机组AGC 控制性能有着较大影响的主要因素,优化整个 AGC 控制系统之前,需要综合考虑各子控制回路对应的变负荷速率标准，按照该标准调整各子控制回路，以保证基础控制回路优化有效性。优化操作如下：(1)明确机组内各设备的优化顺序,先梳理机炉电主保护和重要辅机连锁保护，再进行优化。增强该部分设备及装置在深度调峰状态下对低负荷运行的适应能力，有效提升机组整体运行稳1920定性。(2)针对送(引）一次风机调节机构,在该机构保持出力自平衡的基础上，对风机顺序控制逻辑进行优化，以满足330 MW火电机组深度调峰模式下风机自动并入与自动退出的需求。(3)明确火电机组内其余部分的重要调节回路,在AGC控制及优化操作过程中，主要对机组重要回路进行梳理，以满足深度调峰状态下火电机组长时间低负荷稳定运行需要，并实现自动控制，提升调节品质，合理有效优化重要回路逻辑控制参数。根据基础控制逻辑,拆分火电机组所包含的各分系统控制回路，再结合实际情况做好调试优化,确保重要调节控制系统（如磨煤机一次风量和一次风温、送风、过热蒸汽一级减温水等)的投人可靠性。1.3.2优化协调控制逻辑发电机与电网之间连接稳定性，会受到单元机组协调控制系统功能正常发挥的影响，作为火电机组的重要组成部分，在AGC控制及优化过程中，侧重该系统的控制品质强化,有利于提升火电厂运行水平。通过整定协调控制参数，实现电厂运行自动化，为深度调峰模式下330 MW火电机组中的AGC 控制系统的调节性能改善提供保障。优化操作如下：(1)以解耦设计方式对单元机组协调控制系统进行优化,在该协调控制系统中增加一个补偿网络，通过该补偿网络来解决各回路之间交叉干扰过于严重的问题,精准定位回路之间所存在的关联条件，弥补多变量控制模式缺陷，转换并设计多个单个变量控制 2(2)以能量观测技术为依托,搭建动态模型，利用该模型获取状态反馈信息，达到被动对象的动态特性得到有效改善目的。同时将误差积分环节与反馈控制逻辑相结合，用于实时闭环优化前应用能源技术馈参数,进一步提升单元机组协调控制系统在深度调峰模式下对低负荷长期运行的自适应能力，为整个变负荷阶段发电所需资源动态化匹配提供支撑。(3)以机组负荷特征形态为依据,对能够满足深度调峰模式下AGC控制及优化需要的算法进行合理选择，同时以多变量模型辨识技术为基础，搭建用于预测深度调峰状态下火电机组负荷变化趋势的模型,通过一系列运算,结合负荷变化趋势预测结果，为优化AGC控制提供参考依据。既能满足分时节能调控需求,又能强化协调控制系统优化效果。例如，选用混合遗传算法优化AGC 控制,以达到最佳控制效果。同时在该算法运用基础上引人单步奖励值机制,以提供AGC控制优化水平。通过下述公式表达混合遗传算法单步学习和多步学习机制：d.(s)=argmin Po(s,a)d,(s)=argminP,(s,a)式中，d（s）为混合遗传算法单步学习机制；d，（s）为混合遗传算法多步学习机制；（s,）为不同学习状态对应的函数值（330 MW火电机组运行参数)；P。为发电机机械功率的变化参数；P。为发电机输出电子功率的变化参数。对照函数探索空间,确定机组深度调峰过程中可执行的参数阈值上下限，再根据学习机制下对应参数与当前数值之间的差值，再通过混合遗传算法获取最佳机组运行参数，提高深度调峰模式下AGC控制精度。此外,对控制器实时计算进行优化，获取协调控制最佳参数，使其接入控制回路时所产生的干扰影响降至最小或达到无干扰的优化效果，满足在线优化被动对象的需求，实现被控对象动态响应速度缓慢、惯性延迟大等问题得到有效解决，在一定程度上也能加快火电机组对AGC的动态响应速度。2023年第1 1 期（总第31 1 期）2023年第1 1 期（总第31 1 期）2330MW火电机组深度调峰下AGC控制及优化方案实施2.1基于解耦设计的单元机组协调控制系统优化基于解耦设计优化单元机组协调控制系统，在具体优化方案实施过程中，利用串联补偿的特殊性,优化火电机组协调控制系统机构,将容易对火电机组运行稳定性以及阻碍机组负荷响应的部分控制系统机构着重进行简化处理，再对当前火电机组深度调峰模式下的输人与输出变量应用能源技术之间的配对关系加以考虑，以保证调整后的锅炉机组负荷、汽机机组负荷与AGC控制及优化要求相符合。同时在明确火电机组整体动态特性的基础上，合理搭建与解耦设计相配套的补偿结构,通过该补偿结构削弱各方面因素度控制变量的影响,又能解决各回路之间交叉干扰过于严重的问题,进一步增强整个火电机组负荷响应能力。基于解耦设计的单元机组协调系统优化示意参考图1。21Nsp-ki,PspSp12SP.NGN-ki,Pk21P+k,NP.-k.,Psp21SPBTu2+GpBTPT图1 基于解耦设计的单元机组协调系统优化示意2.2以能量观测器技术为基础的主汽温反馈优化将误差积分环节与反馈控制逻辑相结合，优化过程中将主汽温度设置为被动对象，再结合误差积分反馈，搭建相应的能量观测器模型，满足实时闭环优化前馈参数需求，进一步提升协调控制系统在深度调峰模式下对低负荷长期运行的自适应能力。带有误差积分反馈的观测器状态反馈参考图2。PI状态反馈误差积分反馈G,(S)状态观测器G,(S)图2 带有误差积分反馈的观测器状态反馈r为给定值，u为控制量，0 为导前汽温；6 2为主蒸汽温度。以能量观测器技术为基础的主汽温反馈优化后，可以实现通过状态反馈控制使被动对象的动态特性得到相应改善，并发挥误差积分反馈在状态反馈基础上的加入作用，解决PID无法达到理想控制大滞后对象的问题,同时将稳态偏差彻底消除，以增强主气温控制系统在深度调峰模式下的随动性和鲁棒性 3222.3禾利用多变量模型辨识技术搭建火电机组动态特性模型基于330 MW火电机组深度调峰的AGC控制及优化要求，调取与整理火电机组历史运行数据,通过利用数据挖掘技术处理火电机组历史运行数据,对机组所涵盖的各控制系统对应的特征模型进行拟合，实现与控制系统相关各控制变量的特征可以在线辨识,将各变量之间所存在的相互限制函数精准定位。利用预测模型，全流程、全过程计算协调控制系统的运行参数，以获取最佳运行参数,再向执行机构输出,达到精准预测与控制单元机组目的。3结束语通过对330 MW火电机组为研究对象，根据深度调峰模式下AGC控制及优化要求，提出利用外置式控制系统，并通过串口获取基础控制回路中与机组控对制相关的变量,再选择合适的控制算法对机组重要控制执行指令进行统计。同时仍要通过串口将重要控制执行指令向基础控制回路传输,以达到加快机组响应速度目的。针对深度调峰模式下火电机组中AGC控制系统所存在调应用能源技术节性能不足的问题，提出利用多变量模型辨识技术,并通过数据挖掘技术深入挖掘火电机组历史运行数据，拟合各控制系统对应的特征模型，获取最佳运行参数，再向执行机构输出，解决传统PID控制对多变量、非线性系统的控制效果不理想问题,同时也能减少外部因素对各控制系统调节性能的干扰,使协调控制的性能得到大幅度增强,充分满足当前电网运行与建设需要，并为AGC稳定运行状态长期保持提供基础保障，以促进火电厂运营经济效益进一步提高。参考文献1马亮，刘翔，吴学崇.330 MW火电机组深度调峰下AGC控制优化研究及应用J电工技术，2023(6):1-2,6.2黎帅基于混合遗传算法的火力发电厂ACC控制方法 J.光源与照明，2 0 2 3(2：1 8 6-1 8 8.3许懿，欧睿，庞涛自动发电控制AGC关键问题分析与智能化改善 J信息技术，2 0 2 2，46(9):123 128.4徐建兵.6 6 0 MW火电机组深度调峰控制技术探讨J能源与环境，2 0 2 1(1)：54-56.2023年第1 1 期（总第31 1 期）