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第 2期 总第 1 7 1期 2 0 1 2 年 4月 机 械 工 程 与 自 动 化 ME CHANI CAL ENGI NEERI NG AUTOMAT1 ON NO . 2 Ap r . 文章编号 ; 1 6 7 2 6 4 1 3 2 0 1 2 0 2 0 1 2 6 0 3 非线性控制技术在火电机组 AGC优化中的应用 刘 乐 ,周 尚周 ,陈 峰 1 . 北京国电智 深控制技术有限公 司,北京 1 0 2 2 0 0 ;2 . 国电太原第一热电有 限公 司. 山西 太原0 3 0 0 2 1 摘要针对某电厂 1 l 号火力发电机组中的主蒸汽压力控制和 AG C 自动发电控制控制存在的不足,提出 了基于 非线性 P I D、非线性微分 跟踪器和模糊控制策略相结合的非线性控制策略。工程实际应用结果表 明提 出的控制策略能够很好地解决机组的协调控制问题 。 关键词 模 糊控制 ;非线性控制;AG C优 化控制 l火 电机组 中图分类号 T M6 2 1 . 6 文献标识码 A 1 概 述 某电厂 l 1号机组为 3 0 0 Mw 机组 , 锅炉为波兰 产低倍率复合循环炉 , 四角切圆燃烧, 过热器三级喷水 减温, 再热汽温采用二级 喷水减温; 汽轮机 、 发 电机分 别由东方汽轮机厂和东方电机厂提供。制粉系统为直 吹式, 配备了 5台中速碗式磨 , 4台正常运行 , 1台备 用 。D C S系统采用北京 国电智深控制技术有限公 司 的 E D P F --N T 分散控制系统 。此次 A GC优化改造 新增 1 8号站, D P U 型号为 E DP FDP U I I I , 运行 系 统版本为 E D P F --NT P L US 1 . 6 , 特别安装了优化算 法包, 协调控制所需信号采用硬接线连接实现。在此次 优化过程中采用了非线性微分跟踪器 、 非线性 P I D、 模 糊控制等先进控制策略, 投运后取得了非常好的效果。 由于 儿 号机组锅炉有汽水分离器 , 没有汽包 , 各 负荷段汽水分离器蓄热系数变化很大 , 使得热量信号 很难准确获取 , 导致亚临界汽包锅炉中广泛采用 的直 接能量平衡方案不适用于此类锅炉。由于锅炉不仅具 备汽包炉的某些特性 , 而且也具备直流炉的某些特性 , 因此在本次优化中采用了直流炉控制策略和汽包炉控 制策略相结合的方式 。非线性控制技术主要应用于锅 炉主控上, 以下结合主汽压控制对其进行重点分析。 2 非线性控制策略 锅炉主控的主要目的是将主汽压力控制在合理的 范围之内。图 l为此次优化控制原理图 , 它主要 由设 定值生成回路 、 非线性 P I 回路 闭环 、 P D回路、 前馈 回路等几部分组成 。图 1中 K为增益。 图 l 锅 炉主 控 控 制 原 理 圈 2 . 1 非线性 P l D控 制 器 经典 P I D控制 器的输 出是偏差信 号 的 比例、 积 分、 微分的线性组合 , 因此无法解决快速性与超调之间 的矛盾。为此, 本次优化采用了非线性 P I D 。其主要控 制思想为 对偏差 通过非线性函数 ,进行非线性处理 得到 , , 然后对其进行比例、 积分、 微分运算。即 l e l s ig n 。 ⋯⋯⋯ 1 其 中 口为,函数因子, O 口 1 ; 为偏差死区。 收稿 日期 ,2 0 1 1 1 2 0 5 I修 回 日期 。2 0 1 1 1 2 1 2 作 者简 介 ;刘乐 1 9 8 1 一 ,男 ,浙江武义人 ,工程师 ,硕士 。主要从事电厂优化控制系统 的开发与研究. 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 2 0 1 2年 第 2期 刘乐 , 等 非线性控制技术在 火电机组 AG C优 化 中的应用 1 2 7 l √ ⋯ 出 。⋯ 其中 k 、 k 、 k 分别为非线性 P I D比例 、 积分 、 微分 系 数 为偏差 e 经过非线性 函数 f 处理后的偏差 ; “ £ 为控 制 量 。 选取非线性 函数的原则是 与线性相 比, 小误差时 采取较大控制 , 大误差时采取较小控 制。本工程 优化 后 , 将 厂函数因子 a设 置为 0 . 8 , 偏差 死区 设 置为 0 . 6 。当偏差小于 1时 , 对实际偏差进行 放大处理 , 从 而加快给煤机给煤指令 动作 ; 若工况恶劣使得偏 差大 于 1时, 通过对偏差进行 0 . 8次方幂运算缩小偏差 , 从 而减缓给煤指令输出, 等待工况恢复正常 , 这样就有效 地克服了扰动造成的给煤机指令的大幅波动。因此采 用非线性 P I D控 制技术使 得压 力、 负荷控 制更 加平 稳 。非线性 P I D控制原理 图见图 2 。 线 被 . e l 性 u t 控 y r 组 对 磷 合 象 图 2非 线 性 PI D控 制 原 理 图 图 2中, P 为设定值 £ 与被调量 Y 之间的偏 差 , , P 为偏差 e的非线性函数 , e 。 、 、 e 分别为非线 性函数积分 、 比例和微分输 出值 。 2 . 2 模 糊控 制 策略 l 1 号机组燃烧工况恶劣并且煤质扰动大, 因此系 统特性变化大 。如果采 用常规 P I D固定积分时 间控 制 , 当煤质变化时会造成给煤机指令动作过多, 而当煤 质恢复正常后就会造成下一时刻主蒸汽压力与设定值 偏差大; 特别是当机组满负荷运行时 , 容易造成机组超 压运行 。为解决在煤质波动过程 中因积分作用造成 的 主蒸汽压力波动, 采用模糊控制算法来求取 P I D变化 积分时间。 模糊控制算法同时引人了偏差和偏差变化率 。当 偏差和偏差变化率同向时, 积分作用增强; 当偏差和偏 差变化率反向时 , 积分作用减弱。优化项 目中通过非 线性微分跟踪器 NL T D快速准确获取偏差变化率 , 通 过 6个 厂 函数构造 了偏差和偏差变化率二维模糊 控制表 , 模糊控制器控制原理图如图 3所示 。图 3实 现了 1 1 1 1的模糊控制规则表 , 偏差 模糊化后 , 经 特定的 , z 函数块后转为 0 ~1 0 ; 偏差变化率模糊化 后 , 经特定 的 - 厂 函数块后转为 l ~l 1 , 再经过公式 l 1 xP 十e , 将所需的二维表转化为 l ~1 2 1的一维表 。 图 3中, P为偏差 , e 为偏差变化率, 为输入信号, 7 J 1 为输入信号非线性微分跟踪器输出值 。 2 . 3 非 线性微 分跟 踪 器 NLTD 2 . 3 . 1 经典微分跟踪器原理 在经典控制理论中, 微分信号常用如下环节表示 1 1 3 , £ 寺 卜蠢 £ 。⋯⋯⋯⋯ 3 其中 T为时间常数; 为输 入信号 ; £ 为输入信 号传统微分值 。 图 3模 糊 控 制 器 控 制 原 理 图 当输入信号 的变化 比较缓慢且时 间常数 丁 较小时 , 就有近似关 系 ‘ 1 £ ≈ f 一 丁。 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 4 』 T1 因此 , 由式 3 和式 4 得 1 £ ≈寺 u £ 一v t --丁 ≈ 。 ⋯⋯⋯ 5 』 但是如果输入信号 t , 被噪声 £ 所污染 , 那么 由式 3 和 式 4 得 1 1 £ ≈ .it £ n £ 一v t --T ≈ £ 丰 』 』 £ 。 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 6 从式 6 可以看出, 输 出信号 3 , £ 是输入信号 £ 的微分叠加了放大 1 / 丁倍的噪声信号, 从而 1 、 越小, 噪 声放大越严重, 这就是经典微分环节的噪声放大效应。 2 . 3 . 2 非 线性 微分 跟踪 器 NL TD 原 理 经典微分跟踪调节器存在两个问题 ①只能算 出 微分近似值, 其值大小与时间常数 T和信号变化速率 有关系; ②噪声放大与时间常数 T相关。为解决上述 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 1 2 8 机 械 工 程 与自 动 化 2 0 1 2年 第 2期 问题 , 在本次优化过程 中把经典微分环节改为非线性 微分跟踪器。其原理 为 如果把 £ 作为跟踪输入 信号 o o £ , 那么 £ 可当作 V o 的近似微分 , 而且 z t 跟踪 o o £ 的速度越快 , 那么 z 。 £ 作为 “o o £ 的 微分精度越高。离散后表达式为 f l £ 1 z 1 £ h x 2 £ 【 x 2 £ 1 z 2 £ h u 其中 U为控制量 ; h为步长。 定义 z , 。 , r , 为式 7 的最速控制综合 函 数 , 其中, r 为速度因子 。并定义函数 , s i g n x 一s i g n x --d / 2 。 并令 r h ; a 0 h x2; z l 口 0 ; n 再 ; n 2 一口 o s i g n y n l --d / 2; 口 口 。 -- t - y , d a 2 1 一厶 , 。 那么非线性微分跟踪器最速控制综合 函数为 一r 号 厂 笔 口 , 一s i g n n 1 一 口 , 。⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 8 相比经典线性微分跟踪调节器, 非线性跟踪微分 调节器效率更高。例如速度 因子 r取为 1 0 , 那么经典 微分器的跟踪效率为 l O , 而非线性微分跟踪器的跟踪 效率为 r 2 1 0 0 。由于非线性微分跟踪器是通过 积分 求取微分 , 因此能够有效消除噪声 的影响。通过此算 法 , 能精确地计算出变量的实际微分值 , 这是经典微分 控制器无法实现的。 3优化后 A G E 自动发电控制 试验分析 通过对原控制策略进行非线性控制策略优化后 , l 1 号机组实现了 AG C投入运行 。作升/ 降 3 O Mw 负 荷扰动试验 , 试验速率为 6 MW/ mi n , 得到的 AG C运 行曲线见图 4 。图 4中的 y泛指各指令和反馈 的标 幺 值。由图 4可以看出 升降负荷过程中, 实际负荷与负 荷指令在动态过程 中最大偏 差为 2 . 5 MW , 稳态偏 差 为0 . 5 Mw ; 在动态过程 中主汽 压力与设定值 的最 大 偏差为 0 . 3 MP a , 稳态时最大偏差为0 . 1 MP a , 各项指 标均达到 AG C投入要求。 A 于 旨令 角 篇 搬 企 一 一 ~ 一 调 汽 负荷 . . 、 葫炉 控 指 令、 、 \一 5 1 0 l 5 20 25 3 0 t / m i n 图 4 AG C试验 曲线 4 结论 本文提出的非线性控制 系统策略, 在锅炉主控 中 采用非线性 P I D、 模糊控制器 、 非线性微分跟踪器, 提 高了机组主蒸汽压力和负荷的动态响应 速度, 减小 了 动态超调量和稳态偏差 , 提高 了机组 的抗 扰动能力。 机组投入 AGC运行后 , 取得了较好的控制效果。 参考文献 D3 韩京清. 自动扰控制技术 估计补偿不确定因素的控制 技术 [ M] . 北京 国防工业 出版社 。 2 0 0 8 . 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B d j i n g G u o d i a n Z h i s h e n C o n t r o l T e c h n o l o g y C o . ,L t d . ,B e ij i n g 1 0 2 2 0 0 , C h i n a 2 .Th e F i r s t T h e r mo - p o we r C n , L t d , T m y u a n 0 3 0 0 2 1 ,C h i n a Ab s t r a c t I n v i e w o f t h e s h o r t a g e o f ma i n s t e a m p r e s s u r e c o n t r o l a n d a u t o g e n e r a t i n g c o n t r o l AG C f o r1 1 t h e r ma l p o w e r u n i t , t h e n o n l i n e a r c o n t r o l t e c h n o l o g y i n c l u d i n g n o n l i n e a r PI D a n d n o n l i n e a r t r a e k i n g - d i f f e r e n t i a t o r i s i n t r o d u c e d i n t h i s p a p e r . Th e e n g i n e e r i n g a p p l i c a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t t h e p r o p o s e d s c h e me i s a g o o d i n n o v a t i v e s o l u t i o n t O c o o r d i n a t e d s y s t e m p r o b l e ms . Ke y wo r d s f u z z y c o n t r o l ;n o n l i n e a r c o n t r o l ;AC , C o p t i mi z a t i o n c o n t r o l ;t h e r ma l p o we r u n i t 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m
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