《能源與動力工程開題報告：鍋爐主蒸汽溫度優(yōu)化控制方法探究》3800字

PAGE2能源與動力工程開題報告：鍋爐主蒸汽溫度優(yōu)化控制方法研究目錄TOC\o"1-2"\h\u277781．課題主要研究內容 155982．課題的研究意義、國內外現(xiàn)狀 113891（1）研究意義 115831（2）國內外現(xiàn)狀 2292503．指出課題難點和擬解決的關鍵問題；擬采取的研究方法及其可行性等 490174．按以下格式列出參考文獻： 51．課題主要研究內容鍋爐在火力發(fā)電廠、化工廠、各類設備制造廠以及石油等重工業(yè)領域發(fā)揮著重要作用。鍋爐主蒸汽溫度在鍋爐運行過程中是一項至關重要的控制測點，同時也是鍋爐汽水通道當中溫度達到最大值的點，并且對發(fā)電機組的安全穩(wěn)定運行起到積極的作用。伴隨著鍋爐機組朝著大容量與大參數(shù)的方向過渡，并且主蒸汽溫度被控對象有著較大的慣性與非線性等一系列的特點，所以，以往PID策略已經無法滿足高性能的控制水平與要求。近些年來，伴隨著智能控制理論的持續(xù)研究，相關工作者在以往控制方法的基礎上，增加了部分新的智能控制措施，針對復雜問題進行求解。本文首先分析不同位置下的過熱器靜態(tài)特性及原理，重點分析主蒸汽分別在蒸汽流量變化、煙氣熱量變化和減溫水流量變化等幾種擾動情況下對應過熱汽溫的動態(tài)特性，確定各擾動變化與主蒸汽溫度之間的關系。其次，設計出了模糊自適應PID控制基礎上的主蒸汽溫度-給煤量優(yōu)化系統(tǒng)。探討了模糊控制系統(tǒng)的有關機構，并設計出主蒸汽溫度-給煤量優(yōu)化系統(tǒng)當中的相關模糊自適應PID控制器，通過二維模糊控制器的實際輸出，對PID控制器的參數(shù)進行在線修正，基于模糊自適應PID控制方法具有較好的動態(tài)性能及穩(wěn)態(tài)性能。2．課題的研究意義、國內外現(xiàn)狀（1）研究意義前人的研究成果顯示，傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)由于具有結構相對簡單、便于用戶進行操作良好、相關參數(shù)物理意義顯著等一系列的特點，在電廠鍋爐主蒸汽溫度控制系統(tǒng)當中仍然占據(jù)著至關重要的地位。但是，以往的PID控制器本身有著眾多問題，比如說，參數(shù)保持不變和無法適應外界運行環(huán)境變化等等，令其在實際運行過程中，控制效果欠缺理想。伴隨著鍋爐主蒸汽溫度控制系統(tǒng)持續(xù)朝著大容量、日趨復雜化以及參數(shù)更高的方向進行過渡，以往PID控制系統(tǒng)已經不能符合電廠機組運行的客觀需求。所以，努力探索各類性能較好的控制策略，優(yōu)化出可以適應眾多運行工況變化，同時有著較強魯棒性特點的鍋爐主蒸汽溫度控制系統(tǒng)，確保鍋爐主蒸汽溫度能夠在合理范圍內變化，或者在鍋爐主蒸汽溫度超出上限的情況下，可以迅速回歸到合理范圍內，便顯得十分重要。近些年來，智能控制不再像以往那樣，需要建立對象的相關數(shù)學模型，特別是能夠有效處理缺少精確性與不確定性問題等眾多的特點，在各類過程控制當中逐步得到普及，關乎到眾多領域的相關研究部門。因此，研究智能控制理論基礎上的鍋爐主蒸汽溫度優(yōu)化控制策略，將以往PID控制的優(yōu)點和智能控制的優(yōu)點統(tǒng)一，施展二者的優(yōu)勢，改善系統(tǒng)的控制效率，有著顯著的理論與實踐意義。（2）國內外現(xiàn)狀當前工業(yè)系統(tǒng)中，被控對象更加復雜，產生了眾多新的特點，比如說較強的非線性與不確定性，令建立數(shù)學模型的難度不斷增加。所以，以往的控制理論不能有效地控制被控對象。而智能控制理論借助于模仿人類的一些智力行為，而并非在被控對象基礎上建立有關的數(shù)學模型進行研究。而模糊控制技術已經普遍得到了相關工作者的重視，同時將其逐步應用到了實踐當中。Amin（2014）按照神經網(wǎng)絡的類別建立了基于自適應評判規(guī)則庫，不僅令PID控制魯棒性強與簡單的優(yōu)點更加顯著，同時令模糊控制庫的建立變得容易。針對鍋爐機組汽包水位變化所引起的各類問題，構建了BP-NNs的PID串級控制系統(tǒng)。借助于模糊神經網(wǎng)絡，可以朝著四周環(huán)境持續(xù)展示其自我學習的功能，令PID參數(shù)實現(xiàn)變得更加合理。Guesmi（2015）將遺傳算法和魯棒H∞控制策略進行統(tǒng)一，設計出了DC-DC變換器模糊控制系統(tǒng)，用在電動助力轉向系統(tǒng)當前模型有著不確定性。通過仿真實驗了解到，遺傳算法可以令DC-DC魯棒控制器顯著增加其運行穩(wěn)定性與抗干擾能力。Roy（2016）基于Hermite-Biehler定理，使算法在迭代初始階段，有著較大值，避免算法發(fā)生早熟問題。在迭代后期，令步長有著較小值，令算法能夠加速收斂，提高求解精度。Burhanuddin（2017）指出，從當前電力變換系統(tǒng)組合閥的控制技術方面來看，不再像以往那樣，需要熟知被控對象的有關數(shù)學模型。在沒有充分了解系統(tǒng)模型的情況下，按照有關工作者的知識與經驗所得到的控制規(guī)則，借助于一定的模糊推理方法，實現(xiàn)系統(tǒng)運行參數(shù)和控制系統(tǒng)性能有效調整，進而獲得預期的控制效果。此類方法的基本理念，即利用機器取代人類對系統(tǒng)實施的控制。與其它領域對比來講，我國針對火電機組控制技術的研究比較落后，特別是在火電機組的優(yōu)化控制領域，不僅反映在時間角度，接觸時間過短，在其它領域也是一樣。在電網(wǎng)運行過程當中，要求發(fā)電機組中的控制系統(tǒng)不僅可以迅速響應電網(wǎng)負荷波動，同時可以在負荷變化率相對過大的情況下，能夠確保鍋爐機組的主蒸汽溫度和汽包水位等一些重要的運行參數(shù)具有足夠的穩(wěn)定性。因而，應采取更加科學合理的控制方法，在負荷變化幅度較大的基礎上，使鍋爐機組保持足夠的穩(wěn)定性、安全性以及經濟性?，F(xiàn)階段，國內廣泛采用的是串級控制系統(tǒng)使鍋爐主蒸汽溫度保持穩(wěn)定。賈立，柴宗君（2017）針對超臨界鍋爐主蒸汽溫度控制問題，制定了基于模糊神經網(wǎng)絡模型的鍋爐主蒸汽溫度自適應PID控制器。依據(jù)電廠DCS系統(tǒng)當中所采集到的過熱器減溫水流量、高過入口處的蒸汽溫度、主蒸汽流量以及主蒸汽溫度等一系列指標的數(shù)值，建立出了鍋爐主蒸汽溫度模糊神經網(wǎng)絡模型。并且利用該模型，針對鍋爐主蒸汽溫度自適應PID系統(tǒng)予以控制分析。最后實現(xiàn)對過熱器的有效控制。安子健，滕廣鳳（2018）指出，為了行之有效地優(yōu)化電廠高壓鍋爐機組主蒸汽壓力的控制邏輯，將綏中二期電廠鍋爐機組選作被控對象，針對其鍋爐機組的主蒸汽壓力控制邏輯開展了實際研究工作。從中得出結論，即在協(xié)調控制工作當中，鍋爐主蒸汽壓力控制邏輯方面所存在的缺陷。通過對控制邏輯予以合理的優(yōu)化，進而滿足對鍋爐主蒸汽壓力的高效控制，總結出了具有明顯參考價值的寶貴經驗。王富強，李曉理等（2019）應用約束基礎上的多變量預測控制算法，改善了協(xié)調控制系統(tǒng)的相關控制品質。應用Block模塊對約束條件予以合理的簡化，加快了預測控制算法的實際計算速度。運用滾動窗口基礎上的最小二乘法，對協(xié)調控制系統(tǒng)當中的被控對象完成了在線辨識，使預測控制模型的具體精度得以提高。按照模糊規(guī)則構建機組協(xié)調的相關控制系統(tǒng)，將其視為非線性研究對象開展了滑壓模式下定負荷以及變負荷等仿真研究。從結果當中得知：運用多變量預測控制算法的實際控制品質好于以往的PID控制，同時計算速度達到了以往預測控制算法的5-6倍。3．指出課題難點和擬解決的關鍵問題；擬采取的研究方法及其可行性等通過對不同工況下過熱器的靜態(tài)性能和工作原理進行了分析，著重分析了在不同工況下，主要蒸汽流量、煙氣熱量、減溫水流量三種干擾條件下的過熱汽溫動態(tài)特征，并得出了各干擾變化與主蒸汽溫度的變化規(guī)律具有一定可行性。本文主要難點在于：（1）相關理論資料收集與總結（2）針對鍋爐主蒸汽溫度動態(tài)特征進行分析（3）完成模糊自適應PID在主蒸汽溫度控制中的應用設計擬采取的方法：（1）通過文獻法搜集PID控制、模糊自適應PID控制相關理論資料。（2）在鍋爐主蒸汽溫度動態(tài)特征分析中，主要包括電廠鍋爐機組蒸汽側擾動作用下，主蒸汽溫度所具有的動態(tài)特性；鍋爐機組煙氣側在擾動情況下，鍋爐主蒸汽溫度所具有的動態(tài)特性、過熱器減溫水側在擾動情況下，鍋爐主蒸汽溫度所具有的動態(tài)特性等等。（3）運用MATLAB/SIMULINK軟件分析工具，構建仿真實驗模型，主要包括：模糊自適應PID控制系統(tǒng)的仿真實驗模型、鍋爐主蒸汽溫度在模糊自適應PID控制系統(tǒng)的仿真研究以及模糊自適應PID控制系統(tǒng)的設計等三個方面。4．按以下格式列出參考文獻：[1]作者.文章題目[J].期刊名,年份,(期數(shù)):頁碼.（期刊雜志類）；[2]作者.書名[M].出版地：出版單位,年份:頁碼.（圖書類）；[3]作者.文章名.網(wǎng)址.日期.（網(wǎng)上資料類）。[1]王彥波.多變量廣義預測控制算法在鍋爐減溫水控制中的應用研究[D].內蒙古大學,2021.DOI:10.27224/ki.gnmdu.2021.000411.[2]許治順.基于混合智能算法的鍋爐主蒸汽溫度優(yōu)化控制系統(tǒng)研究與應用[D].安徽工業(yè)大學,2021.DOI:10.27790/ki.gahgy.2021.000408.[3]李丹陽,韓旭.鍋爐主蒸汽溫度自動調節(jié)的優(yōu)化控制[J].自動化博覽,2021,38(03):75-77.[4]吳南江.660MW直流鍋爐主蒸汽溫度控制研究[J].機電信息,2020(29):142-143.DOI:10.19514/32-1628/tm.2020.29.075.[5]李佃,張文亮,范國朝,謝云辰,陳彥橋,李泓,周振華.基于牛頓力學原理的鍋爐主蒸汽溫度控制研究[J].能源科技,2020,18(08):41-45.[6]閆海斌.180t/h全燃氣鍋爐優(yōu)化燃燒控制實踐[J].冶金動力,2020(07):40-43.DOI:10.13589/ki.yjdl.2020.07.013.[7]董靜文.火電廠鍋爐主蒸汽溫度預測控制算法研究[D].沈陽工業(yè)大學,2020.[8]魏翔,賈鳳洋.基于PSO的模糊自適應鍋爐主蒸汽溫度優(yōu)化控制研究[J].電站系統(tǒng)工程,2020,36(03):65-67.[9]杜羅通.基于廣義預測控制的鍋爐燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)研究與應用[D].安徽工業(yè)大學,2019.[10]葛錚,吳林峰.基于模糊PID控制的鍋爐主蒸汽溫度控制策略研究[J].黑龍江電力,2018,40(04):358-361.[11]韓光信,王晨,畢勝楠.鍋爐過熱蒸汽溫度預測PID控制及仿真研究[J].吉林化工學院學報,2017,34(07):41-45.[12]安春燕,費冬妹,劉文會,黃翠苗.淺談鍋爐蒸汽溫度控制研究的研究背景及意義[J].智富時代,2015(09):214.[13]徐亞健,楊益群,周美剛.鍋爐主蒸汽溫度控制系統(tǒng)二次優(yōu)化控制研究[J].計算機測量與控制,2015,23(06):1997-2000.[14]李偉,劉世軍,周宇陽.鍋爐蒸汽溫度模型預測控制[J].熱力發(fā)電,2014,43(12):105