日前，300MW以上大型火电机组均按整机自动化的标准设计，应能实现自动发电控制（AGC）。但火电机组整机自动控制性能往往受各子控制系统（如主汽温、燃烧控制系统等）性能的限制。因此，保证各子系统的控制性能满足工艺流程控制精度的要求至关重要，大型火电机组汽温控制系统性能很难满足工艺流程控制精度的要求，其原因是主蒸汽温度的干扰因素很多、很频繁、且扰动量很大，主蒸汽温度的工作点一般既要考虑保护过热器的安全，还要zui大限度地降低机组煤耗量和提高机组热效率。因此，要求负荷扰动下，过热器出口温度的zui大动态偏差为±8℃;其它扰动下的zui大动态偏差为±5℃。显然，这样的控制要求是比较苛刻的。
国内机组目前采用的常规汽温控制方案主要有串级控制系统、导前汽温微分信号的双回路控制系统、按温差方式控制的分段控制系统等，但投运效果均不太理想。原因是大容量锅炉在不同运行工况时，汽温对象的时变性、非线性和大纯滞后特性十分明显，采用*控制理论和人工智能控制方法所研究的汽温控制方案不少，但多数为仿真研究报道，真正应用于现场的成果不多，且具有很大程度的针对性和局限性。
300MW及以上大型发电机组均采用DCS控制系统，应充分利用机组现有DCS资源，研究一种既简单实用、又通用且性能优良的汽温智能控制系统，以*解决长期以来存在的汽温控制问题十分必要。文中提出的基于对象特性预估补偿的模糊PID汽温控制方案，经300MW及以上容量火电机组汽温控制的现场应用表明，将多种控制策略有机地融合在一起，综合应用于汽温控制系统中，相互协调、配合，以便从不同侧面解决汽温控制中的诸多问题，确实是解决此类问题行之有效的方案。
一、基于对象特性预估补偿的模糊PID汽温控制系统
基于汽温惰性区特性预估补偿的模糊PID汽温控制系统原理框图见图1，
l.l反馈控制部分
由图1可知，该系统所采用的闭环控制方案是zui简单的单回路PID控制，常规的串级控制系统虽依靠副回路可有效克服内扰，但如果主、副2个控制器参数配合不好，控制效果也不理想，现场运行已多次证实了这一点。因为汽温对象的非线性和时变性已决定了在某一个运行工况下确定的控制器*参数，当运行工况变化后，将不可能维持在*状态。因此2个控制器参数间原来的配合关系很可能变得不协调，而影响控制效果，所以本方案采用了l个PID控制器。当然，采用该反馈控制系统结构的前提条件是汽温惰性区特性能得到较好补偿。
1.2惰性区特性在线预估补偿
大纯滞后系统的控制方案是采用Smith预估补偿器，因它能实现动态特性的"*补偿"，但这确实在具有时变非线性对象动态特性的汽温控制系统中很难实现。本方案对于汽温特性的补偿采用的是Smith预估补偿器的改进方案，将原来的固定参数Smith预估补偿器由在线智能预估模型所替代，其补偿原理如图2所示。
由图2可得知，当“惰性区特性在线智能预估”模块的动态特性W（s）能较准确地表示汽温对象惰性区动态特性W1（s）时，则可实现对汽温动态特性的近似*补偿。补偿后的等效汽温对象动态特性W*（s）为：
通过对典型工况下对象特性现场试验进行模型辨识后得知，过热汽温对象惰性区（即屏式过热器或高温段过热器）的动态特性是随机组负荷变化的非线性多容对象，只要能根据机组负荷的变化，在线预测过热汽温对象惰性区的动态特性，并及时修改Smith预估补偿器模型的参数，就可实现惰性区特性的补偿。
系统辨识方法很多，除了以zui小二乘法（LS）为基础的传统系统辨识方法外，近年来根据传统辨识方法的不足和局限，将神经网络（NN）、模糊理论、遗传算法（GA）及小波变换等知识应用于系统辨识中也取得了较好的辨识效果。但真正在生产现场的控制系统中完成实时系统辨识任务，还存在诸如系统辨识所需计算时间较长、实时性差等许多制约其在线应用的问题。所以，本文采用的是将不同负荷阶段的大量现场试验数据进行离线辨识后得到所对应负荷工况的模型参数，然后整理成易于查找的表格形式存放于DCS中。在实时控制过程中，根据机组负荷大小，从数据库中提取对应的模型参数，对Smith预估补偿器模型进行刷新。经过在300MW机组上实际应用表明，补偿后的汽温等效对象有效地减少了容积滞后，降低了对象阶次，使控制系统的鲁棒性明显提高。
1.3控制器参数的模糊调整
汽温对象惰性区动态特性的补偿不可能达到"*补偿"的效果，只能实现近似*补偿。运行工况变化时，汽温导前区的动态特性也随之改变。所以，控制器所面对的还是一个非线性、时变性的被控对象。要想保证闭环控制系统的性能，*办法就是跟随对象的变化，及时调整控制器参数。本方案对控制器参数的在线调整包括2部分。
首先，随着机组在不同负荷阶段主汽温动态特性的变化，及时修改控制器的整定参数，以达到汽温对象动态特性随运行工况的不同而变化时，控制系统的工作性能基本不变。然后，再根据控制系统运行过程中的汽温偏差及其变化速度的大小和方向，采用模糊推理规则在线调整控制器的比例增益。这样，就可在各种运行状态下，均能使主蒸汽温度工作在所要求的误差范围内。理论分析和试验均表明，这种在线调整方式既简单又能有效提高控制器的自适应能力。
1.4前馈控制部分
为使该系统在受到蒸汽侧和燃烧侧的干扰时也能保证汽温动态偏差在规定范围内，引入2个前馈控制信号，即锅炉负荷指令的微分前馈控制信号和锅炉热量的比例微分前馈控制信号，如图1所示。
锅炉负荷指令前馈信号的引入为的是在锅炉负荷要求信号变化时，根据其变化速率形成一定的减温水动态超调量，以满足汽温在负荷指令变化的动态过程中对减温水量的需求，提高汽温控制系统抵抗负荷侧干扰的能力。随着锅炉负荷指令变化过程的结束，该前馈信号消失，所以该前馈信号只是在锅炉负荷指令变化过程中起作用。
根据锅炉热量的前馈信号经PID控制器运算后改变减温水的大小，其作用等效为锅炉热量的PD前馈。该信号既可根据锅炉热量给出相应的减温水量，又可根据炉膛热负荷的变化速度及时调整减温水的变化量，以提高汽温控制系统抵抗燃烧侧干扰的能力。
二、现场投运效果
该方案应用于300MW及以上容量的机组，先后在配有直吹式和中储式制粉系统的锅炉主汽温控制中取得了很好的控制效果。经一系列现场调试，定值扰动和负荷扰动试验，机组启、停磨煤机的考验后，证明其控制品质不仅满足各种工况的运行要求，且超过了工艺流程所要求的标准。在5℃的定值扰动下，过热器出口汽温波动的zui大偏差±1℃;在15%ECR以上幅度，3%ECR/min速率的负荷扰动下，过热器出口汽温波动的zui大动态偏差小于±4℃，zui大静态偏差小于±1.5℃。300MW机组在负荷扰动下的部分现场运行记录曲线如图3所示。
1——主蒸汽温度；2——机组实际负荷；3——锅炉负荷指令
图3300MW机组在负荷扰动下的现场运行记录曲线
三、结论
基于特性预测补偿的模糊PID汽温控制系统将*控制理论、智能决策方法与经典的反馈、前馈控制方案有机结合在一起，实现了对大型火电机组过热蒸汽温度的有效控制。该方案中所采用的各种前馈、反馈与*控制方法和智能决策手段均具有其针对性，可根据实际机组汽温动态、静态特性的差异将这些控制策略合理、有机结合，以达到*效果。这些控制策略之间不存在相互干扰，是一个相互协调的有机整体。试验运行表明，各控制策略之间具有相对的独立性、互补性和相容性。同时，该系统还具有非常实用和通用的特点，适用于不同容量、不同类型（如直吹式或仓储式制粉系统）的机组。该方案的实现经济实惠，基本不需硬件投入，只需利用原机组配有的DCS就可经组态后实现全部控制功能。该系统可在不同类型的DCS上实现，具有较好的推广应用前景。
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