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資訊頻道1、 方案背景與目標
青島發電有限公司#2機組為額定功率320MW帶中間儲倉制粉系統的火電機組。汽輪機為上海汽輪機廠引進美國西屋公司技術制造，原型號為N300-16.7/538/538型亞臨界、中間再熱式、高中壓合缸、雙缸雙排汽、單軸、冷凝式汽輪機，#2機組于2013年進行了雙轉子互換高背壓抽汽供熱汽輪機改造，改造后型號為C(B)300-16.7/0.79/0.054/538/538，汽輪機具有八級非調整回熱抽汽，配置35%BMCR容量高、低壓兩級串聯啟動旁路系統。機組分散控制系統（DCS）采用艾默生公司的Ovation系統。
2、 方案詳細介紹
青島發電有限公司與艾默生公司依托Ovation控制系統平臺，聯合開展了320MW帶中間儲倉制粉系統燃煤發電機組自動優化控制的技術開發和工程實踐。
? URO負荷響應優化整體解決方案
URO運用Ovation控制系統的預測控制和過程模型改進負荷響應速率。其基本原理是運用基于模型預測的多變量控制方式，采用前饋功能模型化、控制參數模糊化的作用，協調鍋爐和汽機動態特性，以提高負荷響應速度。它具有更快的響應時間和更小的超調量，同時兼顧機組穩定性。URO是對原策略的一種有益補充, 其控制原理如圖1所示。
圖1 URO控制原理圖
? 采用了基于模糊邏輯的多模型動態建模方法
URO提出了應用模糊邏輯進行多模型動態建模的控制策略。該策略的基本思想如下：在機組運行的典型工況點（如60%，80%負荷）使用線性模型來設計局部控制器，使得機組負荷在該工況點附近小范圍變化時仍能滿足控制品質的要求。完成局部控制器設計后，采用控制邏輯算法將這些局部控制器集成為一個能夠適應機組大范圍變工況特性的全局的控制器。值得說明的是，實際控制器的輸出等于這兩個工況點局部控制器的加權輸出，加權輸出算法是采用模糊隸屬度函數實現局部控制器的集成。這些權重的確定依賴于機組運行的當前工況點和采用的模糊隸屬度函數和相應的模糊規則, 如圖2所示。
圖2 模糊邏輯的建模原理圖
這些模糊集合可以實現幾個工況點線性局部控制器在這些工況點之間大范圍變化時能夠實現模型平滑地合成。該控制策略既考慮了在兩個典型工況點（如60%，80%負荷）的模型的精確性，又滿足了在這些工況點之間區域大范圍變化時模型的有效性。
對各個典型工況下進行階躍試驗，通過輸入、輸出曲線在幾負荷區域內進行動態過程建模。通過分析試驗結果獲取在典型工況下的系統模型，建立固定局部模型集。然后，用模糊邏輯（FUZZIFIER Algorithm）實現模型之間的切換（如圖3所示），以應對負荷在大范圍變化過程的非線性特性。
圖3 通過模糊邏輯（FUZZIFIER Algorithm）實現多模型切換原理圖
? 采用基于外因輸入自回歸 (ARX) 的模型的主蒸汽壓力預測
華電青島發電有限公司#2機組URO方案采用以DEB為基礎，基于ARX模型的主蒸汽壓力預測，以修正主蒸汽壓力設定值；使用的模型都是由ARX算法實現的。分別通過燃料量階躍試驗、負荷階躍試驗建立主蒸汽壓力響應特性，利用ARX算法構建主蒸汽壓力的預測模型。
圖4 R模式下，升負荷過程中運行曲線
圖5 R模式下，降負荷過程中運行曲線
3、 代表性及推廣價值
高背壓熱電聯產機組可回收汽輪機排汽余熱，擴大機組的供熱能力，實現能量的梯級利用，是一次能源高效的能量轉換和利用方式，在我國北方地區清潔取暖方面發揮了十分重要的作用。針對高背壓供熱機組背壓式運行，電熱負荷相互關聯，調峰能力受限的特點，提出了創造性的優化控制解決方案，完成了華電青島發電有限公司#2帶中間儲倉制粉系統燃煤機組AGC控制優化調試改造。
華電青島發電有限公司#2機組使用URO & STO優化后，系統均表現出良好的控制效果，不但大幅提高了機組的響應速率和負荷控制精度，而且整個系統運行更穩定，各個子系統運行更平穩，參數更優良。不但提高了控制品質，還為電廠業主帶來了可觀的經濟效益。
項目成果
? 經過長時間、持續的優化調試和變負荷過程的檢驗，STO汽溫控制可以滿足在全負荷段、全程投入自動化運行。
? 鍋爐出口NOX控制可以滿足在全負荷段、全程投入自動化運行。
? 機組在快速連續變負荷時的機組性能夠滿足9.9MW/min的變負荷速率，汽溫、汽壓等各項參數均保持穩定。
“320MW帶中間儲倉制粉系統燃煤發電機組優化系統”針對高背壓熱電聯產機組自動控制的技術難點，采取的基于URO高級算法的多模型動態建模、以及基于外因輸入自回歸 (ARX) 的模型的主蒸汽壓力預測的創新技術，顯著提高了熱電聯產機組AGC響應能力，響應速率和響應精度均滿足網調考核要求。整體技術達到國內領先水平，為推動我國熱電聯產機組靈活性改造做出了重要貢獻和示范性作用。
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號