1、 方案背景与目标

青岛发电有限公司#2机组为额定功率320MW带中间储仓制粉系统的火电机组。汽轮机为上海汽轮机厂引进美国西屋公司技术制造，原型号为N300-16.7/538/538型亚临界、中间再热式、高中压合缸、双缸双排汽、单轴、冷凝式汽轮机，#2机组于2013年进行了双转子互换高背压抽汽供热汽轮机改造，改造后型号为C(B)300-16.7/0.79/0.054/538/538，汽轮机具有八级非调整回热抽汽，配置35%BMCR容量高、低压两级串联启动旁路系统。机组分散控制系统（DCS）采用艾默生公司的Ovation系统。

2、 方案详细介绍

青岛发电有限公司与艾默生公司依托Ovation控制系统平台，联合开展了320MW带中间储仓制粉系统燃煤发电机组自动优化控制的技术开发和工程实践。

•   URO负荷响应优化整体解决方案

URO运用Ovation控制系统的预测控制和过程模型改进负荷响应速率。其基本原理是运用基于模型预测的多变量控制方式，采用前馈功能模型化、控制参数模糊化的作用，协调锅炉和汽机动态特性，以提高负荷响应速度。它具有更快的响应时间和更小的超调量，同时兼顾机组稳定性。URO是对原策略的一种有益补充, 其控制原理如图1所示。

图1  URO控制原理图

•   采用了基于模糊逻辑的多模型动态建模方法

URO提出了应用模糊逻辑进行多模型动态建模的控制策略。该策略的基本思想如下：在机组运行的典型工况点（如60%，80%负荷）使用线性模型来设计局部控制器，使得机组负荷在该工况点附近小范围变化时仍能满足控制品质的要求。完成局部控制器设计后，采用控制逻辑算法将这些局部控制器集成为一个能够适应机组大范围变工况特性的全局的控制器。值得说明的是，实际控制器的输出等于这两个工况点局部控制器的加权输出，加权输出算法是采用模糊隶属度函数实现局部控制器的集成。这些权重的确定依赖于机组运行的当前工况点和采用的模糊隶属度函数和相应的模糊规则, 如图2所示。

图2  模糊逻辑的建模原理图

这些模糊集合可以实现几个工况点线性局部控制器在这些工况点之间大范围变化时能够实现模型平滑地合成。该控制策略既考虑了在两个典型工况点（如60%，80%负荷）的模型的精确性，又满足了在这些工况点之间区域大范围变化时模型的有效性。

对各个典型工况下进行阶跃试验，通过输入、输出曲线在几负荷区域内进行动态过程建模。通过分析试验结果获取在典型工况下的系统模型，建立固定局部模型集。然后，用模糊逻辑（FUZZIFIER Algorithm）实现模型之间的切换（如图3所示），以应对负荷在大范围变化过程的非线性特性。

图3  通过模糊逻辑（FUZZIFIER Algorithm）实现多模型切换原理图

•   采用基于外因输入自回归 (ARX) 的模型的主蒸汽压力预测

华电青岛发电有限公司#2机组URO方案采用以DEB为基础，基于ARX模型的主蒸汽压力预测，以修正主蒸汽压力设定值；使用的模型都是由ARX算法实现的。分别通过燃料量阶跃试验、负荷阶跃试验建立主蒸汽压力响应特性，利用ARX算法构建主蒸汽压力的预测模型。

图4  R模式下，升负荷过程中运行曲线

图5  R模式下，降负荷过程中运行曲线

3、 代表性及推广价值

高背压热电联产机组可回收汽轮机排汽余热，扩大机组的供热能力，实现能量的梯级利用，是一次能源高效的能量转换和利用方式，在我国北方地区清洁取暖方面发挥了十分重要的作用。针对高背压供热机组背压式运行，电热负荷相互关联，调峰能力受限的特点，提出了创造性的优化控制解决方案，完成了华电青岛发电有限公司#2带中间储仓制粉系统燃煤机组AGC控制优化调试改造。

华电青岛发电有限公司#2机组使用URO & STO优化后，系统均表现出良好的控制效果，不但大幅提高了机组的响应速率和负荷控制精度，而且整个系统运行更稳定，各个子系统运行更平稳，参数更优良。不但提高了控制品质，还为电厂业主带来了可观的经济效益。

项目成果

•   经过长时间、持续的优化调试和变负荷过程的检验，STO汽温控制可以满足在全负荷段、全程投入自动化运行。

•   锅炉出口NOX控制可以满足在全负荷段、全程投入自动化运行。

•   机组在快速连续变负荷时的机组性能够满足9.9MW/min的变负荷速率，汽温、汽压等各项参数均保持稳定。

“320MW带中间储仓制粉系统燃煤发电机组优化系统”针对高背压热电联产机组自动控制的技术难点，采取的基于URO高级算法的多模型动态建模、以及基于外因输入自回归 (ARX) 的模型的主蒸汽压力预测的创新技术，显著提高了热电联产机组AGC响应能力，响应速率和响应精度均满足网调考核要求。整体技术达到国内领先水平，为推动我国热电联产机组灵活性改造做出了重要贡献和示范性作用。