一种火电厂深度调峰控制系统及方法与流程

本发明属于火电调峰控制，具体涉及一种火电厂深度调峰控制系统及方法。

背景技术：

1、随着技术的不断发展，我国的新能源装机容量及规模在持续增长，新能源发电具有清洁环保、可再生性和经济性等优点。因此，在新能源电站具有多重优势下，可推动能源结构转型以及实现能源可持续发展。

2、新能源电站，例如：风能和太阳能，受天气条件影响较大，其发电量会随着风速和日照强度的变化而波动。这种波动性会导致电网供需不平衡，影响电网的稳定运行。由于新能源的波动性，会使得电网难以快速调整以应对负载的变化。而火电作为传统能源，可以快速响应电网的需求，进行功率的调整，保证电网的瞬时功率平衡。

3、例如：在日间或季节性高峰时段，新能源发电量可能超过电网的需求，造成电力过剩；而在夜间或天气不佳时，新能源发电量减少，可能会导致电力不足。火电可以根据电网的需求，在需要时增加发电量，在新能源发电量过剩时减少发电量，从而平衡电网的供需。

4、火电厂作为我国能源总量中占比最大的电源，其大容量机组的调峰深度不到50％，北方集中供热区域热电机组的调峰深度仅有10％～20％。因此，为了实现逐步加大新能源入网比例的战略发展，需要探寻实现火电机组深度调峰的技术路线，以顺应不断发展的能源战略需求。

5、现有火电机组均采用dcs系统(distributed control system，分布式控制系统)，大型火电机组均设置有协调控制系统。为确保机组运行的安全性和经济性，提高火电机组的灵活性和深度调峰能力，对火电机组的协调控制系统有很高的要求，在深度调峰过程中，影响机组供电品质的最重要的指标和参数包括：机组的负荷响应速度和稳定性、主蒸汽压力、主蒸汽温度等，而这些指标和参数由于受火电机组锅炉热力过程的纯迟延和高阶惯性环节特性的影响，dcs协调控制系统中现有控制算法和控制策略无法获得满意的控制效果。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种火电厂深度调峰控制系统及方法，用以解决现有的火电机组锅炉热力过程的纯迟延和高阶惯性环节特性的影响，dcs协调控制系统中现有控制算法和控制策略无法获得满意的控制效果的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种火电厂深度调峰控制系统，所述系统包括：

4、火电机组，包括：锅炉和给煤机组，所述给煤机组用于向锅炉输送煤粉；

5、主控单元，包括：控制器和变频器，所述变频器与控制器电连接，所述变频器用于根据控制器生成的给煤控制指令控制给煤机组调整向锅炉的燃烧室内输送煤粉的给煤量；

6、监测单元，与控制器电连接，用于实时监测锅炉的实时主蒸汽压力值和实时给煤量，将监测到的锅炉的实时主蒸汽压力值和实时给煤量上传至控制器，所述控制器用于：基于实时主蒸汽压力值和主蒸汽压力设定值，确定主蒸汽压力变化量，根据主蒸汽压力变化量生成锅炉的给煤目标值，其中，所述主蒸汽压力设定值基于火电机组在调峰时的负荷值确定；基于给煤目标值和实时给煤量，生成给煤偏差值和给煤偏差变化量；以给煤偏差值和给煤偏差变化量作为pid控制模块的输入值，所述pid控制模块输出给煤控制指令，将给煤控制指令发送至变频器。

7、优选地，所述监测单元包括：

8、压力传感器，与控制器电连接，用于实时监测锅炉的实时主蒸汽压力值；

9、煤粉监测仪，与控制器电连接，用于实时监测锅炉的实时给煤量。

10、优选地，所述系统还包括：远程控制终端，与主控单元的控制器无线通信连接，用于对监测单元的运行数据、控制单元的运行数据和火电机组的运行数据进行展示。

11、第二方面，本发明提供了一种火电厂深度调峰控制方法，所述方法包括：

12、获取锅炉的实时主蒸汽压力值、实时给煤量和主蒸汽压力设定值，所述主蒸汽压力设定值基于火电机组在调峰时的负荷值确定；

13、基于实时主蒸汽压力值和主蒸汽压力设定值，确定主蒸汽压力变化量，根据主蒸汽压力变化量生成锅炉的给煤目标值；

14、基于给煤目标值和实时给煤量，生成给煤偏差值和给煤偏差变化量；

15、以给煤偏差值和给煤偏差变化量作为pid控制模块的输入值，所述pid控制模块输出给煤控制指令，以给煤控制指令控制给煤机组调整向锅炉的燃烧室内输送煤粉的给煤量。

16、优选地，所述方法还包括：在给煤偏差值和给煤偏差变化量输入至pid控制模块之前，对pid控制模块的控制参数进行实时修正。

17、优选地，对pid控制模块的控制参数进行实时修正，包括：

18、将给煤偏差值和给煤偏差变化量输入至预先构建的参数修正模型中进行处理，得到修正量；其中，所述修正量包括：比例系数修正量、积分系数修正量和微分系数修正量，所述参数修正模型基于模糊神经网络算法构建；

19、基于修正量对pid控制模块的控制参数进行实时修正，得到修正后的控制参数，所述修正后的控制参数包括：修正后的比例系数、修正后的积分系数和修正后的微分系数。

20、优选地，所述参数修正模型的结构包括：输入层、变量函数构建层、适应度层、归一化层和输出层，所述输入层具有若干节点，每个节点上部署有一个模糊规则。

21、优选地，将给煤偏差值和给煤偏差变化量输入至预先构建的参数修正模型中进行处理，得到修正量，包括：

22、分别将给煤偏差值和给煤偏差变化量输入至输入层的每个节点，基于每个节点部署的模糊规则对给煤偏差值进行模糊化处理，得到若干第一模糊变量，基于每个节点部署的模糊规则对给煤偏差变化量进行模糊化处理，得到若干第二模糊变量；

23、将若干第一模糊变量和若干第二模糊变量输入至变量函数构建层，根据各节点的第一模糊变量和各节点的第二模糊变量构建变量函数；

24、将变量函数的输出值输入至适应度层，基于变量函数的输出值计算各节点的适应度；

25、将各节点的适应度输入至归一化层，对各节点的适应度进行归一化处理，得到各节点的归一化输出值；

26、将各节点的归一化输出值、给煤偏差值和给煤偏差变化量输入至输出层，所述输出层输出修正量。

27、优选地，所述参数修正模型的类型包括：比例系数修正子模型、积分系数修正子模型和微分系数修正子模型；

28、所述比例系数修正子模型用于以给煤偏差值和给煤偏差变化量输入，输出比例系数修正量；

29、所述积分系数修正子模型用于以给煤偏差值和给煤偏差变化量输入，输出积分系数修正量；

30、所述微分系数修正子模型用于以给煤偏差值和给煤偏差变化量输入，输出微分系数修正量。

31、优选地，所述方法还包括：基于模糊神经网络算法构建参数修正模型，包括：

32、获取训练样本，所述训练样本包括：若干输入样本和各输入样本对应的输出样本；

33、将训练样本输入到模糊神经网络中进行训练，直至模糊神经网络收敛，得到训练好的模糊神经网络，以训练好的模糊神经网络作为参数修正模型。

34、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的火电厂深度调峰控制方法。

35、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的火电厂深度调峰控制方法。

36、有益效果：

37、本发明的火电机组在深度调峰运行状态下，根据不同的用电负荷确定火电机组的主蒸汽压力设定值，利用监测单元实时监测锅炉的实时主蒸汽压力值和实时给煤量，再通过pid控制模块对给煤量进行控制，实现对锅炉的燃烧效率的调整，进而能够对主蒸汽压力的快速调整，提高了机组的负荷响应速度和稳定性，以及提高了使机组运行的安全性和经济性。