现阶段智能控制在火电厂热工自动化中的应用已经取得较大进展和较多研究成果，以下是搜集整理的一篇探究火电厂热工自动化智能控制应用的论文范文，供大家阅读借鉴。

　　摘要：现代火电机组单元容量和参数的提高及系统本体特性的复杂化，对火电厂热工自动化提出了更高的要求。基于此，对智能控制在火电厂热工自动化中的应用进行了分析和探讨。

　　关键词：火电厂;热工自动化;智能控制;发展趋势

　　引言

　　火电机组的主要热工自动控制系统包括制粉系统控制、锅炉汽包水位控制、炉膛燃烧控制、主蒸汽温度和再热蒸汽温度控制、汽机控制及协调控制等三十多个控制回路，它们共同完成火电机组转速、温度、压力、水位及流量的控制任务。当使用传统方法来对火电厂热工自动化进行控制时，首先需要求出系统的数学模型，然后设计出固定模型的控制器，由于控制器的算法无法改变，故而很难满足现代火电厂热工自动化控制的要求。在这种背景下，在火电厂热工自动化中应用智能控制来弥补传统控制方法的不足就显得迫在眉睫了。

　　1智能控制概述

　　在现代工程中，具备系统复杂、设备庞大、大迟延、非线性及强耦合等特点的系统对控制要求较高，采用传统控制理论和方法难以满足实际需求，这就使得智能控制应运而生。1985年9月智能控制专题研讨会的召开，意味着智能控制正式被业界广泛认可，人们普遍认为智能控制的实质就是将有具体固定数学模式的控制算法转变为智能算法。现阶段主要的4种智能算法如表1所示。根据上述4种智能算法，相应产生了模糊控制、神经网络控制、群体智能控制及专家控制等4种智能控制方法，在高度不确定和高度复杂的控制系统应用中取得了良好效果。

　　2智能控制在火电厂热工自动化中的具体应用

　　2.1锅炉燃烧过程的智能控制

　　从现阶段锅炉燃烧过程的控制来看，大体可以包含如下三类方法：第一类是通过实时分析锅炉燃烧参数，然后由经验丰富的锅炉管理员来对锅炉燃烧情况进行及时调整;第二类是通过构建锅炉实时监控系统，采用机械化方式来对锅炉燃烧参数进行实时采集和分析，然后为进一步采取锅炉燃烧调整策略提供数据支撑;第三类是通过智能算法来对锅炉燃烧参数进行智能分析，然后根据实际情况对锅炉燃烧过程进行精细化控制。上述三类方法是在不同技术条件下产生的，而锅炉燃烧过程的智能控制无论是在降低污染排放和锅炉管理员劳动强度，还是在提高火电厂锅炉运行效率和综合经济效益等方面，都具有显著优势。在锅炉燃烧过程的智能控制方面，实际运用中的一大热点就是将智能控制嵌入到传统控制方法中，例如将传统PID控制与通过专家知识总结的模糊控制相结合，通过专家知识在实际运行中直接作用于PID参数的调节，来构成专家知识自适应PID控制器。此种方法将众多专家丰富的经验和知识直接作用于锅炉燃烧控制系统，因此更能反映出实际工况的工作需求，在未来将有较大的应用前景。

　　2.2锅炉过热汽温的智能控制

　　受到过量空气系数、锅炉负荷变化、燃烧种类、受热面污染情况及燃烧量的变化等多种因素的影响，锅炉过热汽温具有非线性、时变等特性，导致其自动控制难度较大。随着火电厂锅炉机组朝大容量和高参数的方向不断发展，传统的过热汽温控制(如采用导前汽温微分信号的双回路汽温控制系统、串级过热汽温控制系统等)效果愈发不理想，为此人们考虑将智能控制引入到汽温控制系统中来，从而提高过热蒸汽控制系统的品质。锅炉过热汽温智能控制的两种典型方法如表2所示。

　　2.3锅炉给水全程的智能控制

　　为确保给水系统的安全可靠，现阶段不少单元火电机组都广泛采用一段式或两段式给水全程控制系统，虽然它们基本能够满足锅炉正常运行状态时的生产要求，但在锅炉启停过程中，大型锅炉的水位经常表现出较大的非线性和时变性，因此很难构建系统精确的数学模型来获得较高的控制品质。此外，由于锅炉汽包水位对于蒸汽流量和给水流量的扰动具有较大的惯性和时滞，因此热工人员根据工作经验来对控制器参数进行调整时具有较大的盲目性，很难使控制器参数的整定值保持在最佳状态，为此研究者将目光投向了锅炉给水全程的智能控制。例如有研究者利用多层神经网络构建了一种模糊自适应PID控制器，在锅炉给水全程的控制中，通过神经网络的自学习能力来在线提取和优化模糊控制规则，优化控制器隶属度函数，采用模糊推理的方法来实现PID参数Ki、Kp和Kd的在线自整定，从而在极大简化控制系统结构的基础上，切实提高了锅炉给水控制系统的可靠性。

　　3结语

　　从上文的分析可知，现阶段智能控制在火电厂热工自动化中的应用已经取得较大进展和较多研究成果，集中体现在锅炉燃烧过程的智能控制、锅炉过热汽温的智能控制、锅炉给水全程的智能控制等方面，对于确保火电机组和系统的平稳、经济运行至关重要。当然，随着智能算法和智能控制方法的不断延伸和发展，笔者相信未来智能控制在火电厂热工自动化中的应用将日益增多(例如中储式制粉系统的智能控制)。

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