王衛(wèi)國

（山西潞安礦業(yè)（集團(tuán)）有限責(zé)任公司五陽熱電廠，山西 長治 046000）

引言

在循環(huán)流化床使用的過程中，我國的火電廠大多基于傳統(tǒng)的鍋爐溫度控制系統(tǒng)進(jìn)行升級采用單回路調(diào)節(jié)的方式對床溫進(jìn)行控制，依據(jù)床溫的偏差進(jìn)行一次風(fēng)量的調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)對床溫的控制，這種控制方式的自動化程度較低[1-2]，對床溫的控制效果有限，甚至需要采用手動的方式進(jìn)行床溫的控制。為解決這一問題，針對循環(huán)流化床的床溫控制系統(tǒng)，采用粒子群優(yōu)化算法對床溫的控制系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化[3]，從而提高循環(huán)流化床鍋爐的床溫自動化控制水平，提高煤炭的利用率并降低污染物水平，提高火力發(fā)電廠的經(jīng)濟(jì)性及環(huán)保性。

1 循環(huán)流化床鍋爐床溫的控制原理

循環(huán)流化床采用煤炭進(jìn)行燃燒的過程中，可以保證煤炭在爐膛內(nèi)長時(shí)間的保留，從而實(shí)現(xiàn)煤炭較高的利用率，并可以實(shí)現(xiàn)煤炭的脫硫，氣態(tài)燃料及固態(tài)燃料的混合均勻度較高，可以在多種工況下進(jìn)行穩(wěn)定運(yùn)行。循環(huán)流化床對床溫的控制以床溫的穩(wěn)定及蒸汽參數(shù)的穩(wěn)定為目標(biāo)，床溫的變化受到多種因素的影響，其中，給煤量、一次風(fēng)量對床溫的影響作用最大，是可控的因素。

給煤量對床溫的控制具有直接的影響作用，由于床溫?zé)釕T性的存在，通過改變給煤量來實(shí)現(xiàn)對床溫的控制需要較長的時(shí)間，其時(shí)效性無法控制，對于床溫的控制提出了較大的挑戰(zhàn)。因此，在床溫的控制過程中，進(jìn)行床溫的控制主要通過對一次風(fēng)量的調(diào)節(jié)來實(shí)現(xiàn)，只有出現(xiàn)一次風(fēng)量調(diào)節(jié)量不足的情況時(shí)，通過改變給煤量進(jìn)行床溫的控制。一次風(fēng)量對床溫的控制主要體現(xiàn)在可以帶走一部分熱量，降低床溫，同時(shí)可以為鍋爐內(nèi)的煤炭燃料提供新鮮的氧氣，提高燃燒的效率，從而升高床溫，一次風(fēng)量對床溫的控制是相反的過程，對于控制的準(zhǔn)確性要求較高。

2 粒子群算法對床溫控制系統(tǒng)的優(yōu)化

2.1 粒子群算法的原理及優(yōu)化

粒子群算法作為一種常用的優(yōu)化算法，其進(jìn)行尋優(yōu)的過程為：首先給定隨機(jī)的初始化種群，在初始種群中由具有可行解的粒子群進(jìn)行速度、位移及適應(yīng)值的隨機(jī)變化，在隨機(jī)變化的過程中，確定了目標(biāo)函數(shù)的值，在粒子運(yùn)動的過程中進(jìn)行可行解的最優(yōu)化，經(jīng)過不斷的迭代，實(shí)現(xiàn)進(jìn)化過程中的最優(yōu)解。

對粒子群算法的使用，針對個(gè)體粒子利用低的問題，采用個(gè)體粒子的適應(yīng)值與慣性權(quán)值進(jìn)行實(shí)時(shí)對應(yīng)的方式進(jìn)行優(yōu)化，從而可以提高粒子的局部尋優(yōu)能力，各粒子根據(jù)不同的情況建立相應(yīng)的對應(yīng)關(guān)系，從而從局部尋優(yōu)向全局尋優(yōu)進(jìn)化。

2.2 床溫控制系統(tǒng)與給煤量的函數(shù)關(guān)系

在循環(huán)流化床的控制系統(tǒng)中，給煤量對床溫的控制過程較為持續(xù)緩慢，煤炭顆粒在爐膛內(nèi)的反應(yīng)過程可以分為揮發(fā)反應(yīng)與焦炭反應(yīng)兩個(gè)階段，給煤量對床溫變化的影響函數(shù)具有慣性及逆向反應(yīng)的特性。

在滿負(fù)荷的狀態(tài)下對給煤量與床溫的傳遞函數(shù)進(jìn)行分析，隨著時(shí)間的進(jìn)行，不斷地變化給煤量，并測定不同時(shí)間的床溫，運(yùn)用優(yōu)化的粒子群算法對給煤量的傳遞函數(shù)進(jìn)行模擬分析，經(jīng)過對比，可得出如圖1所示的床溫隨時(shí)間的變化曲線。

圖1 滿負(fù)荷下給煤量與床溫的變化曲線

從圖1 中可以看出，采用優(yōu)化的粒子群算法對給煤量對床溫的模擬具有較好的模擬效果，曲線變化與實(shí)際的變化結(jié)果一致，圖中出現(xiàn)的毛刺表明實(shí)際測量的床溫?cái)?shù)據(jù)存在一定的干擾，由此確定給煤量對床溫的變化函數(shù)為下頁式（1）：

2.3 床溫控制系統(tǒng)與一次風(fēng)量的函數(shù)關(guān)系

在循環(huán)流化床的溫度控制系統(tǒng)中，一次風(fēng)量對溫度的調(diào)節(jié)作用要小于給煤量的作用，對一次風(fēng)量的影響作用進(jìn)行分析，需同時(shí)考慮給煤量的變化，在滿負(fù)荷的工況下，給煤量與床溫的函數(shù)關(guān)系如式（1）所述，在考慮給煤量與一次風(fēng)量兩個(gè)輸入的情況下，對一次風(fēng)量及床溫的變化進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可得如圖2 所示的床溫隨時(shí)間的變化曲線。

圖2 給煤量與一次風(fēng)量與床溫變化關(guān)系曲線

從圖2 中可以看出，對床溫變化的模擬曲線與實(shí)際變化曲線具有較好的擬合，與實(shí)際的工況更為接近，從而確定了采用優(yōu)化的粒子群算法對給煤量與一次風(fēng)量對床溫的模擬具有較好效果，將給煤量的函數(shù)確定之后，由此確定一次風(fēng)量對床溫的變化函數(shù)為式（2）：

2.4 優(yōu)化粒子群算法對床溫控制器的PID 參數(shù)優(yōu)化

通過上述的分析可知，分別確定了給煤量與一次風(fēng)量對床溫的影響關(guān)系，由此可將給煤量與一次風(fēng)量的影響函數(shù)應(yīng)用于床溫的PID 控制中。采用粒子群算法對床溫的PID 參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)控制，在床溫控制中，對準(zhǔn)確性及速度具有較高的要求，選擇時(shí)間乘絕對誤差積分準(zhǔn)則作為目標(biāo)函數(shù)，對床溫的PID 控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

PID 對床溫的控制系統(tǒng)中，確保能尋到最優(yōu)解，并確定PID 參數(shù)的上下限，首先確定初始的參數(shù)進(jìn)行分析，然后通過調(diào)節(jié)上下限擴(kuò)大參數(shù)的范圍，采用Matlab 進(jìn)行目標(biāo)函數(shù)與優(yōu)化粒子群算法的運(yùn)行，對得到的參數(shù)不斷進(jìn)行尋優(yōu)，從而得到最優(yōu)解控制參數(shù)為PID 值[0.0042，279.3，1.64]，對參數(shù)模型進(jìn)行控制效果的分析如圖3 所示。從圖3 中可以看出，經(jīng)過粒子群優(yōu)化算法后對床溫的控制具有較好的調(diào)節(jié)效果，系統(tǒng)的波動較小，在較短的時(shí)間內(nèi)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，系統(tǒng)的調(diào)節(jié)及時(shí)有效。

圖3 床溫優(yōu)化效果對比分析

3 總結(jié)

針對循環(huán)流化床床溫控制自動化程度不足的問題，采用優(yōu)化的粒子群算法對床溫控制系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。首先依據(jù)粒子群算法對循環(huán)流化床的床溫的主要影響因素給煤量及一次風(fēng)量進(jìn)行分析。確定了其影響函數(shù)關(guān)系。然后對床溫的PID 參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，確定了其最優(yōu)值，對控制效果進(jìn)行仿真分析，結(jié)果表明，經(jīng)過優(yōu)化后具有較好的控制效果，提高床溫控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度及穩(wěn)定性，提高循環(huán)流化床的自動化控制水平。