电力热控系统智能化升级中自适应控制策略的路径探索

中图分类号：TM12 文献标识码：A

引言

电力热控系统是火力发电、核能发电乃至光热发电等电站的核心组成部分，主要负责对锅炉、汽轮机、加热器、除氧器等关键热力设备的温度、压力、流量、水位等核心参数进行精确测量与闭环控制。其控制品质的优劣直接关系到机组的热效率、污染物排放水平、设备寿命及电网的稳定运行。然而，在构建以新能源为主体的新型电力系统背景下，火电机组的角色正从提供稳定基荷的“主力军”向提供灵活调节和辅助服务的“稳定器”转变。机组需要频繁参与电网调峰、调频，负荷变化范围大、速率快已成为常态。

1、电力传统热控系统的局限

固定参数与变工况的矛盾：传统PID控制器的参数通常在额定工况附近整定优化。当机组运行在低负荷、快速变负荷或燃用煤种发生较大变化时，被控对象的动态特性（如增益、时间常数、纯延迟）会发生显著改变。固定的PID参数难以在所有工况下都保持最佳控制性能，导致系统响应迟缓、超调量大甚至失稳，控制品质下降；模型不确定性：热力过程是典型的多变量、非线性、大惯性、大延迟且存在耦合的复杂过程，难以建立精确的数学模型。PID控制基于线性化模型设计，对于模型失配和未建模动态的鲁棒性有限；抗干扰能力：入炉煤质波动、设备老化、结焦积灰等内部扰动，以及电网频率波动等外部扰动，都会持续影响机组运行。固定参数的PID控制器难以主动适应这些扰动，需依赖运行人员频繁干预，自动化水平不高。为了克服这些挑战，实现热控系统的智能化升级，必须引入更先进、更智能的控制策略。自适应控制作为一种能够自动调整自身控制律或参数，以适应被控对象动态特性变化和外部扰动不确定性的先进控制方法，自然而然地成为电力热控系统智能化升级的核心技术方向之一。它能够使控制系统具备“自我学习、自我调整、自我优化”的能力，从而在各种复杂工况下始终保持优良的控制性能。

2、电力热控系统智能化升级中自适应控制策略

2.1、模型参考自适应控制

模型参考自适应控制系统的结构通常包括四个部分：参考模型、可调系统、自适应机构以及反馈控制器。参考模型：根据期望的系统性能（如理想的响应速度、超调量、无静差等）构建的一个稳定模型。它定义了控制系统应该达到的“理想行为”；可调系统：即实际被控对象与可调参数控制器构成的闭环系统；自适应机构：是MRAC的核心。它持续比较参考模型输出与实际系统输出之间的误差（广义误差），并依据某种自适应律（如MIT规则、Lyapunov稳定性理论、超稳定性理论推导的律）来实时调整控制器的参数，其目标是使广义误差渐近趋于零，即让实际系统的输出尽可能跟踪上参考模型的输出。在电力热控中，可以为汽温、汽压等主要被控量设计一个期望的动态响应模型（参考模型），自适应控制器则不断调整自身，确保被控量的实际变化过程与理想模型一致，无论工况如何变化[1]。

2.2、自校正控制

自校正控制称参数自适应控制，其思想是将在线参数辨识与控制器设计相结合，其结构可视为一个两层闭环。内环：由过程对象和一个参数可调的控制器（如PID）组成的普通反馈控制环；外环：由参数辨识器和控制器设计器组成。参数辨识器（如递归最小二乘法RLS、扩展卡尔曼滤波EKF）根据系统的输入输出数据，在线实时地估计被控对象的模型参数。控制器设计器则基于当前时刻辨识出的模型参数，按照预先设定的设计准则（如最小方差控制、极点配置、广义预测控制GPC等），重新计算并更新内环控制器的参数；STC相当于一个“自动整定”的专家系统，不断通过在线辨识来感知对象特性的变化，并随即调整控制器参数以与之匹配[2]。

2.3、智能自适应控制

随着人工智能技术的发展，神经网络、模糊逻辑、强化学习等与自适应控制相结合，形成了更强大的智能自适应控制策略。模糊自适应控制：利用模糊逻辑处理系统的不确定性和非线性，通过设计模糊规则和自适应机制来调整控制输出或模糊规则自身；神经网络自适应控制：利用神经网络强大的非线性逼近能力和学习能力，在线辨识复杂非线性对象或直接充当自适应控制器。例如，采用反向传播算法调整网络权值，使系统满足性能指标；自适应强化学习控制：智能体（控制器）通过与环境（被控系统）持续交互，以“试错”方式根据获得的奖励或惩罚信号来学习最优控制策略。其本质是学习一个状态到动作的最优映射，非常适合处理模型未知的复杂序列决策问题，具备极强的环境自适应能力[3]。

2.4、自适应控制在电力热控系统应用

锅炉过热汽温自适应控制：过热蒸汽温度是衡量锅炉运行安全性和经济性的关键参数。温度过高危及过热器安全，温度过低则降低机组热效率。其控制难点在于大惯性、大延迟和非线性。在负荷变化时，蒸汽流量、烟气流量和温度的变化会显著改变汽温对象的动态特性，同时可采用自校正控制策略。内环采用常规PID控制器，外环采用递归最小二乘法（RLS）在线辨识当前工况下汽温对象的简化模型（如带延迟的一阶或二阶模型）。然后，根据辨识出的模型参数，采用极点配置或广义预测控制（GPC）算法在线计算并更新PID控制器的参数[4]。

燃烧控制系统的核心是维持主汽压力稳定，并保证燃烧的经济性和环保性（低NOx）。这是一个典型的多变量、强耦合、非线性的控制问题。负荷指令变化、煤质波动、风门特性变化等都是主要扰动。基于神经网络的自适应解耦控制：设计一个神经网络模型，其输入为给煤量、送风量、引风量等，输出为主汽压力、烟气含氧量、炉膛负压等。该网络在线学习当前工况下各变量之间的耦合关系。控制器则利用该网络模型生成控制指令，实现对耦合关系的动态补偿，使多个回路近似解耦，便于独立控制；燃料-风量自适应交叉限幅控制：在传统交叉限幅控制基础上，引入自适应机制。通过在线监测烟气含氧量或燃烧效率，自适应地调整风煤比曲线的参数，从而始终保证在不同负荷和煤质下都能达到最佳燃烧效率。同时，利用物理机组的实际输出数据不断校正和更新数字孪生模型，保证其预测精度。这将极大地提升控制系统应对大延迟和非线性问题的能力[5]。

结束语

电力热控系统的智能化升级是时代发展的必然要求，是技术演进与行业需求共同作用的结果。它通过将新一代信息技术与传统电力控制技术深度融合，正从根本上重塑热控系统的形态和功能，使其从被动执行的“自动化”工具，转变为主动思考、智慧决策的“智能化”主体。随着技术的不断突破和应用的持续深化，电力热控系统将向着更高程度的自治化、协同化、云端化方向发展。基于海量数据训练的AI模型将更加精准可靠，数字孪生将成为电厂的标准配置和核心平台，“无人值守、少人巡检”的智慧电厂模式将逐步成为现实。

参考文献：

[1] 王 睿 宇 . 电 厂 热 控 制 自 动 化 系 统 稳 定 性 问 题 研 究 [J]. 新 型 工 业化,2020,10(05):17-18.DOI:10.19335/j.cnki.2095-6649.2020.05.008.

[2] 刘子良, 王正通. 关于电厂热控自动化系统稳定性研究[J]. 科技创新导报,2020,17(05):61-62.DOI:10.16660/j.cnki.1674-098X.2020.05.061.

[3]刘建义. 热控自动化系统运行的稳定性分析[J].中国金属通报,2018,(05):96-97.

[4]弋顺位. 火力发电厂中的热控自动化技术研究[J].现代职业教育,2017,(27):92.

[5] 韩 磊 . 电 厂 热 控 自 动 化 系 统 稳 定 性 研 究 [J]. 现 代 工 业 经 济 和 信 息化,2017,7(12):89-90.DOI:10.16525/j.cnki.14-1362/n.2017.12.40.