超临界循环流化床机组模糊控制系统的创新应用

一、引言

超临界循环流化床机组作为一种高效、清洁的发电技术，因其具有高效率、低污染等优点，在电力系统中得到了广泛应用。然而，该机组的运行控制面临着复杂的非线性、强耦合和大惯性等问题，传统的控制方法难以满足其高精度、快速响应的控制需求。模糊控制系统作为一种智能控制方法，能够有效处理系统的不确定性和复杂性，为超临界循环流化床机组的控制提供了新的解决方案。

二、超临界循环流化床机组的运行特点

超临界循环流化床机组的运行具有复杂非线性、强耦合性和大惯性等特点。以云南能投红河电厂 700 兆瓦超超临界循环流化床机组为例，其燃烧过程与汽水循环系统之间存在复杂的非线性关系。燃烧产生的热量直接影响汽水系统的温度和压力，而汽水循环系统的状态又反作用于燃烧过程，两者相互耦合，难以用精确的数学模型描述。同时，机组的热惯性和水动力惯性较大，导致系统在负荷变化时动态响应速度较慢。在深度调峰工况下，机组需要在短时间内大幅度调整负荷，但由于惯性作用，系统参数的调整需要一定时间才能逐步达到新的平衡状态。此外，该机组在满负荷试运行期间平均负荷率达到 99.2% ，总发电量约 1.17 亿千瓦时，而在深度调峰工况下可实现 20% 负荷的快速切换，运行参数变化剧烈，这对机组的燃烧稳定性、汽水循环系统的适应性以及污染物排放控制等都提出了极高的要求。

通过技术创新和系统优化，红河电厂的 700 兆瓦超超临界循环流化床机组成功克服了运行工况变化复杂带来的挑战。机组采用了超低质量流速水动力技术等创新手段，解决了变负荷热惯性、保汽温和防止受热面超温等关键技术难题，实现了高效、稳定、低排放的运行。在低负荷运行时，尽管燃烧稳定性降低且汽水系统水动力特性发生变化，但通过优化设计和控制策略，机组依然能够保持安全稳定运行。这些实践表明，超临界循环流化床机组在复杂运行工况下具备良好的适应性和灵活性，为同类机组的推广应用提供了宝贵经验。

三、模糊控制系统的原理及优势

超临界循环流化床机组的运行具有复杂非线性、强耦合性和大惯性等特点。以云南能投红河电厂 700 兆瓦超超临界循环流化床机组为例，其燃烧过程与汽水循环系统之间存在复杂的非线性关系。燃烧产生的热量直接影响汽水系统的温度和压力，而汽水循环系统的状态又反作用于燃烧过程，两者相互耦合，难以用精确的数学模型描述。例如，燃烧过程中煤的燃烧速率、热量释放与风量、煤质等多种因素相互影响，且这种关系并非简单的线性关系。同时，汽水循环系统中，水的汽化、过热蒸汽的产生等过程也受到压力、温度等多种参数的复杂影响。此外，机组的热惯性和水动力惯性较大，导致系统在负荷变化时动态响应速度较慢。例如，在深度调峰工况下，机组需要在短时间内大幅度调整负荷，但由于惯性作用，系统参数的调整需要一定时间才能逐步达到新的平衡状态。该机组在满负荷试运行期间平均负荷率达到 99.2% ，总发电量约 1.17 亿千瓦时，而在深度调峰工况下可实现 20% 负荷的快速切换，运行参数变化剧烈，这对机组的燃烧稳定性、汽水循环系统的适应性以及污染物排放控制等都提出了极高的要求。例如，在低负荷运行时，燃烧稳定性降低，容易出现燃烧不充分等问题，同时汽水系统中的水动力特性也会发生变化，可能导致受热面超温等问题。

通过技术创新和系统优化，红河电厂的 700 兆瓦超超临界循环流化床机组成功克服了运行工况变化复杂带来的挑战。机组采用了超低质量流速水动力技术等创新手段，解决了变负荷热惯性、保汽温和防止受热面超温等关键技术难题。例如，通过优化燃烧系统和汽水循环系统的协同设计，采用先进的热力系统及热偏差控制技术，确保了系统在负荷变化时的稳定性。在低负荷运行时，尽管燃烧稳定性降低且汽水系统水动力特性发生变化，但通过优化设计和控制策略，机组依然能够保持安全稳定运行。例如，通过调整燃烧器的风量分配和煤粉浓度，优化了燃烧效率，同时利用先进的自动化控制系统实时监测和调整系统参数，确保了机组在不同工况下的稳定运行。这些实践表明，超临界循环流化床机组在复杂运行工况下具备良好的适应性和灵活性，为同类机组的推广应用提供了宝贵经验。例如，该机组的成功运行证明了超临界循环流化床技术在高效、低排放发电领域的巨大潜力，为其他电厂提供了可借鉴的技术方案和运行经验。

四、超临界循环流化床机组模糊控制系统的创新应用

（一）模糊控制与深度调峰

在深度调峰工况下，超临界循环流化床机组的运行参数变化剧烈，传统的控制方法难以满足其控制需求。例如，在某厂350MW超临界循环流化床机组中，深度调峰工况下负荷在短时间内可能从 100%Pe （额定负荷）降至 30%Pe ，甚至更低，导致主蒸汽压力、温度等关键参数波动幅度可达 20% 以上，传统PID控制难以有效应对。通过引入模糊控制系统，可以根据机组的负荷变化和运行参数的偏差，动态调整控制策略，实现机组在深度调峰工况下的稳定运行。该厂在未进行设备改造的前提下，采用模糊控制优化控制回路逻辑，实现了机组 30%Pe～50%Pe 负荷区间协调控制系统的稳定运行。数据显示，模糊控制应用后，主蒸汽压力波动范围从优化前的±2.5MPa降低到 ±1.0MPa 以内，主蒸汽温度波动范围从 .±15^∘C 降低到 ±5^∘C ，显著提高了机组的稳定性和安全性。

（二）模糊控制与燃烧优化

燃烧优化是超临界循环流化床机组运行的重要环节。模糊控制系统可以根据锅炉的燃烧效率、污染物排放等指标，动态调整燃烧参数，实现燃烧过程的优化。例如，某电厂采用基于自适应模糊推理辨识方法和果蝇优化算法的CFB锅炉燃烧优化方法。通过建立锅炉效率、NOx和SO₂排放特性的自适应模糊推理模型，并使用果蝇优化算法对运行工况的可调参数进行寻优，有效提高了锅炉的燃烧效率，降低了污染物排放。优化前，该机组的燃烧效率为 90.5% ，NOx排放浓度为 250mg/m³ ，SO₂排放浓度为300mg/m³. 。优化后，燃烧效率提高到 92.3% ，NOx排放浓度降低到 200mg/m³ ，SO₂ 排放浓度降低到 250mg/m³ ，显著提升了机组的环保性能和经济性。

（三）模糊控制与故障预警

模糊控制系统还可以应用于超临界循环流化床机组的故障预警。通过对机组运行数据的挖掘和分析，建立模糊关联规则库，实现对机组故障的早期预警。例如，某电厂采用基于数据挖掘的循环流化床锅炉辅机故障预警方法，通过模糊关联规则挖掘，建立了模糊推理模型。在实际运行中，该模型能够有效识别机组的故障状态，预警准确率从传统方法的 70% 提高到 85% 以上。以风机故障预警为例，传统方法在故障发生前平均提前 1 小时预警，而模糊控制方法能够提前 3 小时预警，为机组的维护和检修提供了更充裕的时间，降低了故障停机时间。

（四）模糊控制与其他智能控制方法的融合

模糊控制系统还可以与其他智能控制方法相结合，进一步提高控制效果。例如，某电厂将模糊控制与神经网络控制融合，利用神经网络的学习能力对模糊规则进行优化。在实际应用中，优化后的模糊控制系统的响应时间从10 秒缩短到5 秒，控制精度从 .±2% 提高到 ±1% 。此外，模糊控制与广义预测控制的结合也取得了显著效果。通过动态预测和优化控制，机组的负荷响应速度提高了 20% ，在深度调峰工况下，负荷调整时间从30 分钟缩短到20 分钟，同时保持了系统的稳定性和经济性。