基于智能算法的热电厂自动化控制系统设计与实现

1. 引言

热电厂作为重要的能源供应单位，在能源利用效率和环境保护方面面临着巨大挑战。传统的自动化控制系统在应对复杂工况时存在局限性，而智能算法的引入为热电厂的自动化控制提供了新的解决方案。

2. 热电厂自动化控制现状

热电厂的自动化控制系统是保障其高效、稳定运行的关键技术手段。传统的热电厂自动化控制系统主要依赖于分布式控制系统（DCS），其在单回路控制和基本安全联锁保护方面表现出色。DCS通过分散控制、集中管理的方式，实现了对热电厂各设备的自动化控制。它能够对每个控制回路进行精确的PID控制，确保被控变量稳定在设定值附近，同时具备强大的安全联锁功能，能够在设备运行异常时迅速采取保护措施。此外，DCS的操作便捷性和可靠性也较高，通过冗余设计和友好的人机界面，为热电厂的运行管理提供了便利。然而，随着热电厂运行工况的日益复杂，传统DCS的局限性逐渐显现。它在多参数耦合控制、大延迟控制等复杂场景下存在不足，难以实现全局最优控制，且对非线性控制对象的适应性较弱。此外，DCS缺乏全厂级的经济运行优化能力，对复杂工况的自适应能力也有限，无法快速适应工况变化，影响系统的稳定性和经济性。

为了克服传统DCS的不足，热电厂的自动化控制系统需要引入先进的控制算法和技术。例如，通过采用模型预测控制（MPC）、模糊控制、神经网络控制等智能控制算法，可以显著提高多参数耦合控制、大延迟控制和非线性控制的能力，实现更精确、更稳定的控制效果。同时，建立全厂生产过程的数学模型，并采用优化算法对机组负荷分配、燃料消耗、热网调节等进行全局优化，能够提升热电厂的整体运行效率和经济性。此外，利用先进的传感器技术和数据分析方法，实时监测热电厂的运行工况，自动识别工况变化，并根据预设的控制策略进行参数调整，可增强系统的自适应能力。未来，热电厂的自动化控制系统还应进一步实现智能化与信息化的融合，将自动化控制系统与信息管理系统相结合，通过大数据分析和人工智能技术，实现数据共享和协同工作，为热电厂的智能化管理和优化运行提供支持。

3. 智能算法在热电厂自动化控制中的应用

智能算法是推动热电厂自动化控制向更高水平发展的关键。其中，智能调控算法是实现全厂级自动化运行的核心。厂级调度算法通过综合考虑锅炉、汽轮机等子系统的负荷能力，优化全厂的调度决策，确保各设备在最佳工况下运行。在厂级调度分配好负荷后，子系统协调控制算法进一步发挥作用，对各子系统进行精细化控制，从而实现全厂设备的协同运行。这种分层优化的控制策略，能够有效提升热电厂的整体运行效率和稳定性。

智能优化控制是智能算法在热电厂自动化控制中的另一重要应用领域。通过引入基于模型的预测控制、模糊逻辑、神经网络等先进的智能控制算法，热电厂可以实现对燃烧过程、汽轮机变工况运行等复杂过程的优化控制。例如，某电厂采用循环流化床锅炉燃烧优化控制算法，显著提高了锅炉燃烧效率，降低了燃料消耗和污染物排放。这些智能算法能够有效应对热电厂运行中的复杂工况，提升控制精度和系统的自适应能力，为热电厂的智能化升级提供了有力支持。

4. 辽宁某热电厂自动化控制系统设计与实现

4.1 项目背景

辽宁某热电厂位于辽宁省中部地区，承担着为周边城市供电和供热的重要任务。该电厂现有两台300MW的燃煤发电机组，采用传统的分布式控制系统（DCS）进行自动化控制。随着国家对节能减排的要求日益严格，以及市场竞争的加剧，该电厂面临着运行效率低下和碳排放超标的问题。为了提高运行效率、降低碳排放，并提升整体经济效益，电厂决定对自动化控制系统进行智能化升级改造。此次改造的目标是通过引入先进的智能算法和优化控制技术，实现全厂生产过程的智能化控制，提高设备运行的稳定性和经济性。

4.2 系统设计

该热电厂采用了“1+N”模式的智能优化控制系统，其中“1”代表厂级智能优化控制平台，“N”代表多个子系统的智能优化控制模块。系统设计的核心是通过数据采集和分析，开发出适应锅炉燃烧特点的智能优化控制算法。具体设计如下：

数据采集与分析：在全厂范围内安装了高精度的传感器网络，实时采集锅炉燃烧参数（如炉膛温度、氧含量、风煤比）、汽轮机运行参数（如转速、汽压、汽温）以及热网参数（如供水温度、流量）等数据。通过大数据分析技术，对采集到的数据进行深度挖掘，提取出关键特征参数，为智能控制算法提供数据支持。

智能优化控制算法开发：针对锅炉燃烧过程，开发了基于模型预测控制（MPC）的燃烧优化算法。该算法通过建立锅炉燃烧过程的数学模型，实时预测燃烧过程的动态变化，并根据预测结果优化风煤比、燃烧器角度等控制变量，从而提高燃烧效率。对于汽轮机变工况运行，采用模糊逻辑控制算法，根据汽轮机的负荷变化和运行状态，自动调整汽轮机的进汽量、抽汽量等参数，确保汽轮机在不同工况下都能高效运行。

分层式分布式智能管控模式：系统采用分层式架构，分为现场控制层和智能优化控制层。现场控制层由传统的DCS系统组成，负责设备的实时控制和安全联锁保护；智能优化控制层则基于厂级智能优化控制平台，通过与现场控制层的数据交互，实现对全厂生产过程的优化控制。这种分层式架构既保留了原有DCS系统的稳定性和可靠性，又充分发挥了智能优化控制算法的优势，实现了两者的无缝对接。

4.3 实现效果

智能化改造完成后，该热电厂实现了从锅炉燃烧调整到机组运行调整的全过程智能化控制。具体效果如下：

锅炉燃烧效率提升：通过智能优化控制算法的优化，锅炉燃烧效率显著提高。改造前，锅炉燃烧效率约为 88% ；改造后，燃烧效率提升至 92% 以上。以该电厂每年消耗煤炭约 100 万吨计算，燃烧效率的提升每年可节省煤炭约4 万吨，折合经济效益约2000 万元。

机组运行稳定性增强：智能化控制系统能够实时监测设备运行状态，并根据预设的控制策略自动调整控制变量，有效减少了设备运行中的波动和异常情况。改造前，机组因设备故障或运行不稳定导致的停机次数每年约为 10 次；改造后，停机次数降至 3 次以内，机组可用率从 90% 提高到95% 以上。

节能减排效果显著：智能化控制系统的应用不仅提高了运行效率，还有效降低了碳排放。改造后，该电厂每台机组的二氧化碳排放量减少了约10% ，每年可减少二氧化碳排放约 5 万吨，为实现国家碳达峰、碳中和目标做出了积极贡献。

经济效益提升：通过优化燃料消耗、降低设备维护成本和提高机组可用率，该电厂的经济效益得到了显著提升。改造后，电厂的综合发电成本降低了约 10% ，每年可增加利润约3000 万元。

5. 结论

本文以辽宁地区某热电厂为案例，探讨了基于智能算法的自动化控制系统的设计与实现。通过引入智能调控算法和优化控制技术，该热电厂成功实现了全厂级的自动化运行。结果表明，智能化改造显著提升了锅炉燃烧效率，降低了设备故障率，减少了碳排放，并大幅提高了经济效益。实践证明，智能算法在热电厂自动化控制中的应用是提升运行效率和经济性的有效途径。未来，随着人工智能技术的进一步发展，热电厂的自动化控制系统将更加智能化，为能源行业的可持续发展提供更强有力的支持。