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URO在上都发电公司#2机组的应用

出处:论文网
时间:2015-05-06

URO在上都发电公司#2机组的应用

  1 概述

  1.1 华北电网“两个细则”简介 为加强厂网协调,促进网厂和谐发展,保证电力系统安全,华北电监局《华北区域发电厂并网运行管理实施细则》和《华北区域并网发电厂辅助服务管理实施细则》(简称《两个细则》),于2010年1月正式运行。

  《两个细则》中定义了两类AGC补偿考核指标,即可用率、调节性能:①可用率:反映机组AGC功能良好可用状态。计算公式:Ka=可投入AGC时间/月有效时间

  其中可投入AGC时间指结算月内,机组AGC保持可用状态的时间长度,月有效时间指月日历时间扣除非电厂原因(含检修、通道故障等)造成的不可用时间。

  ②调节性能(Kp):目前考虑调节速率(K1)、调节精度(K2)与响应时间(K3)等三个因素的综合体现;调节速率(K1):指机组响应设点指令的速率,可分为上升速率和下降速率;调节精度(K2):是指机组响应稳定以后,实际出力和设点出力之间的差值;响应时间(K3):是指EMS系统发出指令之后,机组出力在原出力点的基础上,可靠地跨出与调节方向一致的调节死区所用的时间。

  调节性能计算公式为:Kp=K1*K2*K3

  1.2 上都发电公司#2机组概述 上都发电公司#2机组为600MW汽轮发电机组,锅炉为哈尔滨锅炉有限责任公司生产的亚临界压力、一次中间再热、单炉膛平衡通风、控制循环汽包锅炉;其型号为HG-2070/17.5-HM8,锅炉整体采用Π型布置,为气密性全钢构架悬吊紧身全封闭结构。炉膛容积热负荷60.2KW/m3,炉膛断面热负荷3.907MW/m2。

  锅炉燃用的煤种属于高水分、高挥发份、低发热量、低灰熔点,有强结渣特性典型的褐煤。为了防止锅炉结渣、考虑高海拔问题和保证锅炉辐射吸热,设计采用了较大的炉膛断面、较高的炉膛高度,从而获得了非常低的炉膛容积热负荷和炉膛断面热负荷。

  同属西北地区另一电厂同容量同型式设计燃用低熔点优质烟煤的锅炉。该锅炉配置了6台HP1003型碗式中速磨煤机,额定负荷5台运行一台备用。其他设计燃用烟煤的同容量锅炉,会有更小的炉膛。可见,上都电厂设计燃用胜利煤田褐煤的锅炉炉膛水冷壁,具有更大的金属重量和水容积,因此炉膛会具有更大的热惯性。

  1.3 机组协调系统 DEB协调控制方式中所用的主要信号是机组负荷、汽机一级压力、机前压力和汽包压力,调节输出仍是锅炉的燃料和汽机调门。

  DEB控制的几个关键变量:

  汽机一级压力,它代表进入汽机的蒸汽流量,亦即汽机的输入功率。

  汽机调节阀有效开度,汽机一级压力与主汽压比值正比于调节阀开度,它只对阀门开度有反应,不受燃料量(内扰)的影响。

  能量平衡信号,它代表汽机预期的输入功率。

  热量信号,热量信号代表单位时间内燃料燃烧传给锅炉的热量。

  控制策略:热量信号作为锅炉主控调节器的被调量,热量指令作为锅炉主控调节器的设定值,处于稳态时,调节器的被调量应等于设定值。

  该协调控制方式下,为适应华北电网《两个细则》,2号机组速率的设定为11MW/min,但由于锅炉响应慢,汽压偏差常常达到1.2~1.5MPa,使得机组实际速率只有5~7MW/min。

  2 URO在上都发电公司的应用

  随着自动控制理论和技术的飞速发展,新理论、新技术得到广泛应用,近年来,国内外对PID智能控制的理论研究和应用研究十分活跃,已提出许多方法,如专家控制、模糊控制、神经网络控制、预测控制等等,其目的就是要提高系统稳定性、收敛性、鲁棒性,解决过程中的高度非线性和不确定性。

  艾默生控制系统推出了SMART PROCESS系列高级软件来优化机组控制性能和工艺性能,已在其他电厂得到了成功应用,上都发电公司#2机组DCS系统为艾默生控制系统,因此,为了进一步改善控制品质,提高机组响应速度,采用了艾默生过程控制公司的负荷响应优化软件,来改善机组负荷跟踪特性。

  2.1 第一阶段:前期试验阶段 试验目的:测试汽机和锅炉在各种扰动下的对象动态特性,验证与收集测试数据,为URO建立数学模型做准备;在所有数学模型装载后,整定和测试机组的变负荷速率和系统。

  试验内容:整个动态特性试验在两个不同的负荷点(95%-550MW、75%-450MW、55%-350MW)下进行,测试功率、压力等参数的动态特性,最终进行系统调试。

  2.2 第二阶段:实施阶段 URO机组响应优化的目的是通过控制汽机调门和锅炉燃烧来满足尽可能小的主汽压力偏差下的快速负荷响应。

  URO包括两部分:汽机调门控制和锅炉燃料量控制。这两部分的控制信号分别送入相应的M/A 控制站。

  锅炉燃料量指令是在基于模型修正后的主汽压力需求而产生的。URO是建立在Ovation系统的协调控制策略下用于替代CBF模式的,所以所有的操作界面都是与原先控制画面相匹配的,仅仅增加了切换至URO模式的按钮。

  2.2.1 汽机调门控制。汽机控制通过计算需要的汽机调门指令来控制汽机负荷。负荷由PID控制器和前馈信号来实施调节。负荷设定值由负荷指令经一次调频指令修正后产生。汽机侧的主要功能是控制功率,但由于动态特性的不一致,需要有限压回路来协调。限压回路共有两项限制措施来实现:①压力设定值和实际压力偏差限制(通过修正负荷设定值来实现),当主汽压力调节偏差过大时,将要限制汽机主控的指令输出;②当压力超过16.8MPa时,也进行限压校正。   2.2.2 燃料量控制。燃料量控制结构包括:燃料量模型:通过ARX算法实现基于模型控制的前馈信号;压力偏差模型:通过ARX算法实现的对于PID控制器主汽压力设定值的修正;变参数的主汽压力PID控制器;燃料热值校正控制:通过实时修正燃料热值来修正燃料指令,以保证更加精确的控制。

  燃料量模型应用ARX算法分别建立定压模型、滑压模型和一次调频模型。运行人员可以自由切换两种压力模式――定压或者滑压(原先已经内置于LDC控制系统)。

  定压模式中压力设定值由操作人员设定。滑压模式中压力设定值由一个函数发生器产生,函数发生器涵盖300到600MW负荷段。

  滑压的ARX模型和定压的ARX模型是不相同的。在滑压模式下,燃料被用来变动负荷和响应相应负荷段的压力。在定压模式下,燃料仅仅被用来变动负荷。滑压和定压模式的切换是通过模糊算法FUZZIFIER来实现的。

  定压模型数据是在TF(汽机跟随)模式下收集的,滑压模型数据是在BASE(基本)模式下保持汽机调门开度不变的情况下收集的。在负荷变动的初始阶段锅炉的蓄能被释放,这导致了压力的变化。为了消除这种压力变化对于PID控制器的影响,一个模型化的压力预测值信号被用来迫使PID控制器不要去计算由于蓄能变化产生的压力偏差。压力预测信号由两个ARX算法产生,一个ARX模型是锅炉负荷响应;第二个模型的输入为锅炉负荷响应与汽机负荷设定的偏差,模型为对应于上述偏差的汽机机前压力响应。

  2.3 试验数据和效果 为了了解机组特性和建立模型,在不同负荷段分别进行了BASE模式下的汽机阀门扰动试验、BASE模式下的燃料扰动试验和TF模式下的燃料扰动试验,得出机组的特性模型用于ARX算法。同时发现在整个试验过程中,煤质变化很大。为了抵御这种变化对机组控制的冲击,在锅炉主控输出侧加入煤质校正回路,经过对机组原先运行历史数据的分析确定了煤质校正的曲线和参数。

  在修改和增加了URO逻辑后,通过多次试投运,进一步优化了参数,并进行了高、中、低负荷变动试验。在对回路进行精调后进行了三角波测试。具体结果如下:

  高负荷下,由于所有子系统处于出力比较大的状态,包括磨煤机系统、一次风系统、送风系统都表现出很强的滞后性,其中燃料系统的反应时间由中低负荷3分30秒左右迟滞增加到7分钟左右。压力偏差的消除变得比较困难,变负荷时负荷的响应变得迟缓,同时发现汽机调门在90%±2%表现出较强的非线性影响了功率的跟随,针对这种非线性增加了汽机阀门的曲线修正。

  中低负荷下(300MW-500MW),URO投用后效果明显,响应迅速而准确,能够满足快速变负荷的要求,并可以保证主汽压力的控制。

  具体试验曲线如下:

  ■

  从以上试验数据,很直观的看出,在投入URO控制后,通过模型化和模糊控制的精确计算,即使负荷的变化速率设为11MW/Min的情况下,机组同样达到了快速而稳定的要求。其中:变负荷试验500MW-450MW―400

  MW过程中最大主蒸汽压力偏差仅有0.5MPa。在保证了系统稳定性的前提下,同时也满足了机组负荷快速响应的要求。

  在得到了上述试验快速而稳定的验证后,投入机组AGC控制,直接接受网调指令。

  3 结论

  京津唐地区实施的“两个细则”考核,包括两种模式:动态经济模式、ACE模式。在投入URO模式后,由于机组的控制品质得到了大幅度提高,相应的考核Kp值也有了明显的提高。调节速率、调节精度和响应时间的指标都有了质的改变,调节深度也进一步加深。

  经过了优化后的上都#2号机组,在保证安全生产的基础上克服了多个机组控制的复杂问题,大大改善了机组的协调控制性能。

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