智能PID控制器在电厂热工过程控制中的应用

智能PID控制器在电厂热工过程控制中的应用

张凯

中国能源建设集团华南电力试验研究院有限公司，广东 广州 510663

摘要：现阶段，PID 在电厂的热工控制系统中得到了广泛的运用，保障了电厂安全稳定的运行，提高了相关企业的经济效益，推动了企业持续健康的发展。从电厂热工过程控制的实践操作来看，一般PID 控制器无法应对电厂复杂的动力结构，建构出精准而完善的数学模型，实现对各个动力系统的有效控制，因此在实际应用中具有很大的局限性，无法适应当前日趋复杂的电厂内部结构，因此必须对一般 PID 控制器进行优化，从而拓宽该技术的应用领域。一般 PID 控制器本身的参数整定方法具有局限性，因此无法适应多元化的动力工况，为解决这一问题，必须对 PID 控制器的性能进行研究。

关键词：电厂热工过程；智能PID控制器；应用

1智能PID控制器的主要应用形式

1.1常规PID与模糊控制相结合

在应用模糊控制时，并不需要精确度较高的数学模型，只需利用控制规则，通过模糊推理活动来明确控制量的具体数值。其对于电厂热工过程有着较强的适用性，因此可将常规PID与该技术进行联合运用，实现对控制效果的有效改善，满足复杂度较高的工业生产需求。

1.2常规PID与神经网络相结合

神经网络的突出优势主要体现在其对于非线性函数的逼近性，同时还具有良好的容错性与鲁棒性，能够满足并行分布处理需求，自适应学习能力也非常强，可以为不确定性较强的非线性类系统提供控制与建模方面的支持。在神经网络的技术支持下，可开发自适应参数的PID控制器，借助神经网络进行学习与训练，并确定P、I、D最优参数。也可依靠单神经元模型来构建PID控制器，神经元的输入需涵盖误差变化率、误差累加与误差，权系数与PID的微分增益、积分以及比例一一对应，再利用学习算法与一系列性能指标，能够以实时化的方式对于控制器的各种权系数展开变动，使控制对象能够充分适应环境出现的各种变化。

1.3智能PID与遗传算法

智能型PID控制器需要对基本控制律与整个控制过程具备全方位的先验知识，或者需要在形成光滑、连续化搜索空间的前提下完成对问题的优化，如果参数之间不具备非线性的特点或者搜索空间满足不可微的情况，可能难以获得最优结果。遗传算法在人工智能的学科体系中占有重要位置，这一优化技术相对简便，并未对优化对象提出过多先验知识方面的要求，同时鲁棒性良好，并行处理能力极其强，可完成全局优化任务，也不需要接受可微性与连续性等方面的限制。

面对常规控制器，可通过遗传算法来优化其参数；面对模糊PID，则可依靠遗传算法来实现对模糊控制规则的有效优化。在当前的神经网络-PID控制系统中，大多是通过BP算法展开学习，该算法有较大的概率出现局部最小的情况，而遗传算法能够在优化连接权值的过程中，避免出现这一情况，计算过程也相对简单，若选择解析寻优算法，需要确保目标函数维持良好的光滑度与连续性，遗传算法并无这方面的要求，因此应用过程更加便捷。

2智能PID控制器在电厂热工过程控制中应用的必要性分析

从电厂热工过程控制的实践操作来看，一般PID控制器无法应对电厂复杂的动力结构，建构出精准而完善的数学模型，实现对各个动力系统的有效控制，因此在实际应用中具有很大的局限性，无法适应当前日趋复杂的电厂内部结构，因此必须对一般PID控制器进行优化，从而拓宽该技术的应用领域。另外，一般PID控制器本身的参数整定方法具有局限性，因此无法适应多元化的动力工况，为解决这一问题，必须对PID控制器的性能进行研究。对PID控制器的研究历时已久，很多研究人员在对一般PID控制器的性能进行优化时，逐渐产生规则整定法、闭环搜索法、间接自整定等一些多样化的参数整定方法，但是这些方法普遍都需要遵循较多的运行规则，同时还要对多样化的特征参数进行辨识，因此只适用于一些工况比较简单的电厂，无法应用于复杂的工况过程控制，而部分研究人员通过改进PID算法的方式对PID控制器进行优化，并产生选择性控制算法、非线性控制算法、自适应性控制算法等先进算法，并且综合应用智能控制技术，对学习算法、直觉推理规则、启发式直观判断、专家经验等方法进行有效利用，从而形成智能PID控制器，使电厂热工过程控制水平有显著提升。

3智能PID控制器在电厂热工过程控制中应用

3.1锅炉水位系统控制

在系统运行的过程中锅炉水位系统并不会保持一直不变，而且有着延迟性的特点，甚至会出现行业内所说的“虚假水位”情况。一般的三冲量控制系统采取建立科学数学模式与设置PID参数的方法来控制锅炉水位系统，但是这样的方式方法也不能很好地解决锅炉水位系统的弊端问题，若是在机组运行状态产生一些改变时，很难取得良好的控制效果。在智能PID控制器中，会利用模糊规则的原理科学化地调整锅炉水位的相关参数，而且智能PID控制器在循环流化床锅炉的运用，有着很好的汽包水位控制质量。针对智能PID控制器的研究一直处理仿真和试验阶段，并没有在电力热工控制系统中得到良好的发展与运用，但是可以确定的是智能PID控制器有着很强的控制能力与技术实力，在促进热工控制系统数字化、信息化和自动化发展方面有着很好的前景，部分电厂已经把智能PID控制器和自身的生产实际相结合，而且取得了良好的效果。

3.2过热汽温系统控制

控制器运行状态的变化会直接导致过热汽温系统动态特性的改变，在实际的研究中发现，PID控制器有利于增强过热汽温控制系统的综合性能与控制能力，很好地增强了控制系统的适应性。通常情况下模糊控制和专家自整定串级PID控制的方法如下：在主汽温偏差大的状态下，技术工作者能够在较短的时间内采取模糊控制的方式来抑制干扰，进而提升系统反应速度，保障系统的正常工作；而在面对主汽温偏差小的状况时，技术工作者则需要整定相应的PID，根据偏差噪音来确定PID值，不断地提升控制器的控制可靠性与精准度。与此同时，相关技术专家的研究结果显示，再热汽温模糊控制方式可以很好地适应生产要求，具有精准度高和反应速度快的显著特点，在DCS软件组态上得到了广泛运用。

3.3单元机组负荷控制系统

该控制系统属于多变量系统，具有不可忽视的耦合问题，不确定性、时变性与非线性都非常强，因此很难为其构建符合精确度要求的数学模型。在数学模型的支持下开展控制工作，往往难以获取符合预期的控制效果。结合火电机组负荷这一控制对象的特点，依靠神经元具有的学习功能，可为机跟炉与炉跟机两种不同控制模式设计出以自适应性神经元模型为控制基础的控制负荷的系统。根据仿真计算可知，在该控制系统中，所有学习参数只需利用较短的时间就能够敛到平衡数值，控制效果均比较好。也可联合运用神经元控制与非模型条件下的模糊逻辑算法，以此来满足机组负荷调控需求，该控制方法显现出极强的鲁棒性与适应性。

3.4磨煤机控制

电厂热工中，磨煤机长期处于工作状态下，难免会存在延迟较长的问题。并且，随着工作情况不同，自身的实际运行也有着不同变化。应用智能PID控制器则是能保证磨煤机自身稳定，利用神经网络来输出和输入数据，能有效的控制热风和冷风。通过对智能PID控制器的应用，能从中减少误差，避免出现漏风等问题。

结束语

智能PID控制器，是通过人工操作，来达到自动控制和决策的目的。智能PID控制器在普通PID控制器全部功能的基础上，能实现对自己学习能力的自动控制，以及自我能力拓展，对系统运行中的各种突发情况能够及时解决。因此，智能PID控制器具有极高的应用价值和意义，应该加强对其的研究和试验，以扩大智能PID控制器的投产规模，促进企业生产力的持续提升。

参考文献：

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[2]张鑫,尚坤,卢红强.智能PID控制器在电厂热工过程控制中的应用[J].产业与科技论坛, 2016(4):2.

[3]王光燕.智能PID控制器在电厂热工过程控制中的应用前景[J].工程技术(引文版), 2016(6).