王兆舜 葛举生

摘要：提出一种基于ARM的燃煤机组性能在线优化解决方案，讨论通过采用先进的嵌入式硬件技术，实时采集燃煤机组各主、辅机设备的运行过程数据，通过机组性能模块算法库在线分析机组的主要性能指标，并参与燃煤机组自动控制系统的优化控制，在机组安全稳定运行的基础上，提高机组的运行经济性。所提方案可为燃煤机组在线优化控制的实现提供有益的借鉴。

关键词：ARM;燃煤机组;性能分析;优化控制

0    引言

传统燃煤机组自动控制系统在设计和试验上大都以机组运行的安全性和稳定性为主要目标，而对机组运行经济性及优化控制考虑得较少。当前，随着新能源发电及特高压交直流输电技术的发展，为破解其消纳难题，保障电网运行稳定，火电机组的灵活性控制、深度调峰将成为新形势下运行新常态[1-3]，这就使得机组运行严重偏离设计工况，也将降低机组运行的经济性。因此，对机组性能进行在线分析，并将性能分析结果与机组自动控制相结合，以对控制系统提供合理的、最优的修正作用，从而提高机组的运行经济性很有必要，也非常紧迫。当前火电自动控制策略还广泛采用PID控制方式，而随着机组的长期运行，多数控制回路都已偏离设计工况或调试工况，处于非优化整定状态[4]。依据各被控热力对象的特性，进行控制器参数的优化整定，可以提高控制系统性能，并提高机组经济性，而实现机组的性能在线监测是实现优化控制的依据和先决条件。

为了深入挖掘机组的节能潜力，保证机组安全经济运行，文中提出基于ARM的燃煤机组性能在线优化解决方案，讨论通过采用先进的嵌入式硬件技术，实时采集燃煤机组各主、辅机设备的运行过程数据，通过机组性能计算模块在线分析电厂主要性能指标，并参与燃煤机组自动控制系统的优化控制，在机组安全稳定运行的基础上，提高机组的运行经济性。

1    系统硬件设计

硬件核心组成部分以高性能工业ARM核心板为载体，性能计算任务由上位机和ARM板完成，上位机基于Windows操作系统，主要负责性能计算模块的组态和结果显示，ARM板基于Linux操作系统，主要负责模块的调度运算。采用板载DSP处理芯片，以适应现场一次数据分析算法模型的引入所需高性能计算的要求，并实现图像处理。

根据是否采用网络安全物理隔离装置以及OPC客户端位于上位机还是ARM板，系统硬件设计结构可以分为如下4种：

1.1    硬件结构1

如图1所示，不采用网络安全物理隔离装置，上位机安装OPC客户端，直接与DCS的OPC服务器通信完成DCS数据采集，并负责性能计算的组态和显示，ARM板只负责模块调度运算。

特点：结构简单，在Windows上位机开发OPC客户端比较容易实现，ARM板一端只负责运算模块，工作简单。

1.2    硬件结构2

如图2所示，不采用网络安全物理隔离装置，ARM板安装OPC客户端，直接与OPC服务器通信完成DCS数据采集，并负责模块调度运算，上位机只负责性能计算的组态和显示。

特点：结构简单，但是ARM板上的Linux系统对OPC的支持不佳，需利用JAVA语言编写OPC客户端。ARM板负责运算模块和DCS数据采集，实现较硬件结构1复杂。

1.3    硬件结构3

如图3所示，采用网络安全物理隔离装置，OPC客户端位于网络安全物理隔离装置的主机A。上位机通过UDP协议与主机B通信可完成DCS数据采集，并负责性能计算的组态和显示，ARM板只负责模块调度运算。

特点：除具备硬件结构1的特点外，由于采用网络安全物理隔离装置，安全性更强。

1.4    硬件结构4

如图4所示，采用网络安全物理隔离装置，OPC客户端位于网络安全物理隔离装置的主机A。上位机负责性能计算的组态和显示，ARM板通过UDP协议与主机B通信完成DCS数据采集，并负责模块调度运算。

特点：除具备硬件结构2的特点外，由于采用网络安全物理隔离装置，安全性更强。

ARM板的选型要求软硬件开源和可裁剪，考虑低端和高端两种开发板。

低端开发板：基于S3C2410处理器的开发板，ARM920T内核，最高可运行在203 MHz。例如华恒科技研发的HHARM9200开发板，基于AT91RM9200微控制器，具有丰富的接口资源，包括USB2.0全速Host接口和全速Device接口、4个可支持RS-485红外串口的通用同步/异步接收器/传输器（USART），支持声频IIS接口，内置10/100M Ethernet MAC等，可用于网络通信、LCD显示等多媒体应用。

高端开发板：采用DM3730作为核心处理器的BeagleBoard-

xm开发板，该处理器内含一个主频1 GHz的ARM Cortex A8和一个主频800 MHz的TMS320C64+内核。同时还有2D/3D图形硬件加速模块。该板功能极为强大，外围接口丰富，包括4个USB Host端子、1个100/1 000M以太网口、1个DB9串口，可直连当前主流LCD显示器。

2    软件系统设计

軟件系统功能可具体划分为六大部分，即实时数据采集子系统、机组性能模型算法库、逻辑组态子系统、实时监控子系统、在线优化控制子系统及专用优化控制通道[5]，其功能划分和连接关系如图5所示。

系统总体工作流程是通过实时数据采集子系统接收DCS采集的实时运行数据，调用机组性能模型算法库，进行图形化组态，计算出机组的主要热力性能指标，然后采用合理的优化控制方案，将优化控制结果通过专用优化控制通道实时反馈到DCS，指导机组的经济运行。根据现场实际运行系统的具体情况，可将不同通信协议的设备数据实时采集整合，形成系统可用的实时数据集合。根据目前常用的实际系统，需要实现的通信协议主要有OPC、ModBus RTU、Modbus TCP/IP三种。

作为主要数据采集手段，研发基于OPC-COM通信协议及Modbus协议的嵌入式硬件结构，使之能够在高速数据传输平台上与DCS、SIS和PLC进行现场数据的交互。

开发基于ARM-Linux的嵌入式OPC客户后台程序，使用OPC的Browser浏览组件对现场系统数据库进行智能化遍历，采用异步通信方式对现场数据进行同步读出和写入，并保证现场实时数据质量和时间戳的正确性。为使控制性能最优化，进一步采用OPC-UA技术，利用面向对象的建模方法，对现场系统数据进行建模整合，建立对应于热力系统模型和控制策略的数据传输模型。

目前，分散式控制系统通常都提供OPC服务器，如南自维美德的maxDNA分散控制系统、艾默生的Ovation分散控制系统等。利用OPC服务器，可以实时传输DCS中采集的机组实时运行数据，通过OPC数据服务器进行对接，根据特有的数据标签，可以查询并获得特定的实时数据信息。

3    机组性能模型算法库

燃煤机组热力系统是一个复杂的能量转换系统，其包含燃烧、传热、传质、流动等多个动力学耦合過程。燃煤机组热力系统的特点在于组成范围大、设备多、过程复杂，故而热力系统的性能分析是一个涉及多学科的复杂问题。燃煤机组的热力过程研究主要包括以下3个方面[5]：

（1）机组热力性能指标分析。根据系统的运行状态参数分析机组热经济性指标的分析过程，本质上属于热力学研究领域。

（2）系统的输入边界条件分析。边界条件分为可控边界条件和不可控边界条件。可控边界条件主要包括主汽温度、主汽压力、再热温度、一次风量、二次风量、循环水流量、再热减温水流量、过热减温水流量、锅炉排污量、给水泵转速、风机转速等，不可控边界条件主要包括负荷指令、煤质特性、环境因素等。

（3）系统的输出状态参量分析。对于确定的热力系统来说，系统拓扑结构、设备几何结构、材料特性等是设备和系统的固有属性;而对于实际运行的机组而言，由于设备制造、安装、老化及运行调整等诸多原因影响，这些属性必然偏离设计工况，给机组性能分析造成很大的困难。

利用模块化建模方法对机组热力系统进行深入研究和系统综合，并对其进行合理的模块化分析，从而建立机组性能模型算法库。在系统可用的实时数据集合的基础上，根据质量守衡定律和能量守衡定律，结合热力学方法，在线实时计算机组的热力性能指标。主要性能指标可分为六大部分，如图6所示[5-7]。

调用模型算法库子系统，可以计算得到机组的热力性能指标，实时反映机组的运行状态，并给出机组运行最佳参数，如最佳主汽压力、最佳主汽温度、最佳再热汽温、最佳排汽压力等，综合考虑最佳运行参数与实际运行参数的差异，即可自适应调整协调控制系统及各子控制系统的调节参数，实时优化机组的控制参数，从而动态调整机组给煤量、给水量、送风量、冷/热一次风量、二次风门开度等重要控制量，保证机组运行在最佳参数范围内，进而保证机组运行的经济性。

4    结语

本文提出了基于ARM的燃煤机组在线性能优化方案，分析了四种硬件设计结构、六大软件设计功能，建立了机组性能模型算法库。根据机组实时运行数据，调用模型算法库，可以计算机组的主要性能指标，并根据性能计算结果作用于机组的实时控制，实现控制系统的优化，在保证机组安全稳定运行的基础上，提高机组的运行经济性。该方案将机组性能在线分析与实时运行控制相结合，可实现机组性能分析与实时运行的闭环控制，可为燃煤机组在线优化控制的实现提供有益的借鉴。

[参考文献]

[1] 杨勇平，杨志平，徐钢，等.中国火力发电能耗状况及展望[J].中国电机工程学报，2013，33（23）：1-11.

[2] 侯玉婷，李晓博，刘畅，等.火电机组灵活性改造形势及技术应用[J].热力发电，2018，47（5）：8-13.

[3] 王立，王燕晋，李战国，等.火力发电机组深度调峰试验及优化[J].发电设备，2019，33（2）：133-137.

[4] 张春发，曹洪涛，李晓金，等.大型火电机组节能优化控制系统研究[J].电力科学与工程，2003（2）：9-12.

[5] 田苗.机组性能计算模块化建模及实用化问题分析[D].北京：华北电力大学，2010.

[6] 冉宁.适用于火电机组性能计算的监控、组态系统开发[D].保定：华北电力大学，2013.

[7] 叶向前，韩玲，方彦军.超临界火电机组在线性能监测系统研究[J].自动化与仪表，2013，28（1）：43-47.

收稿日期：2020-03-10

作者简介：王兆舜（1982—），男，江苏南京人，助理工程师，研究方向：过程控制自动化。

葛举生（1987—），男，江苏东海人，工学硕士，工程师，研究方向：热工自动化。