吕颉东，杨 康，祝建飞，陈显辉，田际春，沈建峰，马治元

(1.申能吴忠电厂有限责任公司，宁夏 吴忠 751100；2 上海明华电力科技有限公司，上海 200090；3 东方汽轮机有限公司，四川 成都 618000)

近年来，西北电网新能源装机容量迅速增长，发电量占比超过40%，已成为全网第二大装机电源，仅次于火电[1]。但新能源波动性大、随机性强的特征给电力系统安全带来了巨大挑战[2]。为促进新能源消纳，保障电网安全稳定运行，西北地区的供热机组普遍参与电网调频调峰服务。

在供热机组参与电网调频调峰方面，对调峰范围、电热特性及经济性分析等研究较多。如文献[3]根据等效热降理论建立了热力数学模型并依此确定了供热机组的调峰范围；文献[4]介绍了不同类型供热机组的电热特性，提出了利用供热蓄热提高机组灵活性的方法；文献[5-8]分析了高背压热电机组的运行特性及经济性，提出了对供热机组滑压、背压及热网温度进行优化的方法。但这些研究均属于对供热机组静态特性的研究范畴，而在此基础上对机组控制系统的优化研究及应用相对较少，并且其中多数仅利用供热负荷对协调控制系统进行优化[9-10]，具有一定的局限性。

供热机组采暖期与非采暖期的机组特性差异明显，而控制系统自适应能力较差，采暖期机组煤水风配比失调问题较为突出，使满足电网调频调峰需求的压力较大。此外，目前燃煤电厂普遍面临严峻的降本增效形势，为了节约燃料成本，配煤掺烧成为多数电厂的选择。供热机组采用多煤种配煤掺烧方式时，实际入炉煤热值不仅与设计热值偏差较大且波动频繁，传统热值校正策略难以及时、准确调节，煤、水、风失调情况严重，控制系统调节品质不佳，金属壁温易超温，影响机组安全稳定运行。

本文针对供热机组控制系统存在的这些问题，提出一套适应供热机组运行特性的协调控制优化策略，并成功应用在吴忠电厂两台350 MW超临界供热机组中。

1 协调优化控制策略的设计

1.1 分层热值校正技术

传统的BTU热值校正仅设置一个总热值修正系数，对于分层掺烧不同热值煤种而言，不能及时应对热值发生扰动的过程[10]。分层热值控制策略充分利用各层磨组煤热值、煤量等信息，使得热值控制更加精细准确。分层热值原理示意图如图1所示。

图1 分层热值原理图

分层热值控制与传统的热值校正并不冲突，从图1中可以看出，最终的热值校正系数REALCAR’=REALCAR×REALCAR_ave，REALCAR为原热值校正系数，REALCAR_ave为平均热值系数。平均热值系数反映了各层磨组煤量及煤种热值变化对实际入炉煤热值的影响，其计算方法如下所示：

(1)

式中ma——A层煤量，kg；ra——A层热值，MJ/kg，其他煤层以此类推；r0——分层热值设计的标准热值，(MJ/kg)，与锅炉主控前馈函数对应的热值一致。

1.2 供热量及背压修正技术

采暖期机组协调控制系统适应性较差的本质原因在于，供热抽汽及高背压使得机组的锅炉负荷与电负荷不匹配，以电负荷为设计基准的协调控制系统无法实现机组运行过程中的煤量、给水量及风量的有效配比。因此，本文从该角度出发，利用供热量及背压参数对协调控制系统修正，解决采暖期锅炉负荷与电负荷不相匹配的问题。

在采暖期，供热抽汽导致汽轮机内做功蒸汽大幅减少，锅炉负荷与电负荷偏差较大，此时将供热抽汽量折算成供热负荷，叠加到以电负荷为基准的协调控制上。供热负荷折算方法为各级供热抽汽参数下，假想供热抽汽在汽轮机内的做功值，具体计算方法如下所示：

(2)

式中E——供热折算负荷，MW；i——第i级供热抽汽；Ki——第i级供热抽汽折算负荷的线性修正系数；hi——第i级供热抽汽焓值，kJ/kg；hp——排汽焓值，kJ/kg；Di——第i级抽汽流量(t/h)。

机组凝汽器背压运行值在采暖期及非采暖期存在较大差异，相同入口蒸汽参数下的汽机效率、机组电负荷等指标偏差较大。根据凝汽器背压变化对机组效率、电负荷的影响，对锅炉主控、BTU及压力设定值进行修正。现以供热折算负荷及凝汽器背压对炉主前馈的修正为例进行具体说明，如图2所示。图2中假设了原始负荷—炉主前馈曲线为简单的线性函数，以便直观说明。

图2 供热折算负荷及背压修正示意图

相同初始机组电负荷P1下，未经过修正的炉主前馈为BMFF1，经过供热负荷及背压修正后的炉主前馈为BMFF4。当机组电负荷从P1变化到P2时，经过修正后的炉主前馈变化至BMFF4′，即炉主前馈变化了△BMFF4，相较于修正前的前馈变化量△BMFF1更加准确，从而减轻了变负荷过程锅炉主控PID的修正作用，避免了锅炉主控输出的大幅度波动，提高了机组变负荷性能。

1.3 锅炉燃烧率控制优化

针对吴忠电厂优化前机组协调控制系统存在的前馈函数不准确，热值校正、氧量自动控制回路缺失及给水控制回路调节品质不佳等问题分别进行了优化。

1.3.1 前馈函数优化

机组进行多煤种掺烧后，实际燃用煤的热值与原设计热值偏差较大，协调控制系统中锅炉主控、给水控制及送风控制回路中的前馈函数均需根据实际热值进行调整优化，以确保变负荷过程中前馈量的相对准确。通过不同负荷段机组稳态工况时的煤量、给水量、送风量及当天煤质热值信息对前馈函数重新进行了设置。

1.3.2 热值、氧量及给水控制子回路优化

机组热值校正回路参照图1中的分层热值校正控制策略进行设计，其中机组负荷-燃煤量函数关系与锅炉主控前馈函数一致，标准热值与锅炉主控前馈函数对应的热值一致。

氧量控制回路的优化根据当前煤质下的机组特性重新设置了机组负荷-氧量曲线，并通过控制参数的调整，实现氧量校正系数对总风量的自动修正。

给水控制子回路根据不同负荷段的变负荷特性，对给水惯性时间进行了优化，兼顾过热度、主汽压力波动及机组负荷响应能力。同时，在分离器出口温度(即过热度)调节方面，适当弱化变负荷时过热度修正对水、对机组负荷响应造成的反向效应。在此基础上，另增加了减温水对过热度设定值的自动修正作用，使过热度调节与炉内热量分配相匹配。

1.4 智能化超调控制技术

锅炉侧的变负荷超调采用了智能化的处理方法，不以单一因素决定变负荷超调量的大小，而是综合考虑了变负荷速率、变负荷幅度、负荷指令、实际负荷及主汽压力等因素的影响。通过参数的变化趋势判断锅炉蓄热情况，经过智能计算后得出最终的变负荷超调量，并结合不同负荷段煤水风配比特性将超调同步送至给煤、给水及送风控制子回路中。智能超调控制策略的示意图如图3所示。

图3 智能超调控制策略示意图

智能变负荷超调不仅及时平衡了动态过程中的锅炉蓄能盈亏，并且实现了动态煤、水、风的合理配比，从而确保机组变负荷过程中参数的安全稳定。此外，变负荷时的超调持续时间根据机组负荷、汽温、汽压等热力参数的变化进行智能判断，保证了变负荷结束后机组能量的相对平衡。

2 实施效果

经过控制逻辑设计、组态实施及参数调优，实现了适应供热机组运行特性的协调控制优化策略在吴忠电厂350 MW超临界供热机组上的成功应用。新控制策略实施后，机组AGC变负荷参数控制品质明显提升，也减少了运行人员手动干预，提高机组自动控制性能。

在机组快速响应AGC指令变化的同时，需要关注汽温、汽压、过热度、金属壁温等重要参数的变化趋势。图4及图5分别对比了优化前后非采暖期、采暖期两个时期的机组参数变化趋势。

图4 非采暖期机组参数对比

图5 采暖期机组参数对比

图4(a)优化前非采暖期大幅度变负荷过程中，机组负荷从238 MW降至130 MW，主汽压力最大偏差为2.9 MPa，接近压力闭锁限值(3.0 MPa)；主汽温波动幅度在14℃内；再热汽温波动幅度在24℃内；过热度在2℃～61℃之间变化；图4(b)优化后非采暖期大幅度变负荷过程中，机组负荷从275 MW降至208 MW，主汽压力最大偏差为2 MPa；主汽温波动幅度在12℃内；再热汽温波动幅度在14℃内；过热度在13℃～44℃之间变化；屏过后最高壁温为578℃，未超过报警值。对比来看，优化后非采暖期机组变负荷过程中的主汽压力偏差、过/再热汽温、过热度的波动幅度明显减小，且金属壁温未出现超温现象。

图5(a)优化前采暖期大幅度变负荷过程中，机组负荷从309 MW降至240 MW，主汽压力最大偏差为2.18 MPa；主汽温波动幅度在17℃内；再热汽温波动幅度在22℃内；过热度在20℃～41℃之间变化；图5(b)优化后采暖期大幅度变负荷过程中，机组负荷从312 MW降至228 MW，主汽压力最大偏差为1.61 MPa；主汽温波动幅度在8℃内；再热汽温波动幅度在15℃内；过热度在20℃～48℃之间变化。对比来看，优化后采暖期机组变负荷过程中的主汽压力偏差、过/再热汽温等参数的波动幅度明显减小。

综合图4及图5可见，优化后机组在非采暖期及采暖期的参数稳定性大幅度提高，AGC投运效果明显，变负荷性能得到了明显提升。

3 结语

供热机组进行多煤种掺烧及参与电网调频调峰服务已成为必然趋势，本文针对其控制系统存在的问题，提出了一套适应供热机组运行特性的协调控制优化策略，并成功应用在吴忠电厂两台350 MW超临界燃煤供热机组中。优化策略实施后，机组在非采暖期及采暖期均能实现煤、水、风的有效配比，汽温、汽压等参数稳定性提高，运行人员对煤量、给水量及送风量的干预明显减少，机组AGC变负荷性能明显提升，取得了令人满意的效果。该控制策略对于同类型供热机组的协调优化起到较好地示范指导作用，有着广泛的市场应用前景。