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新型分散式仿真機在熱工優(yōu)化控制中的應用

點擊次數(shù):2108 發(fā)布時間:2013-11-06

引言
  
  新型分散式仿真機采用了與DCS在硬件和軟件上*一體化的設計思想,仿真機上運行的虛擬DCS系統(tǒng),除了控制對象的運 行參數(shù)取自仿真數(shù)學模型而非端子板外,其他所有的軟硬件均與現(xiàn)場DCS一致。這種優(yōu)良特性使得仿真機上運行的所有畫面和組態(tài)均取自現(xiàn)場DCS,了仿真 機與現(xiàn)場DCS的同步更新;另一方面,也使得仿真機上運行合理的畫面和組態(tài)可以*下裝到現(xiàn)場DCS使用,這在客觀上了在仿真機上進行各種熱工調(diào)試和 優(yōu)化試驗的可能。熱工人員可以在仿真機上進行各種優(yōu)化試驗而消除在現(xiàn)場DCS上進行操作的風險,還可以將試驗成功的優(yōu)化策略直接應用于現(xiàn)場。
  
   火力發(fā)電機組中鍋爐主汽溫的控制精度直接影響到整個機組的熱效率,并且還會影響到過熱器管道以及汽輪機乃至整個機組的安全運行。從實際運行經(jīng)驗來看,影 響主蒸汽溫度的主要因素有:1)蒸汽流量,即負荷水平直接影響主蒸汽溫度;2)主蒸汽壓力;3)燃燒狀況,包括總煤量、上層磨出力、噴燃器仰角、助燃風 等,這些因素的改變,都直接導致燃燒中心的改變,從而影響過熱器吸熱能力,改變主蒸汽溫度;4)減溫水閥的開度。以上所述任何一個因素的變化都會導致主汽 溫的不同程度的變化,從而影響到機組的經(jīng)濟性和安全性。所以在電站仿真中,主汽溫是一個非常重要的參數(shù),必須其仿真精度及穩(wěn)定性。
  
  一、理論推導
  
   由上所述可知,在主汽溫調(diào)節(jié)系統(tǒng)中輸入量不是單一的。對于多輸入量和輸出量系統(tǒng),以及非線性系統(tǒng)等,經(jīng)典的控制理論已不能勝任。為簡化系統(tǒng)的數(shù)學表達 式,應用矩陣運算是非常有利的,而狀態(tài)空間分析法,正是以狀態(tài)空間方程的矩陣形式來表達系統(tǒng),然后進行分析的。該方法是時域法,運用該方法可以對具有多反 饋、多控制量的系統(tǒng)進行分析和設計,以滿足預先給定的性能指標。
  
  在現(xiàn)代控制理論中,經(jīng)常會采用狀態(tài)方程來描述多元系統(tǒng)的對象特性,更確切的說,狀態(tài)方程是描述狀態(tài)變量之間相互作用或固有運動規(guī)律的一種方程式[1]。
  
  狀態(tài)方程的一般形式為:
  
  其中,X為n維狀態(tài)向量,u為r維控制輸入向量,Y為m維輸出向量。A為n*n狀態(tài)系數(shù)矩陣,B為n*r控制系數(shù)矩陣,C為m*n觀測系數(shù)矩陣,即:
  
  所以

  
   目前,雖然有許多比較好的求此狀態(tài)方程連續(xù)解的方法,但是在計算機仿真過程中,需要的是其數(shù)值解,所以必須先把此連續(xù)性狀態(tài)方程進行離散化?,F(xiàn)在在計算 機仿真過程中普遍采用的是歐拉法。歐拉法有許多優(yōu)點,譬如,在計算步長比較小時,能夠達到所要求的精度,但是當計算要求在比較大的步長下進行,但又要 精度時,歐拉法就顯得無能為力。下面將介紹一種解決此類問題的方法——解系統(tǒng)狀態(tài)方程的動態(tài)因子法。通過動態(tài)因子的引入,使得這種方法彌補了歐拉法的缺 點。
  
  由一般性的系統(tǒng)狀態(tài)方程,即由(1)可以得到:
  
  其中,i=1.2.3.....n。
  
  求解(1)數(shù)值解的方法有很多,譬如,歐拉法、龍格—庫塔法等。
  
  仿真數(shù)學模型一般用各種微分方程來表示,這些微分方程大多是質(zhì)量守恒、動量守恒和能量守恒方程的各種表現(xiàn)或轉(zhuǎn)化形式。在許多情況下,仿真數(shù)學模型可歸結為下面形式的微分方程[2]:
  
  通過動態(tài)因子法離散化可得:
  
  其中,DF稱為動態(tài)因子(可變因子),X為t時刻的值,x`為t+△t時刻的值。
  
  在本文中,把此動態(tài)因子法用在了求解系統(tǒng)狀態(tài)方程的數(shù)值解中,并稱之為解系統(tǒng)狀態(tài)方程的動態(tài)因子法。令(3)等號右邊的項為M,用此法離散化(3)可以得到:

  
  其中,(4)中的A=1,動態(tài)因子,可見當Aii=0時,Dfi—>1。
  
  由(4)可得:
  
  寫成矩陣形式如下:
  

  則由(5)可以得到,
  
  再由(6)得到,
  
  則,(7)就是動態(tài)因子法對系統(tǒng)狀態(tài)方程(1)進行離散化后得到的離散方程,并令其中的Q-1+I=P。由于Q中包含動態(tài)因子Dfi,所以把P稱為動態(tài)矩陣。
  
  二、計算實例
  
  為了對此方法進行有效的說明,現(xiàn)在把動態(tài)矩陣運用于文獻[3]中第26頁的實例。
  
  2.1實例
  
  某300MW火力發(fā)電機組主汽溫系統(tǒng)中的減溫水閥開度對主汽溫的影響可以用傳遞函數(shù)
  
  來表示。
  
  把(8)轉(zhuǎn)換成狀態(tài)空間方程如下:
  

  2.2仿真結果
  
  在程序設計中取計算步長分別為T=0.6s與T=6s,仿真時間ST=600s。通過循環(huán)迭代得到如圖1、圖2所示的仿真結果:
  

  三、結論:
  
  (1)由圖1、圖2可以得出,當步長取得比較小時,動態(tài)因子法可以達到與歐拉法、二階龍格—庫塔法幾乎相同的精度;當步長比較大時,動態(tài)因子法的精度比歐拉法的精度高得多,并且與二階龍格—庫塔法的精度也很接近,但是所需計算時間要比二階龍格—庫塔法短。
  
   (2)在電站仿真中,某些重要參數(shù)(例如本文所述的主汽溫)要求達到比較高的精度,但由于動態(tài)仿真的特殊要求,有時需要讓整個系統(tǒng)快速達到某種運行狀 態(tài),這時就需要讓計算加速,其中一種方法便是加大計算步長,歐拉法在此情況下可能達不到所要的精度,但運用龍格—庫塔法又需要比較長的計算時間,所以此時 可以采用介于二者之間的動態(tài)因子法,此方法既可以滿足特定參數(shù)精度的要求,又可以滿足計算快速性的要求,非常具有工程數(shù)值計算的實用價值。
  
  ?。?)雖然本文所應用的實例只是減溫水閥開度對主汽溫的影響,也就是說,是單輸入量的問題,但通過理論推導可以看出:通過動態(tài)因子與動態(tài)矩陣的引入來離 散化狀態(tài)空間方程是一種非常通用的方法,它既適用于單輸入單輸出(SISO)系統(tǒng),又適用于多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)。         

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