智能协调控制系统研究与应用场景

需求的背景和应用场景

随着电力行业的快速发展和电网对火电机组调节性能要求的不断提高，火电机组在自动发电控制（AGC）、一次调频、协调控制及汽温控制等方面面临着严峻的挑战。传统的控制方法已难以满足现代电网对火电机组快速响应和精确调节的需求，导致机组在运行过程中存在响应速率慢、调节精度低、主汽压力波动大、汽温波动频繁等问题。这些问题不仅影响了机组的经济效益和运行稳定性，还增加了两个细则考核款，给火电厂的运营带来了不小的压力。因此，本项目紧密结合火电厂的数字化转型和智慧电厂建设，旨在通过先进的智能控制技术，解决上述优化难题，提升机组的控制性能和适应性，以满足电网需求和市场环境的变化。

要解决的关键技术问题

1. 运行特性建模与控制优化：

• 研究火电机组在30%-100%Pe负荷段的运行特性，建立详尽的特征参数模型。
• 通过模型分析，优化控制策略，提高AGC响应速率和调节精度。
• 减少因控制不准确导致的两个细则考核款。

2. 协调控制策略优化：

• 辨识主要参数的特征模型，如主汽压力、负荷、水煤风等。
• 设计智能协调控制策略，以减小主汽压力等关键参数的波动，提高系统稳定性。

3. 汽温智能控制：

• 研究过热汽温及再热汽温的智能控制算法。
• 通过算法优化，减小汽温波动，提升机组的经济效益和运行稳定性。

4. 经济性分析与策略指导：

• 研究并分析火电厂的运行经济性指标及其相互关系。
• 实现机组经济性动态展示，为电厂运营提供经营策略指导功能。

效果要求

• 提升控制性能：通过智能协调控制系统，显著提高火电机组的AGC响应速率和调节精度，减小主汽压力和汽温的波动，提升机组运行稳定性。
• 降低运营成本：优化控制策略减少两个细则考核款，提高机组经济效益，降低运营成本。
• 增强适应性：使机组能够更好地适应电网需求和市场环境的变化，提升火电厂的竞争力。
• 创新性：结合预测控制、神经网络及模糊控制等智能算法，实现技术突破，为火电厂的数字化转型和智慧电厂建设提供有力支持。
• 决策支持：通过经济性分析和策略指导功能，为电厂运营决策提供科学、准确的数据支持，助力电厂实现精细化管理。