汽轮机发电机组分布式智能控制系统

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摘要:以汽轮机发电机组为研究对象，基于ICMMS系统架构，将分布式计算思想和现场总线技术相融合，综合运用人工智能、计算机技术、智能控制、专家诊断系统、自适应控制等技术，构成分布式智能控制系统．并以河南驻马店某秸秆发电项目为例，与传统的汽轮机发电机组控制技术进行从智能、环保、节能、稳定性等进行比较．结果表明:该系统提升了汽轮机发电机组的蒸汽流通和余热余压回收能力，提高了稳定性及发电效率，满足节能环保要求，有利于企业实现循环式的经济发展．

关键词:ICMMS;分布式智能控制系统;汽轮机发电机组;余热余压

国家工信部对外公布的《工业节能“十二五”规划》明确指出，“十二五”期间，各级政府将在钢铁、玻璃、有色金属、化工、建材等余热余压资源丰富行业，全面推广余热余压回收利用技术，推进低品质热源的回收利用，形成能源的梯级综合利用，节能减排已成为发展趋势，余热余压和生物能的充分利用至关重要．汽轮机的控制系统相对于传统的火力发电，存在气压和热量不稳定，随生产过程波动比较大，因此对其提出了更高的要求．分布式智能控制系统是21世纪的新型控制系统．随着自动化技术的发展，工业企业控制系统从20世纪80年代的集散式控制系统DCS(distributedcontrolsystem)、90年代的现场总线控制系统FCS(fieldbuscontrolsys-tem)，发展到智能控制—维护—管理集成系统ICMMS(intelligentcontrolmaintenanceandtechnicalmanagementsystem)［1］．ICMMS主要针对工业中的控制、维护、管理3个技术领域，运用FCS现场总线技术将现场智能执行设备与智能传感器连接起来，同时综合运用自动化技术、信息技术及管理技术，将控制、维护、管理3个领域集成一个系统，形成有机整体，从而优化了汽轮机发电机组系统．因此，ICMMS是比较先进、有效、节能环保的控制方式．目前分布式智能控制系统，主要分为控制、维护、管理三个方面，但这三个方面发展不平衡，控制方面发展相对成熟，维护和管理方面发展相对薄弱．这就导致控制、维护、管理3个方面基本互为独立，形成自动化信息孤岛，没有有效“互联互通”，缺乏信息交换［2］．同时系统的智能性、开放性不强，因而系统不灵活，使用周期不长，不同厂家的系统缺乏兼容性和维护性，使用户难以更新系统，造成巨大浪费．当前汽轮机发电机机组普遍采用的这种系统，各个子系统都是相对独立控制，只能进行过程控制，对整个系统不具备智能故障诊断、智能管理维护、智能控制等功能，尤其是不能满足余热余压或生物质发电这种波动性很大的应用工况．本文研究以汽轮机发电机组为研究对象，在现场智能执行器和智能传感器基础上，提出基于ICMMS系统架构的分布式智能控制方法，将分布式计算的思想和现场总线技术相融合，综合运用计算机技术、智能控制、专家诊断系统、自适应控制等技术，构成分布式智能控制系统．同时兼顾维护和管理，对整个机组的技术性能、效率、经济指标等方面统一处理．以河南驻马店某秸秆发电项目与传统的汽轮机发电机组控制技术从智能、环保、节能、稳定性等进行比较．

1分布式智能控制系统设计

本文研究对象即汽轮机的发电机类型为无刷同步发电机，其电气系统主要包含高低压配电系统、保护系统、励磁系统、同期并网系统、调速系统、TSI测量监控系统等．

1．1系统总架构该系统主要由智能化自动诊断系统、智能化数据采集分析系统、智能控制系统、智能化管理系统4部分组成．智能化数据采集分析系统，负责机组系统温度、压力、流量、振动、电流、电压等数据信号的采集，同时分析数据，保证其反馈的数据真实、实时、连续、误差可控制性，所有数据都采用数字信号．智能化自动诊断系统向数据采集分析系统传递数据，进行诊断分析，对出现的故障，给出解决方案．智能化控制系统负责对机组每个子系统进行控制，反馈实时运行状态．智能化管理系统主要任务是进行运营管理，对各种数据分析汇总，计算出机组运行最佳经济运行方案，自动下达到控制系统，同时自动生成各种数据报表，通过网络与企业ERP系统连接，实时反馈到企业管理人员［3］．系统总架构如图1所示，其硬件系统架构如图2．

1．2智能化数据采集分析系统智能化数据采集分析系统是物理量与数字量转换的重要通道，能够实现实时数据采集与预处理功能，并与上位机管理系统通信，满足控制系统的实时数据处理与智能控制要求，保证测量数据的真实、实时、连续、误差可控［4］．其组成包括大量精密传感器、信号调理预处理模块、数据分析与通信系统(如图3所示)．对于工业流程控制等分布式控制对象，需要有多至数百个传感器，信息量巨大，如涉及到蒸汽压力、流量的检测，汽轮机转速、温度，推力轴瓦、发电机轴承温度、振动等多种类型重要参数．需要针对汽轮机发电机组各重要功能系统配备专用的数据采集模块，对大量传感器信号进行采集与预处理．并且工业现场环境恶劣，电磁冲击、物理化学变化量大，因此还需要数据采集系统对各种传感器数据进行预处理，剔除掉外界干扰变量，提高控制系统的准确性．系统要采集的电气设备包括高压进线柜、汽轮机、发电机、变频器、励磁系统柜、综保柜、自动同期柜，采集数据通过通信网络上传至数据服务器，可以直接显示或按要求进行分析计算后显示，如总系统功率、负荷浮动范围、功率因数上下限等．

1．3智能控制系统智能控制系统是多种控制策略的集合，通过智能计算、反馈、再调节实现发电系统稳定运行．是具有控制问题求解机理的综合管理系统，集合模糊自适应调节算法、功率复合控制方法、自动化远程遥控等先进控制手段，实现智能控制系统的自发性、自治性和快速反应，具有敏捷、灵活与实时的优点［5］．智能控制系统主要构架如图4．首先，系统不间断监控汽轮机发电机组运行状态，当出现如蒸汽压力升高、轴承温度升高和润滑油压力不足等不利变化，可以根据智能数据采集、智能化自动诊断系统反馈的信息感知被控对象的变化，自发地启动调节功能．并且在没有人工发起和结束调控的情况下，智能控制系统拥有对自己行为和内部状态的控制权，自动地调节异常参数回归到正常范围．系统同时根据测量系统反馈的信号实时改变控制动作，提升调节系统的反应速度和精准度．

1．4智能化管理系统智能化管理系统主要是管理用户和设备信息，对能耗设备基础数据行进统计，实现车间、能源参数、设备等统计对象在任意时间段内(如年、季、月、日)的能耗统计，并进行图表输出．系统需要搭建一个庞大的数据库，建立站点、设备、计量数据等数据表，并创建表与表之间的关系，然后按照内置逻辑设定分类标准进行设备、计量数据的查询、增删改等操作，进行能耗统计［6］．所有操作通过触发控件事件，在事件里按不同条件情况写好查询语句和操作步骤，然后在数据库执行查询计算、增删改等操作，并在界面上显示．该系统主要实现系统基本设置、系统设备管理、计量设备管理、能耗台帐、报表图表生成等功能．智能化管理系统整体结构如图5所示．

1．5智能化自动诊断系统智能化自动诊断系统根据内置数据库，记录系统的运行参数和历史故障，对新的可能故障进行预判，提前作出反应，同时寻找故障源给予报警指示，协助修复系统．是分布式智能控制系统的智慧核心［7］．智能化自动诊断系统的架构如图6，主要包括6个部分:数据接口、专家知识模块、专家分析模块、解释处理、历史数据、对外接口．系统通过数据接口模块接受来自数据采集及分析系统的数据，精准、实时向其它智能模块传递数据;并根据专家知识模块储存的设备结构、性能参数，相关行业、国家技术标准规范，对系统曾经出现的历史故障或者可能出现的故障作分析记录，分析每个故障出现的原因、频率，可能性大小的经验判据及是否发生的充分或必要条件等与设备相关的知识．最后将所有参数及故障记录存入历史数据模块．诊断系统中，专家分析模块在历史数据模块、专家知识模块的基础上，综合运用模糊性控制、神经网络、功率复合控制等控制算法，尽可能寻找系统产生的故障源，对故障源产生的原因及未来设备状态进行预测，提出专家解决方案．专家解决方案通过解释处理模块，解释为可执行的数据和参数值．通过对外数据模块将可执行的数据与参数值，传递到智能管理系统及智能控制系统执行动作．

2系统运行效果

运用现场智能传感器及智能监测仪表，将汽轮机、发电机的各种参数，通过现场总线技术将数据集中上传到共享信息化平台，运用智能诊断、管理、控制、数据采集等专业分析子系统，将数据共享、分析，形成一个有机整体，提高了机组的运行效率、发电效率，达到节能降耗、降本增效的目的．该系统应用在河南驻马店某秸秆发电项目，项目汽轮机主要技术参数如表1．本项目中汽轮机发电机组主要技术运行指标(见表2)中，部分指标达到或超过生物质发电技术标准［8］要求．

3结语

本文基于ICMMS思想的分布式智能控制汽轮机发电机机组系统技术，将机组内各个相对独立的系统，集中又分散，相互协作，共同完成一个或者多个控制任务的技术．通过项目的现场实际应用验证，达到了行业的技术标准要求．

参考文献:

［1］周川，刘颖．基于TPM和RCM协同关系的CMMS系统的研究与应用［J］．世界科技研究与发展，2008(6):735－738．

［2］杨胜仪，李业全．机组状态监测与诊断系统在池潭水电厂的应用［J］．电工技术，2009(1):39－40．

［3］蒋宏图，袁越，杨昕霖．智能变电站一体化信息平台的设计［J］．电力自动化设备，2011(8):131－134．

［4］刘亮平．基于以太网技术的网络智能传感器研究［J］．信息安全与技术，2011(8):25－27．

［5］韩金丽．以太网技术在工厂自动化控制系统中的应用［J］．科技促进发展，2011(S1):128－129．

［6］胡耀军，刘金云．模糊控制在工业以太网中的实现［J］．仪器仪表标准化与计量，2011(3):37－38，45．

［7］李大中，韩璞，张瑞祥．生物质气化发电过程建模与优化［J］．节能技术，2006(5):409－414．

［8］孙立，张晓东．生物质发电产业化技术［M］．北京:化学工业出版社，2011．

作者：周洪生，王樊，郭军建，刘经邦，袁鸣浩 单位：襄阳中车电机技术有限公司