模糊控制

本项目以APS和预估控制、模糊控制、专家控制、学习控制、仿人控制等智能控制技术为基础，设计开发了“超（超）临界火电机组智能控制系统”。该系统包括智能启动、智能运行、智能停运三大功能模块，每个模块分为阶段、功能组、子功能组等，能在不同的初始工况下自动启动机组、自动升降负荷和自动停止机组运行。 主要创新点：1）提出了基于分解聚类算法的改进型T-S模糊模型，建立了制粉系统优化启停控制推理专家知识库，解决了双进双出钢球磨的实时出力计量难题，以及制粉系统启停时机选择难题；2）提出了基于模糊数相似度分析的汽轮机启动过程风险预估和管控方法，解决了国产汽轮机自启动技术难题。3）提出了以启动前设备状况为约束条件的混合整数线性规划算法，实现了机组启动路径识别及风险评估；项目已申请16项发明专利，其中12项已授权。

本项目依托“电力系统运行与控制山西省重点实验室”、“新能源电力系统国家重点实验室”，以高占比新能源接入的互联电网和卫星发射中心、电铁等高危敏感电力负荷为研究对象，首次提出了网荷协调发展的电能质量一体化监测、精细化评估和优化控制关键技术，项目成果已大规模应用于实际工程。创新性提出了基于模糊控制和粒子群算法的谐波和电压暂降监测统一的优化配置方法，从规划层面进行网荷协调的电能质量扰动优化监测，实现了有限监测点下的信息整体可观：协调考虑网-荷之间的兼容性，提出了云病法谐波电流概率分布模型，并首次提出了一种考虑治理效果的谐波污染多限值评估方法，实现了电能质量精细化评估；针对优化控制，提出了治理设备APF的改进单周控制方法和优化策略，建立了治理装置补偿特性分析模型库，通过“太原卫星发射中心-义井变电站”的“网一荷”协调综合治理工程示范应用，为负荷多样化、网荷交互影响复杂化的区域电网电能质量治理提供了综合解决方案；同时，开发了涵盖监测、管理与治理决策功能的电能质量智能信门息系统，实现了整体可观测。

为提高电池重组时的均衡效率，在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上，设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡，组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法，以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量，利用模糊控制算法对PID参数进行调节，缩短了均衡时间，提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明：在不同工作状态下，所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%，验证了该方案的有效性。

本文围绕某 600MW 低氮改造锅炉的燃烧优化控制展开研究。利用三维数值模拟分析了低氮改造炉膛温度场和主要组分场的变化，讨论了这些变化对锅炉运行优化的影响。通过动态扰动试验研究了各层辅助风门开度对飞灰含碳量、减温水量及 NOx 的影响。在此基础上利用在线支持向量机对锅炉燃烧的动态过程进行建模，并结合免疫遗传算法寻优得到实时工况最优风煤配比，兼顾锅炉效率和 NOx排放。在仿真机上进行了验证，表明模型具有较好的实时性和精度。最后，利用模糊控制建模原理构建了锅炉燃烧优化控制的专家系统，并将此控制系统成功应用于定州电厂 2#炉。主要内容包括以下几个方面。 数值模拟结果表明，低氮燃烧器改造后的炉膛高温区延伸到还原区，但燃烧仍主要在主燃区进行。主燃区以上，截面平均温度逐渐下降。CO 含量在主燃区、燃尽区均较高，水冷壁区域存在高温腐蚀的风险，运行中应加以监控。SOFA 水平摆角对 NOx 的生成影响较小，降低 NOx 浓度应主要依靠空气分级作用。NO 在主燃区先增加后减小，在还原区达到最小值，在燃尽区和炉膛出口又逐渐上升。 动态试验研究发现，中低负荷运行时，应减小燃尽风顶部风量，火焰中心下移，再热汽温可以通过主燃区和燃尽区的上、下摆动进行调节。由于低氮改造后主燃区被压缩，应增加托底风量降低炉渣可燃物含量。为了降低炉内 CO 含量，可适当增加 AB 层和 CD 层的风量到 40%以上。 利用在线支持向量机建立锅炉燃烧系统的动态数学模型，并利用免疫遗传算法求解出最佳操作量。模型预测输出的 NOx 浓度及锅炉效率变化趋势和现场数据吻合的较好，NOx 排放量预测偏差标准差 1.488mg m3 ，锅炉效率值预测偏差标准差 0.0189%。影响模型计算速度和精度的主要因素是模型设定的最大容许误差，应在全局最优的基础上合理设定。 基于模糊调整的反平衡软测量模型根据实时监测的烟气含氧量和烟气温度进行模糊调整，更加接近实际的飞灰含碳量和炉渣含碳量。模糊专家控制系统预测结果精度与论域和隶属度函数的选择有较大关系。论域的选择应该覆盖各操作量和目标函数的实际范围。要保证由前提变量构成的每个模糊子空间都能被遍历，结论变量在模糊子空间选用的最佳模糊集由规则的最大支持度决定。

现有的混合储能系统控制策略难以在保持荷电状态(state of charge，SOC)处于合理范围的同时，满足未来时刻风电波动造成的混合储能系统超前充放电需求，因此提出一种考虑平抑未来时刻风电功率波动的混合储能系统超前模糊控制策略。 方法 首先，通过采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition，EEMD)方法分解得到不同类型储能设备需要平抑的风电功率；其次，根据混合储能系统SOC和功率饱和程度整定功率修正参数，对混合储能系统输出功率进行修正；再次，由风电预测算法得到前瞻周期内风电功率预测值，根据前瞻周期内风电功率波动情况和超前控制理论整定提前充放电参数，校正储能系统输出功率；最后，以某风电场的实际数据为例，通过仿真验证了所提超前模糊控制策略的有效性。 结果 提出的控制策略不仅能够降低风电并网波动越限概率，显著减少总输出功率与目标功率偏差值，而且能够使混合储能系统的SOC控制在合理范围内。 结论 该策略可以为平抑风电波动的相关研究提供有益参考。