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两炉一机中间再热CFB机组热力系统的控制策略及应用汇报人：2024-01-24

热力系统概述控制策略设计控制策略实施与验证应用案例分析未来发展趋势与挑战contents目录

热力系统概述01

两炉一机中间再热CFB（循环流化床）机组是一种高效、清洁的燃煤发电技术。该机组采用两台循环流化床锅炉和一台汽轮发电机组，通过中间再热方式提高发电效率。CFB锅炉采用流态化燃烧技术，具有燃料适应性广、燃烧效率高、污染物排放低等优点。两炉一机中间再热CFB机组简介

工作原理燃料在CFB锅炉中燃烧产生高温高压蒸汽，驱动汽轮机旋转，带动发电机发电。蒸汽在汽轮机中做功后，进入凝汽器冷凝成水，由给水泵送回锅炉继续循环。中间再热过程部分蒸汽从汽轮机高压缸排出后，经过再热器加热，再回到汽轮机中压缸继续做功，提高机组热效率。热力系统组成及工作原理

关键技术参数01包括锅炉蒸发量、蒸汽温度、蒸汽压力、汽轮机功率、发电机功率等。性能指标02主要包括热效率、厂用电率、供电煤耗、污染物排放浓度等。这些指标反映了机组的经济性、环保性以及运行稳定性。中间再热对机组性能的影响03中间再热可以提高机组的热效率，降低供电煤耗，但同时也会增加厂用电率和建设投资。因此，在实际应用中需要综合考虑各项因素，确定最佳的中间再热方案。关键技术参数与性能指标

控制策略设计02

确保机组安全稳定运行，提高热效率，降低污染物排放。控制目标采用基于模型预测控制（MPC）的先进控制策略，结合传统PID控制，实现对机组热力系统的精确控制。方法选择控制目标与方法选择

针对CFB机组热力系统的特点，设计多变量、多约束的MPC控制器，实现对多个被控对象的协同控制。控制器设计采用遗传算法等优化方法对控制器参数进行整定，提高控制性能。参数整定控制器设计及参数整定

应用模糊控制理论，处理CFB机组热力系统中的非线性、时变等问题，提高控制系统的鲁棒性。模糊控制利用神经网络强大的自学习和自适应能力，对机组热力系统进行建模和控制，实现更精确的控制效果。神经网络控制针对机组运行过程中参数变化的问题，采用自适应控制方法，实时调整控制器参数，确保控制系统的稳定性和性能。自适应控制先进控制技术应用探讨

控制策略实施与验证03

采用高性能PLC或DCS控制系统，配置适当的模拟量输入/输出模块、数字量输入/输出模块、通讯模块等，以满足热力系统控制需求。基于控制策略和热力系统特性，编写控制程序，实现数据采集、处理、控制等功能。同时，采用模块化设计，方便后期维护和升级。控制系统硬件配置及软件编程软件编程控制系统硬件配置

稳定性评估观察实际运行过程中系统参数的变化情况，评估控制策略的稳定性。若参数波动较小且能够迅速恢复到设定值附近，则表明控制策略稳定性较好。控制精度评估通过对比实际运行数据与设定值的偏差，评估控制策略的精度。一般来说，偏差越小，控制精度越高。经济性评估分析控制策略实施前后热力系统的能耗、运行成本等指标，评估控制策略的经济性。若能耗降低、运行成本减少，则表明控制策略具有经济效益。控制策略在实际运行中的表现评估

在实际运行中，可能会遇到控制精度不足、系统稳定性差、经济性不佳等问题。这些问题可能源于控制策略设计不合理、硬件配置不足、软件编程错误等原因。存在问题针对存在的问题，可以采取以下改进措施：优化控制策略设计，提高控制精度和稳定性；升级硬件配置，提升系统性能；完善软件编程，减少程序错误；定期对热力系统进行维护和保养，确保系统处于良好状态。改进措施分析存在问题及改进措施分析

应用案例分析04

通过优化燃烧调整、风煤配比、床温控制等手段，提高锅炉燃烧效率。控制策略锅炉效率提高，燃料消耗降低，减少污染物排放。实施效果引入先进的控制算法和智能优化技术，实现锅炉效率的实时在线监测和调整。技术创新点案例一：提高锅炉效率的优化控制

控制策略采用先进的智能控制算法，对汽轮机排汽温度进行精确控制，降低能源损失。实施效果汽轮机排汽温度降低，提高机组整体热效率，减少能源浪费。技术创新点结合机器学习、深度学习等人工智能技术，实现排汽温度的预测和优化控制。案例二：降低汽轮机排汽温度的智能控制

综合考虑锅炉、汽轮机等设备的运行状况，采用综合优化控制策略，实现节能减排。控制策略实施效果技术创新点显著降低机组能耗和污染物排放，提高能源利用效率和环保性能。运用多目标优化、协同控制等先进技术，实现热力系统全局性能的最优控制。030201案例三：实现节能减排的综合优化控制

未来发展趋势与挑战05

热力系统控制策略创新方向利用大数据分析和人工智能技术，对热力系统的历史运行数据进行挖掘和学习，实现热力系统控制策略的优化和创新。多目标协同优化控制综合考虑热力系统的经济性、环保性和安全性等多个目标，通过多目标协同优化算法，实现热力系统控制策略的全面优化。基于模型的