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4.3 新技术和新方法 |
目前，信息物理融合能源系统或能源互联网的研究尚处于初始阶段，其结构、组成和主要功能并没有一致的定义 [ 38 ～ 40 ] 。一般认为，信息物理融合能源系统主要由支持能源流和信息流双向流动的智能电网、企业能源系统、智能楼宇能源系统、智能家居能源系统等能源终端系统组成，如图4-3所示。
图4-3 信息物理融合能源系统 [ 6 ]
信息物理融合企业能源系统通常涉及多种能源介质，由企业电力系统（可能包括自备电厂、风能、太阳能等电源）、企业燃气系统（如冶金企业的煤气发生、储罐及煤气管道）、气体制备（包括氧、氮、氩等）、企业蒸汽系统等组成，能源介质有可能存储或互相转换（如高炉煤气可作为自备电厂的发电燃料，也可存储利用），形成关联的复杂网络化动态系统。企业能耗与生产设备和工艺直接相关，但也与企业能源系统的运行相关。信息物理融合的企业能源系统能够支撑该系统的节能优化运行，以及与生产制造设备和系统的协调优化，通过需求响应实现节能减排。
信息物理融合建筑能源系统包括空调、照明、电梯等耗能设备，可能与电网和城市热力网相连，包含太阳能制热、太阳能发电、风力发电等产能设备，以及蓄电、蓄冰、蓄热、蓄热水等储能设备。楼宇建筑能源需求多属于柔性需求，与建筑结构、人员活动、室内外环境有关，有较大的不确定性 [ 42 ～ 43 ] 。整体优化调度控制建筑多能源系统，调控中央空调、水循环、风循环、除湿、新风、照明以及遮阳百叶、电梯、储能系统等，同时通过控制储能设备进行能源电力的需求响应，例如系统需求低谷期间制冰，以便在需求高峰期间供给中央空调系统使用，具有巨大的节能降耗潜力 [ 44 ] 。
总之，信息物理融合能源系统是能源供需节能优化的基础。通过整体规划和优化运行综合能源系统，使得多种可再生能源、可再生能源与传统能源、能源生产与需求充分协调与配合，就能够在不改变设备和工艺及不大量增加投资的基础上，实现系统层次上的节能减排。
实现信息物理融合能源系统节能减排，保证物理与信息系统的安全性，需要先进的能源自动化技术。以下介绍的技术有些已经取得长足发展，有些正在开发，有些需要研究与开发。
信息物理融合能源系统在不同层次上的信息感知框架如图4-4所示。
图4-4 信息物理融合能源系统在不同层次上的信息感知框架 [ 6 ]
风能、太阳能等可再生能源的产能取决于高不确定的气象环境，动态关系十分复杂。风电场的气象环境信息感知主要通过风速仪和风向标传感器来实现，一般需要部署不少于3层的风速观测传感器设备。除测量风速和风向外，还应测量风电场的温度、气压、湿度、降雨等气象要素，实现综合环境信息感知，为风能系统分析提供数据基础。基于光强、风速等传感器，光伏发电系统需要测量太阳辐射强度、风速、温度、照度等气象信息，以确定光伏发电系统的产能。
工业用电需求与大型设备的启停及生产直接相关，呈现高不确定、大容量冲击、大幅度波动特征。只有通过对生产过程、能源系统进行全面信息感知，深入分析企业能源特别是用电负荷的整体随机性特征以及与生产计划、工况波动间的关系，才能够为节能生产提供基础。
智能电网的高级测量体系AMI（advanced metering infrastructure）是终端用户用能感知的基础，是一个基于智能电表，通过多种通信介质，测量、收集并分析用户用电数据，提供开放式双向通信的系统，是智能电网的基础信息平台。
建筑能源系统需求的不确定性是室内人员需求的不确定性、室外环境的不确定性、设备运行效率的不确定性等共同作用的结果。感知室内人员的分布和实时需求，对于提高优化运行暖通空调系统、照明系统，提高楼宇能源系统效率至关重要，是降低建筑运行能耗的基础 [ 45 ] 。许多传感技术能够用于室内人员的定位与检测，如RFID、视频和红外感知技术。
传感器技术已经从单传感器测量转变为网络化多传感器测量，以无线传感器网络为代表的新一代智能感知技术，为信息物理融合能源系统的信息感知提供了经济、高效、便捷、安全、可靠的解决方案 [ 46 ] 。
以信息物理融合能源系统的多能量流之间及能量流与信息流的融合与相互作用为基础，建立描述信息与物理系统融合的动态模型，提出信息物理融合能源系统综合评价指标及高效仿真方法，为系统规划和安全运行奠定基础。
基于传感器网络技术，精细化获取能源供需信息，建立能源互联网供需两侧包括可再生新能源、柔性负载等的时空随机分布模型，分析信息物理融合能源系统供需、转存节点的动态随机特性，建立网络拓扑变化的关联模型。
信息物理融合能源系统的多种能源在生产、存储、运输、转换、消耗方面存在复杂的时空关联关系，同时海量状态与控制信息，直接影响能源互联网规划、运行、交易行为，形成物理与信息系统相互作用、相互影响的混合动态系统。现有的混合自动机模型无法描述能源互联网异质节点的互接特点，需要开发信息物理融合的建模技术，将设备状态与控制节点、能量节点和能量流的关联关系，抽象成逻辑节点和逻辑连接网络，建立异质信息物理融合模型，同时开发大规模信息物理融合混合动态系统的仿真评价技术，描述和仿真系统的经济性和综合安全性。
信息物理融合能源系统的供需均具有高不确定性。由于风能、太阳能等可再生新能源的产能取决于高度不确定的气象环境，动态关系十分复杂，风速、光照等气象参数很难精确确定。能源需求侧特别是企业能源需求与市场制造系统密切相关，仅靠能源系统的历史信息难以确定需求。需要结合气象、地理环境和能源需求历史，建立随机特性分析模型，开发匹配能源互联网多能源特点的随机特性分析新技术，为能源互联网供需匹配与动态调度决策建立基础。
需要在信息物理融合能源系统架构下，提出供需两侧系统的运行优化方法。考虑可再生能源非预期条件，建立供应侧随机动态优化调度新理论，提出资源优化配置策略，提出多时间尺度的供需匹配优化方法。
能源供应及需求侧非预期条件下的全场景可行性具有很大挑战。风能、太阳能等清洁、可再生能源具有高不确定性及随机性，需求侧也具有高不确定性。优化调度的解应能够满足所有可能场景下的可行性。在多时间尺度下的调度问题中，众多随机因素并非同时实现，而是逐个、逐阶段实现，在实现的同时也要有与其对应的本时段调度决策，这些本时段调度决策必须在不依赖于未来时段随机因素实现信息的情况下做出，这就是随机规划中的非预期条件（nonanticipative constraints）。在随机动态优化调度中，必须考虑大量随机因素不可数、无穷多场景及多时段非预期条件。
高不确定性可再生能源的消纳及与传统能源协调配合问题也具有很大挑战性。当大规模可再生新能源并入电网时，必须留有足够备用，以应对风电的波动。考虑机组的容量、爬坡能力以及电网传输容量约束，存在可再生新能源的安全消纳上限。此外，由于备用配置成本的增加，导致新消纳风电所带来的发电成本下降，不足以弥补更多高效率、大容量机组为预留备用而不得不运行在低效率点、高成本小机组接近满负荷运行所产生的成本增量。因此，在信息物理融合能源系统的随机动态优化调度中，必须考虑高不确定性新能源的安全经济消纳问题。在调度模型中同时考虑最优消纳量也是一个挑战性问题。高不确定性新能源可以与传统能源实现有效的协调配合，如水电、抽水蓄能系统、负荷响应与可再生新能源的协调配合。
充分利用共享信息资源，分析信息物理融合能源终端对电、热、气等多能源随机需求行为，提出多节点供需转存响应策略和协调优化方法。建立多能源终端随机行为分析模型，提出灵活、可重构的分布式建模方法，设计含分布式发电单元、储能单元、天然气热电联供和智能用户的供需转存、协同优化方法，为能源互联网提高能源利用率、增强运行灵活性和互动能力提供有效途径。建立能源互联网系统的物理安全（safety）与信息安全（security）综合安全模型，分析能源网络物理约束和互联网数据通信的关联关系，提出异常数据和行为的检测方法、故障监控方法和控制命令认证方法，重点解决多能源终端接入导致的综合或集成安全问题。
随着火电机组容量的增大，对运行的安全性和经济性要求也在逐步提高，这就要求控制系统具有良好的抗扰动能力，较强的鲁棒性以及稳定性。控制器参数设置是至关重要的，它直接关系到电厂的安全、经济运行。在现场，无论是调试人员还是运行人员，他们大都是根据自己的经验采用试凑的方式进行参数设置。这种试凑方式获得的控制器参数也能使控制系统稳定，但很难使系统满足各项品质指标，经常是牺牲经济性指标来满足安全性指标。我国电力行业热工自动化标准化委员会制定了热工控制系统的性能指标标准，对控制系统的主要性能指标给出了量化值，这样就可以对系统运行的各项安全指标和经济指标进行量化衡量。为了同时满足安全性和经济性指标，必须对控制器参数进行优化。
对于热工系统，最优化问题就是如何调整控制器参数，使调节品质达到最好。一个控制系统达到了最优，也即指调节品质达到了最好。衡量调节品质的指标包括三个方面：“稳定性”“准确性”和“快速性”。不同的调节对象，对调节品质的要求是各有侧重的，这就形成了各类不同的目标函数。
可见，对于火电机组控制系统参数优化需要解决三方面的问题：
①如何求取火电机组的数学模型；
②在已知数学模型的基础上，如何选取目标函数，使火电机组动态调节品质达到最佳；
③在提出的目标函数下，采用什么样的策略来改变控制器参数，使这个目标函数达到最小（或最大），即寻优策略的问题。
火电站仿真机为火电机组优化运行、控制系统参数优化提供了一个非常有效的实验平台。特别是基于虚拟DCS的激励式仿真机的出现，使得火电站仿真机的应用如虎添翼，它已经成为火电机组优化运行不可或缺的实验装备。
所谓激励式仿真机（stimulation simulator），就是将DCS与火电厂热力设备和机组模型直接对接构成的仿真系统。全激励模式保留原有的分散控制系统软件和硬件，接入一个只限于实现热力设备和机组模型仿真的仿真计算机。激励方式涉及激励系统至仿真计算机的接口，两个计算机系统之间的硬件接口可由通信接口实现。激励方式的优点是保留了分散控制系统的全部功能，可在仿真机上方便地进行控制算法分析研究及改进，激励软件和硬件很容易做到与实际电厂始终保持一致，电厂备用硬件可用于仿真机。基于虚拟DCS的激励式仿真机是使用虚拟DCS复现实际DCS的全部功能，具有极高的软件逼真度，同时以软件代替硬件，极大地降低了实现成本。
所谓虚拟DCS，是相对于过程工业系统中运行的真实DCS而言的。虚拟DCS就是将真实DCS在非DCS的计算机系统中以某种形式再现。实际DCS主要是由分散处理单元（DPU）和人机界面（HMI）构成的。同样，虚拟DCS也由虚拟DPU和HMI构成，HMI可以是真实DCS的人机界面。虚拟DPU是虚拟DCS的核心。虚拟DPU是指将实际分散控制单元中的DPU功能移植到虚拟DPU软件上，使DPU功能脱离实际硬件而实现的。这样整个虚拟DCS系统就可以脱离数据采集及数据运算硬件设备而工作，节省大量硬件投资。
在实现虚拟DCS的前提下，建立虚拟DCS与仿真模型的通信接口，由仿真计算机构成的仿真对象经过运算之后，各模型的状态数据通过通信网络传递给虚拟DPU。虚拟DPU接受仿真计算机的数据驱动后，将运算结果传递给HMI显示，同时传回给仿真计算机，复现实际DCS中的数据I/O及控制运算功能。
与传统的仿真机相比，激励式仿真机更能够复现实际机组的DCS系统，并与实际系统的逻辑结构相同，没有传统的仿真机中逻辑关系上的混乱与逻辑环节的缺失。传统的仿真机将控制算法与模型混合在一起，只是实现了DCS外观功能的仿真，对于工程师站的组态仿真则无能为力，仿真培训对象只能局限于运行人员，缺乏对热控人员的培训功能。而基于虚拟DCS的激励式仿真系统能够很好地弥补这一缺点，是节省投资、缩短开发周期、获得最高逼真度和最多应用功能的理想技术方案。
基于虚拟DCS的激励式仿真机具有以下功能。
①机组运行人员培训及考核。
②热控人员培训——可以进行操作员界面组态、控制系统图组态、系统诊断、控制器参数优化等各种培训。
③事故分析——根据现场记录，分析出事故产生的原因，然后在仿真机上再现这个事故，核实事故原因。
④设计、改造方案论证——控制系统改造方案的论证；研究新型机组在新的工艺流程下机组控制逻辑的设计方案，并模拟试验机组运行过程可能遇到的问题及处理方法。
⑤开发、论证、修改运行规程——在仿真机上，可以任意修改运行规程，而不存在危险性问题，特别是事故处理步骤的优化只能在仿真机上完成。
⑥测试评估控制系统的配置——激励式仿真机直接复制了现场使用的DCS的全部功能，具有极高的软件逼真度，控制逻辑组态与实际过程的物理逻辑一致。因此，在仿真机上，很容易评估控制系统的配置情况。
⑦人为因素评估——一般把这种仿真机与操作员之间的界面设计成可变的。改变界面后，观察这种改变对操作员的影响。例如，把电站中的操作员画面设计成动态可变的，使操作界面与实际略有不一致，使控制开关的颜色发生变化等。通过这些变化的训练，来减少操作员的错误。通过上述的人为改变，观察改变前后操作员的反应，以及比较新老操作员对变化反应的不同，可以研究人们的依赖性及复杂训练的效果。
系统建模是热工系统优化控制的基础，只有得出被控系统的数学模型才能进一步优化控制器参数。然而机理建模过于复杂，试验建模又必须得到现场的配合，因为这些因素的存在，虽然最小二乘类辨识理论在20世纪80年代就已发展成熟，但是生产过程系统的最小二乘法建模实际上仍然停留在理论层面，实际应用并不多，实际应用较多的仅仅是阶跃响应和方波响应建模法。
20世纪90年代以后，国内大部分电力、化工、炼油等生产过程陆续引进分散控制系统和厂级监控信息系统，使得大量的生产过程运行和调整数据可以方便地保存、查看。因此，通过对海量的现场运行数据分析，可以找出数据中隐藏着的系统的大量有用信息，利用智能优化技术，不去考虑激励信号源的形式，只要系统的输出是由这个输入信号激励的，就可以根据输入和输出数据拟合出系统的传递函数。这种方法为生产过程建模开辟了一条实用之路。
如果系统的输入 u （ t ）发生的变化（不论是人为干扰的还是自动控制的结果）能够激励系统输出也发生变化，而且 u （ t ）激励的时间足够长，能激励出系统的全部状态，那么就可以把模型辨识的问题转化成参数优化的问题（图4-5）。
图4-5 辨识系统结构框图
如果令数据的采样周期为 T s ，选取 m 个采样数据点，则可以定义误差指标函数为
根据问题领域的工程经验，选择一种合适的估计模型结构
，在系统运行的历史数据中，或人为地给系统加入各种扰动所得到的数据中，找出一组适合于辨识的输入、输出数据，使用任何一种群体智能全局搜索算法进行参数优化，即可得到系统模型参数
[
88
]
。
在控制系统设计中有三类最优化问题：第一类是在控制对象已知，控制器的结构、型式也已经确定的情况下，调整控制器的参数，使得控制系统的调节品质最好，此时，一般使用PID或变形PID控制律的控制器；第二类是在控制对象已知或者有一个近似的初始模型的情况下，寻找最优控制作用，使系统的调节品质最好，这就要寻找最优控制器的结构、型式及参数，由于这类问题是要确定最佳函数，所以被称为函数最优化问题，对于这类问题的典型控制算法有自适应控制与预测控制；第三类问题是当被控对象未知时，不需要求出被控对象特性，直接寻找最优控制策略使控制品质最佳，比如模糊控制。
在火力发电生产过程中，通常使用试凑法来整定PID控制器参数，虽然可以使控制系统稳定，但是，并不能使控制系统运行在最佳状态。产生此种情况的原因是，“经典控制理论”和“现代控制理论”都解决不了火电机组控制系统优化设计问题，因此，在工程上，不得不选择试凑法或经验整定法（其中最典型的是 Z - N 法）来整定控制器参数。然而在实际应用中，这些法则普遍存在一些问题：不仅其效果严重地依赖于个人的经验，而且需耗费大量的时间进行现场试验。随着过程控制系统趋于庞大和复杂，现场试验变得越来越困难，因此，随着计算机技术在控制领域的普及，人们开始追逐尽量减少现场试验，利用生产现场运行中的大量数据来建立过程数学模型，然后使用各种优化算法来解决控制系统参数优化（整定）的问题。
控制系统的性能指标是衡量和比较控制系统工作性能的准则，在优化算法中它体现在目标函数的选取上。衡量控制系统性能的指标包括三个方面：“稳定性”“准确性”和“快速性”，实际上这是一个多目标优化问题。不同的控制对象，对调节品质的要求是各有侧重的，这就形成了各类不同的目标函数。但是，大量实践表明，一般选取综合型品质目标作为优化目标函数能取得较好的优化效果。
优化控制系统结构如图4-6所示。
图4-6 优化控制系统结构
G （ s ）—PID控制器； W （ s ）—被控对象
对于如图4-6所示的系统，可以选取目标函数为
式中， t s 为可能的过渡过程时间； t 为系统时间变量； c 1 、 c 2 为相应积分项的权系数； Q j 为惩罚函数。
当有了被控对象传递函数以后，再给出各种品质指标值，使用各种群体智能算法（遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等）即可优化出PID控制器的最优参数。
但是，任何优化算法都要有选择优化参数的论域问题。实践表明，并不是参数论域选择得越大越好，对于群体智能算法而言，参数论域大会陷入局部最优。
韩璞教授经过多年的实验研究，在文献[88]中给出了根据被控对象的参数即可估计出PID控制器参数的经验公式，而且能达到电力行业标准给出的品质指标。由该经验公式得到的控制器参数值可直接用于实际控制系统，作为粗略的整定参数，运行时再进行细调；也可作为各种优化算法进行参数寻优时的初值以及估计寻优参数区间。
（1）有自平衡能力被控对象的经验整定公式
如果有自平衡能力，被控对象为
控制器为
经验整定公式为
式中：
α =0 . 081， γ =0 . 6
（2）无自衡被控对象
如果无自平衡能力，被控对象为
控制器为
经验整定公式为
a =0 . 1 ～ 1
式中：
β =10
所谓自适应控制就是按着生物自适应现象的工作原理设计出的控制器，它能自动地、适时地调节系统本身的控制规律和参数，以适应外界或内部引起的各种干扰及系统本身参数的变化，使系统运行在最佳状态。
就自适应控制系统的构成来讲，与常规控制系统没什么两样，所不同的仅仅是常规控制器的结构和参数都是在设计时确定下来的，而自适应控制器的结构或/和参数都是随运行工况和环境条件而变化的。
自1958年由美国麻省理工学院的Whitaker教授提出第一个自适应控制系统以来，已经有近60年的发展史。发展到现阶段，无论从理论研究还是从实际应用的角度来看，比较成熟的自适应控制系统有模型参考自适应控制系统（model reference adaptive system，MRAS）和自校正调节器（self-tuning regulator，STR）两大类。
（1）模型参考自适应控制系统
参考模型的输出 y m 直接表示了被控对象的输出应当怎样理想地响应参考输入信号 r ，换句话说，就是用参考模型来表达对控制系统性能指标的要求，因此，不同的被控系统就应该给出不同的参考模型。此外，从模型参考自适应控制系统结构（图4-7）可以看到，只有参考输入发生变化时参考模型才起作用，因此，这种用模型输出来直接表达对系统动态性能要求的做法，对于一些运动控制系统来说往往是直观和方便的。但是，对于生产过程控制系统来说，往往要维持系统的输出与参考输入相等，而参考输入通常是保持不变的，因此，对过程控制系统来说，使用模型参考自适应控制并不方便。
图4-7 模型参考自适应控制系统结构框
当对象特性在运行中发生变化或系统受到了扰动时，控制器参数的自适应调整过程与上述过程完全一样。设计这类自适应控制系统的核心问题是如何综合自适应调整律（简称自适应律），即自适应机构所应遵循的算法。
此外，从图4-7中不难看出，对于参考模型环节来讲，它是一个开环系统，因此，参考模型一定是有自平衡的，所以，模型参考自适应控制不适合无自衡能力的被控对象。
（2）自校正调节器
与模型参考自适应控制系统相比（图4-8），自校正控制系统缺少了参考模型环节，这样，设计控制器参数时就缺少了依据。因此，要依据通用被控对象模型来设计控制器参数估计器，而不是像模型参考自适应控制系统那样，依据不同的被控对象，给出不同的参考模型。
图4-8 自校正自适应控制系统结构
实现自校正自适应控制的关键是在线估计被控对象的数学模型。然而，到目前为止，虽然已从理论上解决了多变量系统在线闭环辨识问题 [ 13 ] ，但对于现代工程系统来说，这些辨识算法在实际中还不能得到很好的应用。因此，自校正自适应控制的普遍应用受到了很大的制约。
由于上述的各种原因，虽然自适应控制在许多领域都有过成功的应用案例，但是，至今还停留在试验性应用的层面上，它并没有像PID那样被广泛、持久地使用。在火力发电领域，在20世纪90年代后期，就有些学者做过在主气温、主气压系统中使用自适应控制策略的研究，但是，迄今为止，也只是在现场中做了试验性应用而已，并没有在实际生产长期运行中得到应用。
预测控制也称模型预测控制（model predictive control），是20世纪70年代后期直接从工业中发展来的一类新型计算机控制算法。预测控制系统的一般结构如图4-9所示。
图4-9 预测控制系统的一般结构
预测控制的核心思想是：依据被控对象的输出 y （ k ）与基础的预测模型输出 y m （ k ）之间的偏差 e （ k ）= y （ k ）- y m （ k ），来预报被控对象的未来输出 y p （ k + p ），依此产生最优的控制量 u （ k + m ）。这也是称作预测控制的原因。
预测控制发展至今，虽然有不同的表示形式，但归纳起来，它的任何算法形式不外乎预测模型、滚动优化、反馈校正三个特征。这三个特征体现了预测控制更能符合复杂系统控制的不确定性与时变性的实际情况，这也是预测控制在复杂控制领域中得到重视和实用的根本原因。所以它一经问世，就引起了工业控制界的广泛兴趣，在电力、石油、化工和航空等领域中已经有成功应用的案例，许多大公司也不断推出和更新各种预测控制工程软件产品，为预测控制的应用起到了促进和桥梁的作用。MATLAB软件包中有模型预测控制工具箱，在控制系统设计、调试、计算机仿真方面得到了广泛应用。
预测控制是线性控制，又采用反馈校正控制方式，对预测模型要求也比较低，所以，它在工程上的应用范围要比自适应控制更广泛。特别是近些年出现了外挂式优化控制站，使得预测控制的应用如虎添翼，在火力发电厂中得到了越来越多的实际应用。
模糊控制系统是一种计算机控制系统，故其组成类似于一般的数字控制系统（图4-10），所不同的是数字控制器中的控制算法是模糊运算。
图4-10 模糊控制系统方框图
模糊控制就是利用模糊集合理论，把人类专家用自然语言描述的控制策略转化为计算机能够接受的算法语言，从而模拟人类的智能，实现生产过程的有效控制。因此可以说，模糊控制就是智能控制。
1974年，玛丹尼教授将模糊集合和模糊语言逻辑成功地用于蒸汽机控制，宣告了模糊控制的诞生。模糊控制非常适用于控制复杂、非线性、大滞后和不确定性的被控对象。
尽管模糊控制已有40多年的发展历史，但是，直到今天模糊控制也没能在生产过程控制系统里得到大范围的应用，也仅是有成功应用的案例。然而，获得的模糊控制理论成果远远多于工程应用。产生这种情况的原因是，模糊控制器是非线性控制，它具有非线性系统的所有缺点：控制品质不仅与控制器参数有关，还与控制系统的实际运行状态有关，如果运行状态与设计状态不一致，那么得不到所需要的控制品质，而设计控制器时是没法确定实际运行状态的；单纯的模糊控制器类同于经典的PD，它属于有差调节，不适合于过程控制系统；极其容易产生稳态时的等幅振荡；如果使用模糊PD+确切I控制策略，控制品质也不优于确切PID控制策略；如果使用模糊自整定PID控制策略，得到的控制品质也不比确切PID控制策略的好，还给控制器的设计带来极大的困难。
此外，设计一个好的模糊控制器需要对实际系统有特别深的了解，这恰恰是模糊控制器的设计者做不到的。如果是生产现场的技术人员来设计模糊控制器，目前我国的情况是，这些技术人员多数不具备这方面的知识。因此，在20世纪90年代就有学者在火电机组的钢球磨煤机上试验性地使用模糊控制 [ 90 ] ，但是，并没能长久地运行。
在电力市场深入改革的今天，厂网分开、竞价上网使各发电厂为了加强市场竞争力而努力提高发电效率，降低发电成本。然而，影响火电厂经济运行的一个重要因素是许多重要技术参数和经济参数难以进行在线实时测量，如烟气含氧量、飞灰含碳量、煤种发热量、球磨机负荷等都是直接反映发电效率和运行安全的重要热工参数，出于技术或经济上的原因，无法用常规的传感器直接测量。一方面，火电厂对某些难测参数采用的人工取样化验离线分析方法，化验滞后大、采样周期长、代表性差，难以直接用于在线监测和指导控制；另一方面，火电厂许多生产环节为保证安全和稳定性，被迫采取保守工况运行，牺牲了经济性。
采用软测量技术是解决以上问题的有效途径之一。20世纪90年代以来，软测量技术在理论研究和实际应用方面均取得了迅速发展，它是利用一些易于实时测量的、与被测变量密切相关的变量（二次变量），通过在线分析，来估计不可测或难测量变量的方法。以分散控制系统DCS为代表的先进控制系统在我国电力系统得到了广泛应用，其强大的数据采集和数据处理及数据传输功能，配合软测量技术，可对各种难测变量实时监测。因此，对热工过程的难测变量进行软测量，对于电厂相关生产过程的操作和监控，以及优化管理方面都具有重要作用和意义 [ 50 ] 。
（1）炉膛出口烟气温度在线监测
炉膛出口烟气温度过高会导致锅炉过热器结焦事故，严重时使过热器处出现结渣，减小甚至堵塞过热器各管屏之间的空隙，使炉膛负压升高，锅炉无法满负荷运行 [ 51 ] 。烟气温度较高处的受热管热负荷升高，蒸汽温度升高，受热管得不到及时冷却，管壁温度有可能超过金属的允许工作温度而引起过热，此时管子的蠕胀速度加快，使用寿命降低，严重时会引起爆管。炉膛出口烟气温度实时测量可用于电站锅炉炉膛受热面灰污染实时监测、实时指导吹灰或检验吹灰效果 [ 53 ] 。
根据不同的测量原理，发展了不同形式的测量技术。从目前应用最广泛的热电偶测温法到近几年兴起的红外光谱测温法、光纤测温法，基于数字图像处理技术的光学辐射法、基于声学理论的炉膛测温技术等，均在实际应用中取得了一定的成果。
①热电偶测温 在测量炉膛温度时把测量端伸入到炉膛中，当测量端与烟气处于热平衡状态时，测量端的温度就是被测点的温度。热电偶的结构简单，测温范围大，互换性好。但是由于受到感温元件耐温性能的限制，只能做短时间的测量，而且测点个数有限而无法反映某一平面的平均烟温。热电偶的探针是通过开孔伸入炉膛的，比较笨重，易变形卡涩，故障率高且就地操作费时费力。目前，热电偶主要是在锅炉进行热态特性试验时或者处于初始燃烧状态时，指导锅炉送粉与送风，当锅炉正常稳定运行时，一般只选择锅炉个别关键部位进行检测。
②红外光谱测温 红外光谱测温一般用于替代炉膛烟温探针进行炉膛出口烟气温度的测量，利用红外光谱测温法测量炉膛温度，它实质上是测量炉膛中一定波长范围内某一气体的辐射能量，然后根据公式求出烟气的温度，得到炉膛温度场。由于在锅炉燃烧过程中会产生很多气体，成分十分复杂且存在着大气干扰和吸收。为了准确测量烟气的温度，选择窄带红外光谱成为必然。CO 2 是化石燃料燃烧后的共有产物，并且其红外光谱波长范围比较窄，因此红外光谱测温仪大都是采用带有特殊设计的红外滤色镜的薄膜热电堆，滤除其他波长的红外能量，通过接收高温CO 2 气体的红外光谱辐射能进行分析 [ 55 ] ，以得到烟气温度。此类产品是基于高温CO 2 气体的光谱分析，因此对所测环境的CO 2 浓度有一定要求，浓度过低之处测量误差较大，多个测温探头之间数据不能联合处理。
③光纤测温 光纤测温法是以光纤作为传递温度信息的载体，是随着光纤技术发展起来的一种测温方法。它是通过选择耐温可达2000K的蓝宝石单晶光纤作为基体，在其端部涂覆铱等金属薄膜构成黑体腔，将其伸入高温火焰中，黑体腔会和火焰达成局部热平衡，且通过光纤将辐射能量传送给光电检测系统，利用双色测温方法或者单波长测温法可以测量出被测火焰温度。光纤温度计具有测温上限高、精度高、动态响应快等优点，有较好的推广应用前景。
④辐射测温 电站锅炉炉膛中发生的燃烧过程伴随着强烈的辐射能传递过程，温度测量一般基于普朗克辐射定律。在一个典型的彩色CCD摄像头测温系统中，火焰的图像通过摄像头摄取并且经过像素处理后，以数字的形式存储在计算机内，根据比色法测温原理 [ 57 ] ，就可以进行炉膛中单点的温度计算。基于数字图像处理的测温技术基本上都是在实验室条件下进行设计和验证的，在不考虑误差的理想情况下可以相当精确地重建出温度场。从目前对炉膛火焰图像处理的研究来看，火焰图像处理技术具有广阔的发展前景，但是在温度场三维重建以及温度场在线测量等方面此技术还有许多需要改进和完善的地方。
⑤声波测温 锅炉炉膛温度场声学测量是一个跨学科的研究项目，需要复杂和细致的研究分析，尽管取得了一定的成果，但是还存在不少问题。典型的问题如：由于计算的时候都是将声波在炉膛中传播路径按照直线进行处理，而实际上由于炉膛中烟气温度梯度的存在以及烟气的流动，声波在炉膛中并不是严格按照直线的方向传播的，因此必须考虑声波在温度场传播中由于折射导致的弯曲效应问题，找到减小甚至消除折射带来误差的方法。
⑥激光光谱测温 基于激光光谱的测温技术是一种较新的温度测量技术，具有测量准确、反应速度快、非接触的特点。激光光谱测温技术的核心是可调谐二极管激光吸收光谱技术（TDLAS），对于非均匀分布的流场，通过设计多光路测量系统，将TDLAS与图像重建技术相结合得到被测区域的内部信息，即确切的空间分布情况，可以实现温度二维分布测量 [ 58 ， 59 ] 。基于激光光谱的炉膛参数检测技术只需要待测气体的一条特征谱线，在谱线的选择方面要尽量避免其他气体谱线的干扰。
除此之外，基于全流程机理建模的烟气温度软测量方法具有测量精度高、无需额外补充硬件设备、可用于在线测量等优点，也是重点发展方向之一。
（2）受热面污染在线监测
影响锅炉结渣和积灰的原因错综复杂，不仅仅是锅炉的内容，而且还包含了灰渣化学反应动力学、传热学等学科，是一种多学科交叉理论 [ 61 ] 。工业发达的国家早就开始研究电站锅炉受热面结渣和积灰的在线监测的理论模型，并开发出电站锅炉受热面结渣和积灰的在线监测系统，来指导电站锅炉吹灰，使电站锅炉能够安全经济地运行 [ 62 ] 。
（3）能耗在线监测
目前，发电厂的机组能耗试验及能耗诊断方式方法，仍然以现场测量计算为主，在线能耗测试及优化等方面的软件开发和应用还处于初级阶段。而传统的离线热力性能测试存在诸如响应滞后很多等缺陷。随着火电机组逐渐向大容量、高参数方向发展，运行实时采集数据的不断完善，对在线实时监测机组指标数据进行采集并加以分析管理，已成为现在火电机组发展的必然趋势。
对于现代工程中的复杂系统，使用状态方程来描述也是比较困难的，一般还是习惯用传递函数矩阵来描述高阶的多变量系统。对多输入/多输出的系统进行控制是比较困难的。现在较为成熟的控制策略有三种：状态反馈控制（不适合于火电厂，只有实验性研究）、解耦控制和协调控制。虽然它们各自都有缺陷，但是，目前也仅能用这些方法对多变量系统进行控制。
（1）火力电站环保岛的构成及工作原理
我国现有各类火力电站4000余座，主要是燃煤机组和较小比例的燃气机组。火力电站的主要污染物排放是二氧化硫、氮氧化物、烟气粉尘和炉渣。2010年，我国火电装机容量7.1亿千瓦，行业二氧化硫和氮氧化物排放量双双超过1000万吨，粉尘排放则超过280万吨。到2015年，火电装机容量上升到9.9亿千瓦，但行业二氧化硫和氮氧化物排放量较2010年的水平均有一定程度下降，粉尘排放甚至下降了45%，它归因于国家排放标准的严格执行、企业社会责任和全民环保素质的提高。其中，集烟气脱硫、脱硝、除尘于一体的烟气环保岛起到了不可替代的作用。2014年，国家发改委、环境保护部和国家能源局在《煤电节能减排升级与改造行动计划（2014～2020年）》中明确提出了东部地区新建燃煤电站机组污染物超低排放要求（标准状况）：SO 2 浓度<35mg/m 3 、NO x <50mg/m 3 、粉尘浓度<10mg/m 3 。超低排放压力对环保岛的优化设计和运行提出了新的挑战。
先进环保岛系统包括烟气脱硝装置、低低温电除尘装置、脱硫装置、湿式电除尘装置，如图4-11所示。
图4-11 先进环保岛系统结构示意图
①脱硝（DeNO x ）装置工作原理 烟气离开炉膛之后，经过一系列换热器和省煤器进入脱硝装置。烟气脱硝装置采用的主流工艺是选择性催化还原技术（selective catalytic reduction，SCR）。
1959年，德国Engelhardt公司发明了选择性催化还原反应脱硝（SCR-DeNO x ）工艺。日本石川岛公司则将该工艺用于火力电站烟气脱硝，并于1975年在Shimoneski电厂建立了第一个SCR-DeNO x 示范工程，随后在世界各国得到广泛应用。选择催化还原工艺原理是，在催化剂（V 2 O 5 -WO 3 /TiO 2 ）和氧气参与的条件下，使用NH 3 或其他类型的还原剂与烟气中的NO x 反应，将烟气中的NO和NO 2 还原为无污染的N 2 及水。
脱硝装置位于省煤器与空预器之间，运行温度为280～400℃。通过喷嘴将还原剂（如NH 3 ）射入主流烟气中，经过足够的混合距离，烟气和还原剂得到充分混合后进入催化反应器。采用SCR脱硝技术，烟气中氮氧化物的脱除效率可达85%以上，工艺上要求将氨逃逸量控制在3×10 -6 以下。
②低低温电除尘（ESP）装置工作原理 低低温电除尘技术由日本播磨重工（IHI）开发，相比于传统电除尘器，低低温电除尘装置除尘效率可达99.8%，符合超低排放的要求。低低温电除尘装置在环保岛中位于脱硝和脱硫装置之间，主要包括电除尘器本体系统、电除尘装置的电气系统、上下游的换热器以及相应的烟道结构。
低低温电除尘器的工作原理是，利用上游设置的低温换热器降低进入电除尘器的烟气温度，降温后的烟气进入荷电区，直流高压电源产生的强电场使气体电离，产生电晕放电，进而使悬浮的粉尘荷电，在电场力的作用下，烟气中的粉尘被吸附到阳极板上，在振打极板的过程中，粉尘落入灰斗被收集起来，达到除尘目的。
一般而言，低温换热器采用的热媒是水。离开空预器进入低低温电除尘装置的烟气温度为120～140℃，流过冷却器之后，烟气释放热量，温度会下降至85～90℃，而此时流出换热器的水的温度通常会升高30℃。热媒吸收的这些能量后，一部分流至湿式电除尘与烟囱之间的加热器上用于加热进入烟囱的烟气，使其升温至酸露点之上，防止对烟囱造成腐蚀；另一部分热量可用于加热锅炉补水或气机冷凝水，以提高锅炉效率、降低煤耗。
除此以外，低低温电除尘装置有诸多的优点。首先，烟气的实际流量会随着温度的降低而减小，这样不仅可以降低下游设备规格，节省空间和材料，也有利于锅炉引风机降低能耗，减少日常运行费用。据估计，烟气温度降低后，实际烟气量减少约10%，可节约煤耗1.4g/kW。其次，烟气冷却后，粉尘的比电阻下降，到达电除尘的最佳效率区间（10 4 ～10 11 Ω·cm），如图4-12所示，能够提高荷电性能，避免反电晕现象，进而提高电除尘器效率并降低二次扬尘的可能性。最后，低低温电除尘装置设计安装门槛不高，即使是已经投运的大型机组，也有系统改造的可行性，原有从空预器出口至除尘器的烟道正好可以利用作为增设低温换热器的位置，只需根据此部尺寸设计低温换热器的规格即可。
图4-12 粉尘比电阻与静电除尘效率及电
③脱硫（FGD）装置工作原理 湿法脱硫始于20世纪60年代末，其中，石灰石-石膏湿法烟气脱硫技术因其技术成熟、运行稳定、脱除效率在90%以上，是目前火电行业的主流脱硫技术，得到广泛的应用。
石灰石-石膏湿法脱硫的工作原理是利用脱硫剂石灰石粉经溶解后形成石灰石水溶液，经吸收塔循环泵输送，在吸收塔内由喷嘴雾化喷入烟气中，烟气中的SO 2 与喷入的碱性物质发生化学反应，生成亚硫酸钙和硫酸钙，SO 2 被脱除。脱硫后的烟气依次经过除雾器除去雾滴、烟气再热器加热升温后，经烟囱排入大气。浆液中的固体物质连续地从浆液中分离出来，经脱水后浓缩成具有较低含水率的石膏副产品。脱硫装置化学反应原理如图4-13所示。
图4-13 脱硫装置化学反应原理
脱硫装置在环保岛中位于低低温电除尘装置的下游、湿式电除尘装置的上游。主要包括烟气系统（烟道挡板、烟气再热器、增压风机等）、吸收系统（吸收塔、循环泵、氧化风机、除雾器等）、吸收剂制备系统（石灰石储仓、石灰石磨机、石灰石浆液灌、浆液泵等）、石膏脱水和储存系统（石膏浆泵、水力旋流器、真空皮带脱水机等）、废水处理系统及公用系统（工艺水、电、压缩空气等）。
④湿式电除尘（WESP）装置 烟气在经过低低温电除尘器之后，虽然能脱除99.8%的粉尘，但往往仍然达不到超低排放要求。此外，烟气经过脱硫装置时，会再次携带相当数量的微细颗粒物及液滴，因此，需要在脱硫装置下游增设湿式电除尘装置。
湿式电除尘器的工作原理是直接将水通过喷嘴雾化喷向放电极与电晕区，由于水的比电阻相对较小，水滴在电晕区与粉尘结合后，使得粉尘的比电阻下降。在直流高电压的作用下水雾荷电分裂并进一步雾化。电场力、荷电水雾通过碰撞拦截、吸附凝并，捕集粉尘粒子，粉尘粒子在电场力的驱动下到达集尘极，而喷在集尘极表面的水雾形成连续水膜，流动的水将捕获的粉尘冲刷到灰斗中随水排出。湿式电除尘器能有效遏制二次扬尘的发生，对微细颗粒物、重金属等有着显著的脱除效率，对PM2.5气溶胶颗粒物的脱除效率可达99%以上。
（2）火力电站环保岛装备流场设计指标
为了保证火力电站环保岛的高效长期运行，达到超低排放的最终目的，环保岛中的脱硝、低低温电除尘、脱硫、湿式电除尘装置有各自的流场设计指标。
①脱硝装置 脱硝装置流场设计指标：催化反应器入口平面烟气速度分布相对标准差<15%；氨浓度相对标准差<5%；烟道内烟气最高速度应不产生金属构件的明显磨损，应控制在30m/s以内；飞灰颗粒分布应尽可能均匀；脱硝装置全流程压损尽可能低。
在脱硝装置运行过程中，为了保证氮氧化物脱除效率，需要将催化反应器入口平面的烟气速度分布相对标准差控制在15%以内。烟气速度分布均匀度的提高，能够保证烟气通过催化反应器时的停留时间，有利于烟气和催化剂充分接触，获得较高的反应效率。同样，催化反应器入口平面氨浓度分布相对标准差也需要控制在5%以内。氨浓度分布越均匀，说明烟气和氨混合均匀度越高，脱硝反应时反应物的利用程度就越高，反应越完全，局部氨浓度过高造成氨逃逸量过量的问题也能避免。控制烟道内的烟气最高速度，可以避免高速烟气对烟道内导流结构、支撑结构的过度冲刷，降低烟道内结构的磨损风险。控制飞灰颗粒分布均匀度的目的是为了保护催化剂。在环保岛中，脱硝装置位于锅炉装置下游，燃烧后带有大量飞灰颗粒的烟气会直接进入到脱硝装置。由于飞灰颗粒的密度远大于烟气，在流动情况下具有比烟气更大的惯性，携带飞灰颗粒的烟气在经过一系列弯道结构时，很容易在局部地区产生富集。如果不及时对飞灰颗粒富集情况进行控制，烟气携带飞灰颗粒进入催化反应器，容易对催化剂造成冲蚀、影响脱除效率并降低催化剂的使用寿命。因此，需要控制飞灰颗粒分布均匀度，在流场优化的过程中预防飞灰颗粒的局部富集。脱硝装置的整体压损表征着装置的能耗，在流场调控时尽可能降低压损，符合节能减排的方针，是脱硝装置重要的设计指标。
②低低温电除尘装置 低低温电除尘装置流场设计指标：多台电除尘器之间的烟气流量负荷尽可能均匀；电除尘装置入口处的烟气速度分布相对标准差<15%。
通常而言，低低温电除尘装置包含多台电除尘器和多台低温换热器。对进入每台电除尘器的烟气负荷进行控制，确保进入每台电除尘器的烟气流量趋于一致，能够保证每台低温换热器的换热效率，避免烟气负荷不均导致的烟气换热效率过低。同时，需要对电除尘装置入口分布均匀度进行控制，对于低低温电除尘装置，烟气进入电除尘器本体的速度分布是影响除尘效率的最直接因素。
③脱硫装置 脱硫装置流场设计指标：烟气在脱硫塔中的速度分布相对标准差尽可能低；温度分布尽可能均匀；脱硫装置多个出口之间的烟气流量负荷尽可能均匀，因为每个出口都与一台湿式电除尘器相连。
烟气在脱硫塔中的速度分布相对标准差表征烟气在脱硫装置中的分布情况。在脱硫装置中，烟气与喷淋浆液的充分接触是决定脱硫效率的最主要因素，而烟气在脱硫装置中的分布情况，影响着其与喷淋浆液相互接触。因此，优化脱硫装置的烟气速度场，使烟气速度分布相对标准差尽可能低，有利于保证脱硫装置的整体运行效率。考虑到石灰石-石膏湿法脱硫的效率随着温度升高而降低，温度分布均匀度也是重要的控制参数。调控脱硫装置内温度场尽可能均匀，能够避免脱硫效率局部偏低，符合超低排放的需求。在火力电站环保岛中，离开脱硫装置的烟气会进入湿式电除尘装置中，由于空间约束和装置尺寸原因，下游往往存在多台湿式电除尘装置，形成“一拖多”的模式。为了保证湿式电除尘装置的运行效率，需要对脱硫装置多个出口之间的烟气流量负荷进行调控。因此，脱硫装置多个出口之间的烟气流量负荷也是重要的设计指标。
④湿式电除尘装置 在火力电站环保岛中，湿式电除尘装置与低低温电除尘装置类似，其流场设计指标：多台电除尘器之间的烟气流量负荷尽可能均匀，电除尘装置入口处的烟气速度分布相对标准差<15%。
（3）流场优化的计算流体力学仿真技术
随着计算机技术的日益进步，计算流体力学（computational fluid dynamics，CFD）已经被广泛应用于火力电站环保岛设备流态模拟和优化设计过程中。
①计算流体力学简介 计算流体力学在20世纪30年代因为飞机领域研究的需求开始被运用。从20世纪60～70年代开始，计算流体力学得到快速发展。在80年代之后，CFD技术已普遍应用在工业领域。目前，CFD技术已发展成熟，在各行业领域都有应用，能对很多工业问题进行有效的模拟计算分析。
计算流体力学是指通过计算机软件实现模拟的方式对包含流体运动、传质、传热以及多相混合等物理过程的系统做出模型求解，即建立相关物理过程的控制方程组并对其进行数值求解。它的基本原理是将原本在时间和空间范围上连续的物理量场（譬如速度场、压力场等）离散化，并在离散自变量点上基于一定的规则建立物理量场离散变量之间的关系，然后采用适当的算法求解所建立的关系方程组。数值求解方法包括：有限体积法、有限差分法以及有限元法等。
②优化设计方法 对于火力电站环保岛中的装置，常见的优化可分为以下几种。
a.调控策略优化 以非均匀喷氨为例，在获得上游烟气速度分布的情况下，基于已有喷氨格栅分区信息，通过调节阀门控制喷氨入射量，保持入射总量不变，增加烟气高速区的喷氨量，减少低速区的喷氨量，使烟气与氨充分混合，避免催化反应器局部区域氨浓度过高或过低，保证氮氧化物脱除率，同时控制氨逃逸量。火力电站环保岛中其余装置的调控策略优化与非均匀喷氨类似，在此不赘述。
b.装置结构优化 装置结构优化，指的是经过CFD仿真，获得流场参数之后，在流场中增设导流板、导流条等结构，或者对已有的装置进行结构优化，以达到流场设计指标的目的。
典型的，如导流板结构设置、飞灰防聚并导流结构设置、整流格栅结构优化。导流板结构是常规的流场调控装置，而反聚并导流结构则主要针对的是烟气携带的飞灰颗粒，其结构示意如图4-14所示。以飞灰防聚并导流结构为例，由于在环保岛中脱硝装置位于低低温电除尘装置上游，飞灰颗粒数量较多，该结构一般布置在脱硝装置中。基于CFD仿真结果，对飞灰颗粒可能富集的区域进行判断并根据装置尺寸设置合适的飞灰防聚并导流条，分散局部富集的飞灰颗粒，防止高速烟气携带的飞灰颗粒对支撑结构、导流结构、催化剂造成冲蚀、降低装置运行效率。
图4-14 飞灰防聚并导流结构示意
c.装置外形优化 装置外形优化，指的是利用CFD仿真，对装置的外形尺寸和结构进行优化及再设计，以达到流场设计指标的要求。以脱硝装置全流程低压损设计为例，在几乎不影响主要流场设计指标的情况下，对装置的外形进行优化，通过增大烟道内外侧的弧板半径，降低脱硝装置的整体压损，从而降低装置的能耗。
③火力电站环保岛设备流态模拟及优化设计 利用CFD软件，对火力电站环保岛设备进行建模和全流程仿真，并根据上述优化方法进行相应的优化设计。火力电站环保岛中，仿真和优化的对象包括脱硝装置（π式或塔式脱硝装置）或低低温电除尘装置、脱硫装置以及湿式电除尘装置。
a. π式脱硝装置 以某2×1000MW机组烟气脱硝装置为例，典型的π式脱硝装置的仿真范围从省煤器出口开始，直至空预器，包括省煤器、变径烟道、弯道烟道、喷氨格栅、混合格栅、顶盖烟道、催化反应器以及灰斗、过渡烟道等结构。通过在弯道、变径烟道和顶盖烟道设置导流板，同时在飞灰颗粒可能富集的区域设置防聚并导流条，对脱硝装置流场进行优化。仿真及优化设计结果如图4-15所示。
图4-15 某2×1000MW机组烟气脱硝装置仿真及优
b.塔式脱硝装置 与π式脱硝装置不同，塔式脱硝装置催化反应器上游的烟道结构较少。相对π式脱硝装置，塔式脱硝装置的变径结构多数为双向变径且幅度较大。以某2×660MW机组塔式脱硝装置为例，其双向变径结构在前后向及左右向均扩张了约7m的距离，如图4-16所示。仿真范围包括入口烟道、喷氨格栅、混合格栅、催化反应器及尾部烟道。通过在弯道、变径烟道设置导流板，对塔式脱硝装置流场进行优化。仿真及优化设计结果如图4-17所示。
图4-16 双向变径结构示意
图4-17 某2×660MW机组塔式脱硝装置仿
c.低低温电除尘装置 以某2×1000MW机组低低温电除尘系统为例，从空预器出来的烟气被一分为三，分别进入三台低温换热器，编号为A 1 、A 2 、A 3 ，每台低温换热器连接着一台电除尘装置。为了使得多台电除尘装置之间的负荷均匀，在弯道处设置了导流板。仿真及优化设计结果如图4-18所示。
图4-18 某2×1000MW机组低低温电除尘装置仿真
在对低低温电除尘装置进行仿真建模的过程中，除了对负荷均匀度进行优化外，还需要对低温换热器入口平面烟气速度分布均匀度进行优化。低温换热器由许多换热管构成，为了增加换热面积、提高换热效率，还会在换热管上增设翅片结构，如图4-19所示。虽然单个翅片结构厚度有限，但是由于其数量较多，对流场存在一定的影响，因此，也需要对其进行仿真建模。
图4-19 带翅片换热管结构示意
d.脱硫装置 以某2×1240MW机组脱硫装置为例，仿真建模范围包括入口烟道、脱硫塔本体、塔内支架结构、喷淋装置、除雾器。其装置结构示意如图4-20所示。
图4-20 某2×1240MW机组
与环保岛其余设备相比，由于脱硫过程中喷淋装置会喷射出液滴，在对塔内流场进行仿真时，需要采取两相流模型，即考虑液相的石灰石浆液与烟气之间的相互作用。
图4-21给出了脱硫装置不同高度横截面的烟气速度分布云图，这些截面位于喷淋层的中心位置，速度分布相对标准差均在20%左右，表明烟气在喷淋区域内的速度分布相对均匀，脱硫效率能够得到保证。
图4-21 脱硫装置不同高度横截面的烟气速度分布云图
e.湿式电除尘装置 以某2×1240MW机组湿式电除尘装置为例，仿真建模范围包括电除尘器本体以及上下游过渡烟道。通过在电除尘器入口处的梯形扩张烟道中设置孔式均分板和导流板，提高进入电除尘器的烟气速度分布均匀度，仿真及优化设计结果如图4-22所示。
图4-22 某1240MW机组湿式电除尘器仿真及优化设计结果
（4）环保岛远程监控和运行优化
我国火力发电机组数量巨大（4000余座），分布在所有省份，电站环保岛与技术提供方往往距离遥远，环保岛的运行维护难以得到技术提供方的快速支持。一些机组经常要到例行检修时才发现环保岛装备故障，如电除尘器阴极线断线掉针、脱硝装置催化剂磨损、脱硫装置局部堵塞等；另外，脱硫脱硝除尘效率下降虽然不时发生，但由于测点有限、工艺复杂，现场操作人员不能及时发现问题并采取调控对策，导致整个环保岛不能最大限度地发挥作用。为此，开发环保岛健康状态远程诊断系统对故障预警和运行优化有重要现实意义。远程诊断结果包括：脱硝效率、催化剂寿命预测、催化剂局部破损报警、低低温电除尘效率、脱硫塔脱硫效率、湿式电除尘器除尘效率、湿式电除尘器实时负荷等。如图4-23所示是该诊断系统示意及相关模块，它包括L2数据库、模型和算法模块、运行优化模块、实时仿真模块、烟气物性参数数据库、与现场DCS的通信接口等。其中L2数据库是为了与现场DCS实时数据库区分而命名的。L2数据库位于环保岛监控中心，一个监控中心可以同时监控数十个机组的环保岛。诊断系统利用存放在L2数据库中的环保岛历史数据、机组实时数据等，通过实时仿真平台计算脱硫脱硝除尘效率，诊断结果写入L2数据库，同时，通过网络发布到机组环保岛控制室，为现场操作人员提供参考。
图4-23 远程健康诊断系统及相关模块（含运行优化模块）示意
环保岛运行优化技术包括脱硫塔浆液pH值、湿式电除尘器高压供电电压和喷淋水流量设定值、脱硝装置喷氨量设定值等，其设计技术和优化示意如图4-24所示。
图4-24 火电机组环保岛装备设计技术和运行优化示意
（1）数字调速系统的组成与功能
数字调速系统由被控对象（水轮发电机组）、检测部分、数字控制器、执行器等组成闭环控制系统。检测单元主要有频率、水头、有功功率和相位差等的检测，用于反馈信号；数字控制器可由单片机、工业控制计算机（PC）、可编程控制器（PLC）或者DCS、FCS来实现；执行机构主要有常规的电液随动系统、步进电动机或伺服电动机数字式电液随动系统。
数字调速系统的功能主要是对转速（频率）、水轮机的开度、水位及发电机输出有功功率等进行控制。
（2）数字控制器的组成原理
图4-25所示为带电液随动系统的增量式数字PID调速控制系统的组成原理框图，图中步进电动机与电液随动系统组成数字式电液随动系统。由于步进电动机是按增量工作的，可用数字控制器输出的增量对步进电动机直接实行控制，由步进电动机带动电液随动系统调节导叶接力器以控制导叶的开度。频率控制信号可来自频率给定（空载时）和测量的电网频率（并网时使机组频率跟踪电网频率以便快速并网）。功率调节的反馈信号可取自功率变送器，也可取自步进电动机的位移输出。
图4-25 带电液随动系统的增量式数字PID调速控制系
（3）数字调速系统的三种调节模式及其转换
数字调速系统有频率调节、功率调节和水轮机开度调节三种调节模式：空载状态下只能是频率模式，并网后如调度中心要求机组担任调频任务，则调速器必须处于频率调节模式；如果调度中心要求机组担任额定负载调节，则调速器可在功率调节或水轮机开度调节模式下运行。
数字调速系统的三种调节模式间的转换关系如图4-26所示。
图4-26 数字调速系统的三种调节模式间的转换关系
①频率调节与跟踪
a.频率自动调节 当机组处于空载运行时，调速器在自动工况，频率跟踪功能退出，此时频率给定为 f * ，频率反馈为 f ，控制策略一般为PID控制。
b.频率跟踪 当投入频率跟踪功能时，控制器自动地将网频作为频率给定，与频率自动调节过程一样，在调节过程终了时，机频与网频相等，实现机组频率跟踪电网频率的功能。
c.相位控制 调速器处于频率跟踪方式运行时，即使机组频率等于电网频率，但由于可能存在相位差，也不能使机组快速并网。
调速系统测量机组电压与电网电压的相位差Δ φ ，经PI控制器运算后，其结果与频率经PID控制器运算后的值相加作为控制器输出。优化PI控制器的参数，可使机组电压与电网电压的相位差在0°附近不停地摆动，使调速器控制的机组的并网机会频繁出现，可实现机组快速、自动、同步并网。
②功率调节 并网运行的发电机的调速器受电网频率及功率给定值控制。机组并网前 b p =0，并网后，频率给定自动整定为50Hz， b p 置整定值，实现有差调节；同时切除微分作用，采用PI控制，并投入人工失灵区。这时，导叶开度根据整定的 b p 值随着频差变化，并入同一电网的机组将按各自的 b p 值自动分配功率。控制器的功率给定值由电网根据负荷情况适时调整。功率信号一方面通过前馈回路直接叠加于PID控制器输出；另一方面与PID输出相比较，其差值通过 b p 回路调整功率。由于前馈信号的作用，负荷增减较快。
③水轮机开度调节 当调速器处于水轮机开度调节运行方式时，发电状态下的调速器按水位给定值采用PI控制。这时，根据前池水位调整导叶开度，使前池水位维持在给定水位，从而保证在相同来水的情况下机组出力最大；在机组频率超过人工失灵区时自动转入频率调节模式。
水情预报系统是一种用于对江河湖泊进行水情灾害监控的系统，是一种将水情、通信技术、计算机和网络技术等多种现代技术相互融合的系统，是能够对监测区降水量、水位、流量、蒸发量、含沙量和水质等水文气象要素及闸门开度等水情数据进行实时测量、快速传送、有效处理的综合性手段。通过利用多种现代技术，有效提高了原有水情预报系统的实时性、可靠性、准确性，大大提高了系统的处理能力。水情自动预报技术为各种水域的水情监控及利用提供了有效支撑，是数字水利建设的基础。建立水情自动预报系统必须解决以下几个方面的问题：①预报模型库的建立；②预报方案的构建；③通用的模型参数率制定；④实时交互式预报。
目前，用于中国水文作业预报的方法基本上可以分为基于相关图法的实用水文预报方案和基于物理概念的流域水文模型两种方法。
基于相关图法的实用水文预报方案是中国水文预报人员长期实践工作经验的总结和凝练，是行之有效的作业预报方法。它既有一定的理论依据，又有大量实测资料为基础，能充分结合本流域的特征，一般具有较高的预报精度。特别是在水位流量关系复杂、水利工程影响较大的流域和河段，实用水文预报方案仍然能发挥重要的作用。实用水文预报方案以图表形式汇编，计算简单，操作方便，运用灵活，并能够随时根据实际发生的情况进行修订。
目前，我国七大流域基本上都已汇编出了比较完善的水文预报方法，归纳起来主要有以下六种预报方法：①考虑前期降雨量的降雨径流经验相关法（antecedent precipitation index，API法）；②相应水位法；③合成流量法；④水位（流量）涨差法；⑤多要素合轴相关法；⑥降雨径流法
典型的风力发电机组的控制系统从功能划分，主要包括正常运行控制、阵风控制、最佳运行控制（最佳叶尖速比控制）、功率解耦控制、安全保护控制、变桨距控制等部分（图4-27）。
图4-27 风力发电机组控制功能框图
在该系统中，其监测应用的传感器类型主要有温度传感器、压力传感器、转速传感器、变桨角度传感器、扭缆传感器以及风速、风向传感器等。用以记录发电量参数和风速风向参数，并根据这些测量获取的信息产生控制作用，对于较为先进的系统，还应能根据历史信息进行长期和短期风量预测。
风机所有的监视和控制功能都通过控制系统来实现，它们通过各种连接到控制模块的传感器来进行监视、控制和保护。控制系统给出叶片变桨角度和发电机系统转矩值，作用给电气系统的分散控制单元的上位机和旋转轮毂的叶片变桨调节系统。采用最优化的能量场算法，使风机不遭受没必要的动态压力。
（1）风力发电机组基本控制系统的要求与功能
风力发电机组的启动、停止、切入（电网）和切出（电网）、输入功率的限制、风轮的主动对风，以及对运行过程中故障的监测和保护必须能够自动控制。风力资源丰富的地区通常都是在海岛或偏远地区，甚至海上，发电机组通常要求能够无人值班运行和远程监控，这就要求发电机组的控制系统有很高的可靠性。
并网运行的风力发电机组的控制系统具备以下功能：
①根据风速信号自动进入启动状态或从电网切出；
②根据功率及风速大小自动进行转速和功率控制；
③根据风向信号自动偏航对风；
④发电机超速或转轴超速，能紧急停机；
⑤当电网故障，发电机脱网时，能确保机组安全停机；
⑥电缆扭曲到一定值后，能自动解缆；
⑦在机组运行过程中，能对电网、风况和机组的运行状况进行检测及记录，对出现的异常情况能够自行判断并采取相应的保护措施，并能够根据记录的数据，生成各种图表，以反映风力发电机组的各项性能；
⑧对在风电场中运行的风力发电机组还应具备远程通信的功能。
（2）风力发电机组的转速与功率控制
风力发电机组中的风力机叶片的空气动力学设计，应保证其能很容易地调节从风中捕获的能量。当风速大于额定值时，为保持风力机机械组件的受力在限制范围内，并将发电机的输出功率控制在安全范围内，必须考虑采取一定的措施，对风力机叶片的捕获功率和转速进行限制。风力机的功率曲线给出了其功率特性，即风速与风力机机械功率之间的关系。典型的风力机的功率曲线具有三个风速参数，即切入风速、额定风速和切出风速。切入风速即为风力机开始运行并输出功率时的风速。为补偿风力机的功率损耗，其叶片必须捕获足够多的功率。额定风速既是系统输出额定功率时的风速，也是发电机自身输出额定功率时的风速。切出风速是风力机停机之前的允许达到的最高风速。
为了保证不同风速条件下发电机均能向电网中输出功率，必须对其采取合适的变速控制。当风速升高至额定风速以上时，为了将风力机输出功率保持在额定值处，必须对其采取功率控制措施，为此目前采用的技术主要有三个：被动失速、主动失速和变桨距技术，而变桨距技术是大中型风力发电机组采用较多的技术之一。采用变桨距技术的风力机在风轮轮毂上使用了可调节型叶片，当风速超过其额定值时，变桨距控制器将减小叶片的攻角，直至完全顺桨。随着叶片前后压力差的减小，叶片的升力也将随之减小。
对于运行在低于额定风速条件下的变速风力机的控制，是通过控制发电机实现的。这种控制的主要目标是在不同的风速下实现风力机捕获功率最大化，可通过将叶尖速比维持在最佳处，同时调节风力机转速的方式来实现的。变桨距风力发电机组根据变距系统所起的作用可分为三种运行状态，即风力发电机组的停机模式、发电控制模式和变桨距控制模式。
①停机模式 变距风轮的桨叶在静止时，节距角为90°（即顺桨状态），此时气流对桨叶不产生转矩，其产生的功率低于内部消耗功率，因此风力机处于停机模式。此时叶片处于完全顺风状态，机械制动器处于开启状态。
②发电控制模式 当风速达到额定的启动风速时，桨叶应能向增大攻角的方向转动，气流对桨叶逐渐产生一定的攻角，风轮开始启动。在发电机并入电网之前，系统的节距给定值由发电机转速信号产生。转速控制器按一定的速度上升斜率给出其速度的定值，变桨距系统根据给定的速度参考值，调整节距角，进行速度控制。
③变桨距控制 当风速高于额定风速但低于切出风速时，在系统发电并以额定功率向电网输电的过程中，为避免风力机遭到损坏，桨叶节距就向迎风面积减小的方向转动一定的角度；反之则向迎风面积增大的方向转动一定的角度。
由于变桨距系统的响应速度受到限制，对于快速变化的风速，通过改变节距来控制输出功率的效果并不理想。因此，为了优化功率曲线，在进行功率控制的过程中，其功率反馈信号不再作为直接控制桨叶节距的变量。变桨距系统由于风速低频分量和发电机转速控制，风速的高频分量产生的机械能产生波动，通过迅速改变发电机的转速来进行平衡，即通过转子电流控制对发电机的转差率进行控制，当风速高于额定风速时，允许发电机转速升高，将风能以风轮动能的形式储存起来，转速降低时，再将动能释放出来，使功率曲线达到理想的状态。
风电场发电负荷预测方法可以分为两种：一种是直接通过风电场的历史电功率时间序列来预测未来的风电场功率，这种方法与我们常用的供电负荷预测方法类似；另一种则是通过对风电场的原动机功率来源——风的预测，间接对风电场的电功率进行预测。可以看出，第一种方法考虑因素很少，算法简单，但预测效果不佳。第二种方法考虑因素较多，预测效果较好，但算法较为复杂，需要大量的计算资源。随着现代计算机软硬件能力的不断提升和新的数值计算方法的不断出现，第二种方法已被公认为最具研究价值的方法。
风速由于受气压、温度、湿度、纬度、地形、海拔、地表粗糙度等众多因素影响，具有很强的随机性和波动性，是气象学中公认最难预测的气象参数之一。
目前针对风速的预测方法主要分为两类。第一类为数值统计预报方法，主要包括：①持续预测法；②卡尔曼滤波法（Kalman filters）；③随机时间序列法（ARMA）；④人工神经网络法（ANN）；⑤模糊逻辑法（Fuzzy logic）。第二类为物理分析方法，主要包括：①空间相关性法（spatial correlation）；②数值天气预报方法（numerical weather prediction）。
（1）恒速恒频风力发电系统
传统的恒速恒频风电系统中使用较多的是同步发电机和异步发电机，其并网方式各有不同。
同步发电机并网要求比较苛刻，必须经过严格的整步或准同步才能并入电网，即使并网以后也必须保证电动机转速不变。这种同步发电机与电力系统之间的连接称为刚性连接。同步发电机运用在风力发电系统中时，弊端就出现了：风速是不可控的，随着风速的变化引起发电机转速的变化，很可能使得电动机发生失步等问题。
风力发电机采用异步发电机时，所采用的并网方式主要有以下几种：直接并网、准同期并网和降压并网 [ 69 ] 。其中，直接并网和准同期并网都要求转速接近同步才能并网，此外准同期并网还要求励磁建立起额定电压，然后再对其进行校正调节，当电动机端电压、频率和相位都达到并网要求时才并网。降压并网和软并网都要在电网和电动机之间添加额外的设备：前者串联电感或电阻等用以减小并网时的冲击电流；后者则使用双向晶闸管进行并网。使用异步发电机的风力发电机组并网时对电网冲击较大。同时系统本身也存在诸如发电机本身不能输出无功功率、需要另外做无功补偿、电压和功率因数控制比较困难等问题。
（2）变速恒频风力发电系统
采用变速恒频双馈电动机的风力发电机组与传统的使用同步电动机或者异步电动机的风电机组并网过程不同。变速恒频双馈式风力发电系统可以根据电网电压和发电机转速的不同来调节励磁电流，当定子侧输出电压满足并网条件时可在变速条件下并网，这种变速恒频双馈电动机与电网构成的连接称为“柔性连接” [ 69 ] 。目前，这种变速恒频双馈电动机的并网方式主要有直接并网、空载并网、带独立负载并网和孤岛并网这四种。
目前，逆变器的输出控制模式主要有两种：电压型控制模式和电流控制模式。
由于在电压型模式中，逆变器输出的是标准正弦脉宽调制信号，因此，并网电流和输出电源的质量完全取决于电网电压，只有当电网电压质量很高时，才能得到高质量的并网电流和输出电源。如果电网电压受到扰动或出现不平衡时，则由于并网逆变器对电网呈现出低阻抗特性，因此，并网电流相应地就会受到扰动，从而降低了输出电源的质量。而在电流型模式中，输出电流是受控量，它的质量受到电网电压的影响较少，这是因为对电网来说，并网逆变器呈现出高阻抗特性。因此，采用这种模式，可以减小电网电压的扰动对输出电流的影响，从而改善了输出电源的质量。总之，一般采用电流型控制模式实现并网控制目标。
光伏并网控制目标是：控制逆变电路输出的交流电流为稳定的高质量的正弦波，且与电网电压同频、同相。
（1）逆变器并网优化控制方法
对于逆变器控制，单独采用PI控制存在原理性稳态误差，且误差信号为一个余弦函数。为了减小和消除系统在输入和扰动同时作用下的稳态误差，可以采用电网电压前馈补偿控制。
由于采用了电网电压前馈的控制方式，使得在反馈信号为零时能产生一个与电网电压相匹配的调制深度，从而避免了直流侧产生过高的电压。同时，通过电网电压前馈控制方式，还可以抵消电网电压及其扰动的影响，使其近似成为一个简单的无源电流跟随系统。
（2）锁相控制技术
并网逆变器不仅要独立地为局域网供电，而且还要与电网连接，将其输出的电能送到电网上去。并网控制的关键是锁相技术。锁相环（PLL）可分为两种：电流锁相环和电压锁相环。电流锁相环以系统输出电流为参考，它通过锁相技术调节使电网电压的相位与电流相位达到基本一致，并使其输出功率因数基本为1，它可以实现良好的平衡负载的能力。电压锁相环主要是通过检测电网电压的幅值和相位，将其与基准电压的幅值与相位进行比较，从而调整逆变器的电压幅值与相位。当它们的相位相差1Hz时，锁相环控制逆变器与电网脱离，但其不能保障电流与电压相位一致，因此功率因数不高 [ 73 ， 74 ] 。
同步锁相环要解决的关键问题在于：如何在不受电网电压扰动影响的情况下，正确检测出电网电压的零相位时刻；如何产生 n 倍于电网频率的等间隔相位离散信号。
（3）串级并网控制策略
在太阳能光伏发电并网控制系统中，除了用同步锁相控制环（PLL）来保证并网电流与电网电压同频同相，也将常规逆变器的波形控制技术应用于太阳能光伏并网发电系统的逆变器控制之中。下面是一种基于双回路控制（有效值外回路、瞬时值内回路）与同步锁相控制相结合的串级并网控制策略，整体设计框图如图4-28所示 [ 75 ] 。
图4-28 串级并网控制设计框图
由于太阳光强度是自然环境的函数，受天气的影响，因此光伏电池系统是一个随机的并且不稳定的供电系统，对系统的控制要比常规电网供电系统复杂得多。在常规的电气设备中，为使负载获得最大功率，通常要进行恰当的负载匹配，使负载电阻等于供电系统（或电气设备）的内阻，此时负载上就可以获得最大功率。对于一些内阻不变的供电系统，用外阻等于内阻的简单方法就可以得到最大功率 [ 79 ] 。
在工作时，由于光伏电池的输出特性受负荷状态、日照量、环境温度等的影响而大幅度变化，其短路电流与日照量几乎成正比地增减，开路电压受温度变化的影响较大，有±5%程度的变化。这样就会使输出功率产生很大变化，即最大功率点随时在变化。因此，就不可能用一个简单的固定电阻（或等效为一个固定的电阻）来获取最大功率。另外，由于光伏电池的输出特性具有复杂的非线性形式，难以确定其数学模型，编制算法会遇到光伏电池正确模型识别的困难，即无法用解析法求取最大功率。要想在光伏系统中高效利用太阳能获取最大功率输出，就很有必要跟踪、控制最大功率点。
光伏阵列输出特性具有非线性特征，并且其输出受光照强度、环境温度和负载情况影响。在一定的光照强度和环境温度下，光伏电池可以工作在不同的输出电压，但是只有在某一输出电压值时，光伏电池的输出功率才能达到最大值，这时光伏电池的工作点就达到了输出功率电压曲线的最高点，称为最大功率点（max power point，MPP）。因此，在光伏发电系统中，要提高系统的整体效率，一个重要的途径就是实时调整光伏电池的工作点，使其工作在最大功率点附近，这个过程就称为最大功率点跟踪（max power point tracking，MPPT）。
目前，关于光伏电池的最大功率点跟踪算法有许多文献资料中都有相关探讨，使用不同的控制方法在其复杂程度及效果上是有很大差异的，依据原理与实现方法，大概可将其归纳为六种方法，分别为电压反馈法、功率反馈法、直线近似法、实际测量法、扰动观察法和增量电导法。
由于蓄电池寿命长短与充放电控制有很大关系，同时太阳能电池发电受光照强度和温度的影响，其输出变化很大，为非线性特性曲线。所以为了最大限度利用系统的发电量并保护蓄电池，防止蓄电池在电池板无法供电状态下向电池板反充，从而使蓄电池达到最佳工作状态，延长其使用寿命。
光伏发电储能控制技术有恒流、恒压以及两阶段、三阶段充电法等。
（1）恒流充电法
恒流充电法是以一定的电流进行充电，在充电过程中随着蓄电池电压的变化进行电流调整使其恒定不变。该方法适用于对多个蓄电池串联的蓄电池组进行充电，能够均衡蓄电池组单个电池充电差异；缺点是过长的充电时间且充电电压在后期会偏高，不易控制。所以在光伏发电系统的VRLA蓄电池中不适合使用恒流充电方法。
（2）恒压充电法
恒压充电法是以一恒定电压对蓄电池进行充电。因此在充电初期由于蓄电池电压较低，充电电流很大，但随着蓄电池电压的渐渐升高，电流逐渐减小。在充电末期只有很小的电流，这样在充电过程中就不必调整电流。相对恒流充电，此方法的充电电流减小，所以充电过程中析气量小，充电时间短，能耗低，充电效率可达80%；如充电电压选择适当，可在8h内完成充电。此方法的缺点如下。
①在充电初期，如果蓄电池放电深度过深，充电电流会很大，不仅危及充电控制器的安全，而且蓄电池可能因过流而受到损伤。
②如果蓄电池电压过低，后期充电电流又过小，充电时间过长，不适合串联数量多的电池组充电。
③蓄电池端电压的变化很难补偿，充电过程中对落后电池的完全充电也很难完成。
（3）两阶段、三阶段充电法
两阶段充电法弥补了恒流与恒压充电方法的缺陷，结合了恒流与恒压充电法的优点。第一阶段电压和电流工作状态与恒流充电法类似；第二阶段采用恒压充电方式对蓄电池充电。
两阶段充电法的优点：在第一充电阶段，VRLA蓄电池充电后期不会出现象恒压充电中的大电流；在第二充电阶段，也避免了VRLA蓄电池电压过高的现象，不会导致过量析气的产生。
三阶段充电法是当蓄电池容量已经达到额定容量，此时铅酸蓄电池以较小的电流向蓄电池进行浮充电模式对其充电，铅酸蓄电池在浮充阶段的充电电压比恒压阶段时要低。
核电厂的功率控制系统一般包含核反应堆功率控制系统、核反应堆冷却剂温度控制系统及化学与容积控制系统。而核电厂功率控制系统对于改善核反应堆的升降、停堆和启动功率及保持核反应堆运行的稳定性等具有重要影响。尤其是做好功率控制协调，可确保核反应堆保持经济、安全的运行状态。对功率分布及功率控制协调需实现剩余反应性的消除，以弥补运行中因中毒、温度变化等造成的反应性变化。
（1）反应堆功率控制调节方法
如今工业用电的需求对电网调峰提出较高要求，核电站也要适应电网调峰的要求。
①PID控制 PID控制具有较高的可靠性和鲁棒性，且算法简便，在不同工业领域的生产控制中均获得了较好的控制效果。反应堆功率控制可选用冷却剂平均温度PID控制器和功率PID控制器开展功率调节。PID控制器选用数字PID控制中的增量算式。在降功率与升功率条件下，选用经验调节方式，先对比例系数进行调整，然后依次分别是积分系数和微分系数，由此获得降功率与升功率两部分PID的参数。按照以上参数设置的PID控制器在不同工作条件下都具有较好的控制效果，而当反应堆工作状况与调节工况偏差过大时，控制效果便会明显减弱。
②专家PID控制 专家控制是指模拟人工智能将人为对事件的主观信念纳入到控制系统中，按照高水平操作员的经验或经验规则完成系统管控。而专家PID控制便是将PID控制与专家控制规则相结合，其不仅具备传统PID控制的稳定性优势，且具备专家控制的智能性。在控制时主要依据专家调整变量的经验或专家知识对PID控制器内的微分、积分和比例实施有效整定，以大幅度提升PID控制的动态性。而恰当设定和应用此类经验规则是专家PID控制器设计的关键环节，应用中可依据核反应堆功率系统的实际运行规律按照控制需求对系统变化速率和超调量实施控制，直至实现反应堆的功率调控。此种方案不但能充分利用PID控制器的稳定、简捷和易于现场操作的特点，还能将专家控制规则不受被控对象数学模型影响的特点有效集成，由此可极大提升系统控制质量。
（2）功率控制与功率分布的协调
在核反应堆功率控制系统上加上了功率分布的限制，使得核反应堆在功率变化时，轴向功率偏移量满足运行梯形图要求，保证核反应堆运行的安全性。功率分布与功率控制系统流程如图4-29所示。
图4-29 功率分布与功率控制系统流程
①设定运行的目标区域 在设定反应堆运行的目标区域时，采用常轴向偏移法，目标值AO ref 会随着堆芯寿命期的变化而不同。
②功率分布调节 可使用双堆数学模型对反应堆堆芯活性区进行划分，得到的上下部分各选用六组缓发中子的点堆子动力学方程控制，通过功率分布系统便能实时检测上下两个点堆的功率状况，然后利用算法求得轴向偏移；再与实际功率水平相结合共同代入到运行带中检测能否满足运行标准。若满足，则继续开展功率调控；若不满足，则先压低功率变化幅度，再对功率分布是否符合梯形图要求进行检测，由此循环监控，以确保工作过程中功率分布符合安全运行标准。
③轴向偏移控制 选用上述功率分布调节方式，当功率由20%上升至100%时加入协调控制，反应堆的轴向偏差更低，其运行的稳定性与安全性更有保障。
（1）状态逼近法（SOP）的背景
20世纪80年代初，法国根据美国三里岛事件的经验反馈，针对事件导向事故规程（EOP）的局限性，开始研究状态逼近法事故程序（SOP），其目标是能够处理叠加事故；可以在出现人因失误后进行诊断和修正；用较少的程序覆盖更多的事件；可以覆盖更严重的事件。2003年，法国全部核电站采用SOP。
（2）状态逼近法（SOP）介绍
①SOP的设计思想 核电站的事故种类是无限的，但是电站的物理状态是有限的；通过在主控室得到的信息。就可以确定堆芯的物理状态；在事故工况下，可以通过反映机组状态的6个状态功能参数的实际情况，选取适当的策略来控制机组，以保证堆芯的安全。
②对热工水力事件进行分级 SOP对热工水力事件进行了分级，分级标准是反应堆6个状态功能的参数域值，按照各参数即时显示值与域值比较可以将其分为三级：没有降级、部分降级和降级。
6个状态功能和关键参数分别为：次临界度（ S/K ，中间量程）；堆芯余热导出[WR（ p ， T ），饱和裕度]；一回路水装量（IEP堆芯水位）；二回路水装量（IES蒸发器水位）；二回路完整性（INTs蒸发器压力和放射性）；安全壳完整性（INTe安全壳压力和放射性）。
③根据状态分级采用相应的程序进行事故处理 根据状态分级采用的不同的SOP程序进行处理。状态功能降级时使用ECP4；状态功能部分降级时使用ECP2/3；状态功能未降级时使用ECPI/ECPR1。
④SOP处理事故的八大策略 SOP中一回路处理事故的策略共8个：稳定一回路；稳定一回路-控制反应性；平缓后撤；快速后撤；恢复余热导出；降低过高的Δ T sat ；恢复一回路水装量；堆芯的最终保护。
⑤SOP控制机组参数的主要思想 SOP控制机组参数的主要思想是：优先采用正常可用的反应堆控制功能，在其正常功能出现不可用时，按照优先顺序采用替代的控制功能，目标是实现规程要求的参数目标。比如：反应堆冷却，正常采用SG（蒸汽发生器），SG不可用时，利用安注和破口，最后采用安注-排泄（稳压器安全阀打开）。操纵员执行SOP，实际是在完成两个任务：确认保护动作，控制机组参数。
⑥程序结构、循环使用、监视事件发展过程 在每本SOP程序里面，有若干个处理事故的策略或序列，每个序列是根据机组6个SF的参数变化情况在事故处理程序的初始定向（IO）中进行选择的，在单一事故或者初因事件没有恶化的情况下。一般只需要采用某一程序的一个序列进行事故控制。
每个序列的结构基本一样，由三部分组成：控制（机组）-监视（重要设备和系统）-重新定向（重新评价机组状态），重新定向的目的是确定下一步的控制策略（或者停留在本序列，或者更换序列或事故程序），三部分构成一个循环。
循环控制的作用在于不断检查每个序列的目标是否达到，处理机组叠加故障，以及弥补人员执行程序中的错误。
⑦SOP引入了一些新的控制方法
a.冷却方式的多样性 SOP包含的冷却方式比EOP明确而全面。包括：打开稳压器安全阀，最大速度冷却，快速冷却，最终冷却方式，冷却速率要求等。
b.对主泵的运行要求发生了变化 事故情况下停运主泵不再只看饱和裕度，而是以堆芯水位和饱和裕度为参考，此外根据循环监视的主泵运行情况决定是否停运主泵。
c.改进了对堆芯水位的监视 为了保护堆芯，SOP改进了对堆芯水位的监视，增加了一个沸点仪以监视堆芯水位和堆芯出口饱和裕度这两个反映堆芯状态的最重要参数。
d.放射性蒸发器再利用 在要求进行最终冷却或者在三个蒸发器都存在放射性情况下冷却堆芯时，要求对放射性可以监测的（放射性读数在记录仪满量程之内）蒸发器重新解除隔离投运，进行堆芯冷却。
（3）SOP的不足
①在单一始发事件发生时处理事故不够迅速，因为它考虑了各种可能出现的情况。
②处理正在演变的事件时不够灵活，它只关注参数是否达到降级标准，不太考虑人的能动性以及提前干预的可行性。因此，法国电力公司专门出台管理文件。告诉持照人员在执行事故程序时，如何在“忠实”和“有效”之间找到最佳点。
③使操纵员忙于执行文件和操作，不能参与主动的监控和思考，因此其安全作用减弱，失去了很重要的一道屏障。