（1）DEH建模及参数辨识。一次调频通常通过控制调节阀门开度实现，而阀门开度由伺服系统控制，为了提高一次调频建模的精确性，提出了考虑非线性因素（包含死区、限幅及由未知非线性因素引出的修正系数组成）的伺服系统模型。传统的参数辨识方法不再适用于新的非线性模型，提出基于三层神经网络的参数辨识方法，使待辨识参数与网络权值对应，训练完成即辨识出参数，有效的提高参数辨识精确性和收敛效率。最后通过某1000MW机组的实际数据，仿真验证了模型及参数辨识方法的正确性，并与不考虑非线性的模型对比，显示考虑非线性的模型具有更高的精确性。（2）以某电厂1000MW机组为研究对象，基于黑箱建模的思想利用神经网络对锅炉进行建模，基于机理建模的方法对制粉系统、管道压损和汽轮机建立了传递函数和微分方程模型。
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1绪论
快速负荷响应要求机组提升在各负荷段内的功率响应能力。由于锅炉设备的固有特点导致热惯性大，会限制机组负荷响应能力，尤其在低负荷工况，蒸汽品质低且流量小，导致常规阀门调节的手段无法快速提升机组出力，需研究更多的负荷调节技术以提高快速负荷响应能力。采用增减调节阀阀门开度是调节功率最直接有效的手段，但是由于阀门实际流量特性与设计流量特性存在偏差，容易造成功率波动[24]。因此可采用现场试验、数值计算和智能算法进行阀门流量特性曲线优化。许斯顿等[25]介绍了某600MW机组的阀门特性试验和阀门流量曲线优化的方法，以及在大修后该方案实施的效果。王文宽[26]通过调节阀流量特性试验，采用现场参数整定方法整定了相关参数。在现场进行阀门流量特性试验往往花费较多时间，且影响电厂正常供电，可借助于理论计算方式如数值模拟方法改善这一缺点。郑国等[28]通过数值计算分析调节阀流动过程，优化了调节阀的气动性能，通过调整DEH阀位管理曲线降低了阀门压损，改善了机组经济性和安全性。近些年，智能优化算法也较多的被用于解决工业问题，如神经网络，凭借着超强非线性映射能力几乎能映射任何非线性模型，且拥有优良的泛化能力和快速的学习收敛能力，使其广泛应用于各领域。目前在火电机组建模仿真领域也有着较多的应用案例，如学者们采用神经网络算法辨识汽轮机调节阀流量特性。
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2功频电液调节系统和协调控制系统建模及参数辨识
2.1功频电液调节系统建模及参数辨识
功频电液调节系统建模及参数辨识本节的主要内容分为两部分，其一是建立具有非线性环节的伺服系统模型，其二是针对性的给出更简单易行且精确性高的参数辨识方法。很多学者在不同领域提出不同的参数辨识方法，如GA遗传算法[140,141]，PSO粒子群算法[142,143]，最小二乘法[144,145]等等，相关算法特性及优劣性在文献[58]中已有总结。为了能满足新模型参数辨识的要求，本文提出一种基于不同特性阶段的输入输出信号分开辨识模型参数的方法。通过观测输出段的特性，辨识伺服系统非线性部分死区和限幅参数。对于其它参数，则构造一种新型的三层神经网络，使网络结构对应于伺服系统模型结构，即把神经网络权值与系统模型参数相对应，通过训练神经网络，使得神经网络模型逼近系统模型，从而获取神经网络权值完成伺服系统线性部分参数及非线性部分斜率的辨识，有效的提高辨识精度和收敛性。
2.2协调控制系统建模及参数辨识
图2-14为某1000MW直流机组模型简化图，主要由四部分模型组成，包括制粉系统模型、锅炉模型、管道压损模型（过热器出口压力至主蒸汽进汽压力损失）和汽轮机模型。直流机组有汽水分离器，这是直流锅炉与汽包锅炉的典型区别，两者蓄热能力相差较大，汽包锅炉有着更大的蓄热能力，但也因此在负荷响应方面有着更大的惯性和延迟。由于锅炉内部复杂的管道、换热及汽水流程，为了便于建模和分析，对模型进行适当简化，再热器环节涵盖在内部没有特别标注，将其与水冷壁等看成一个整体的换热环节。因而对于锅炉整体而言，输入的是燃料量B和给水量W，输出的是过热器出口压力pgc，考虑温度一般控制不变，在此不对其进行深入考虑。值得注意的是，从过热器出口至主蒸汽压力之间的管道压损，由于压损较小，所以在建模时经常对此选择忽略处理，但实际上，这个管道压损会影响一次调频的动态特性，这点将在下文进行详细阐述。在其它情况不变时，机组功率由汽轮机的进汽量决定，因而汽轮机模型应当考虑汽轮机调节阀开度和主蒸汽压力。
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3火电机组一次调频能力分析与评估..............................................................................62
3.1大功率机组一次调频能力仿真与试验分析.......................................................62
3.2基于神经网络的阀门一次调频能力评估...........................................................73
3.3基于EBSILON的高加给水旁路提升负荷能力分析........................................85
4火电机组一次调频优化分析..........................................................................................99
4.1大功率机组一次调频参数优化研究....................................................................99
4.2考虑一次调频能力的火电机组负荷优化分配.................................................114
5总结和展望....................................................................................................................125
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4火电机组一次调频优化分析
4.1大功率机组一次调频参数优化研究
对于采用数字电液调节系统（DEH）的大功率机组，一次调频是其固有功能，在电网出现频差时会自发动作，通过增减阀门开度利用蓄热改变机组出力从而调节频率。在实际机组运行过程中，由于一次调频参数设置的不合理会影响机组调频动态稳定性，有的甚至会失去一次调频功能。因此，为了保障机组一次调频有效性和稳定性以维持电网频率稳定，研究了一次调频参数优化模型。首先仿真一次调频各参数对一次调频的影响，发现速度不等率在多机并网运行时，会影响一次调频负荷分配和系统调频稳定时间。据此提出的优化目标为：在一次调频负荷分配后的功率下，以此计算的煤耗和NOx排放最小。为了简化成单优化目标以方便求解，采用煤耗价格和排污价格将两者统一成单一经济成本目标函数。将电网一次调频稳定、机组一次调频稳定条件及电网要求的速度不等率范围纳入约束条件，最后采用遗传算法求解速度不等率优化模型。
4.2考虑一次调频能力的火电机组负荷优化分配
机组深度调峰需保证能在低负荷稳定运行，为了降低对经济性的影响，一般采用滑压运行方式，但低参数下主蒸汽压力较低，负荷提升速度慢，无法保证调峰调频的快速出力，这意味着机组调峰深度和调峰调频能力在一定程度上不可兼得。当电力系统各机组无法避免深度调峰运行时，如何挑选机组进行深度调峰以及如何分配AGC运行负荷，使电力系统在保证经济性的同时保证足够的一次调频能力以维持电力系统调频稳定性，是一个亟需解决的问题。基于此考虑，首先分析火电机组调峰调频能力及其运行经济性，然后提出了考虑一次调频能力的机组负荷优化分配模型。图4-13为火电机组调峰过程划分，一般分为基本调峰，不投油深度调峰和投油深度调峰[177]。其中，PN为额定功率；P1为基本调峰下限功率，不同区域对该值规定因调峰需求不同而不同，但一般为40%~50%PN；P2为不投油深度调峰下限功率，一般为35%PN，P3为投油深度调峰下限值，在负荷率过低时需投油以稳燃。
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5总结和展望
为了提高火电机组的灵活运行能力，本文对大功率火电机组的一次调频建模仿真和优化进行了研究，主要从一次调频建模、一次调频能力评估和一次调频优化三个方向依次展开。首先研究DEH和CCS的建模，对机组的一次调频能力评估奠定了基础，然后从阀门和高加给水两个方面提出了一次调频能力评估方法。最后，基于一次调频能力的研究提出了机组速度不等率和负荷优化分配算法。主要工作内容总结如下：传统的制粉系统模型添加了修正系数以反映煤种的变化，针对新的待辨识参数集，采用了DEH建模中的参数辨识方法进行一键式辨识。为了保证主蒸汽压力的仿真精确性，对主蒸汽压力的动态特性有重大影响的管道压损进行了建模，采用遗传算法对管道压损和汽轮机模型的参数进行了辨识。最后对各部分模型进行了仿真，以及对各部分模型整合成的CCS模型进行了仿真研究，结果发现仿真曲线与实际曲线吻合的较好，验证了建模方法及参数辨识的正确性。
参考文献（略）
参考文献（略）
