一种适应新型电力系统深度调峰快速调频的工程最速控制器探讨

卢金龙 常威 朱晓艳 冯竞 李海江

摘要：当前我国经济体制的改革工作不断得到深化，电力企业在这样的发展背景下也得到了相应的提升。电力系统本身是一个较为复杂的系统，需要借助各种自动化的技术帮助提升自身的管理和数据分析工作，而现阶段发展较快的新型电 力系统能够较好地帮助电力企业提升自身工作的效率，减少因为不可控能源的消耗所带来的环境污染的问题。电力系统在发展的同时需要借助一定的调控机制帮助增加调峰、调频能力，在现有建设的基础之上提升各项深度调峰快速调频工作的性能。但是通过调查发现，现阶段很多电力企业的常规积分器在使用的过程中还存在一定的缺陷，导致运用的整体性能不能达到预期的标准。因此，需要研发出一种能够适应新型电力系统深度调峰快速调频的跟踪滤波器，跟踪滤波器主要是采用EFTF构造出一种工程最速控制器，来解决传统的调控器在运作过程中出现的缺陷，帮助提升调控和运作的性能，对于电力企业而言具有较为重要的意义。

关键词：电力系统;深度调峰快速调频;跟踪滤波器;最速控制器;快速调频

引言

我国科技技术水平在得到提升的同时给各行业的发展带来了一定的便捷，尤其是针对电力企业而言，电力企业是保障人们日常生活和工作的一个基本的组成部分，同时也是关系国计民生和国家战略的基础支柱产业。电力系统整体来说是一个庞大的系统组成，涉及到的部门较多，例如：热电厂、火电厂、水电厂、生物电厂、垃圾电厂、风电厂、核电厂、太阳能电厂、潮汐电厂、太阳能光伏发电、地下热能电厂等，能够直接进行远距离的电力输送，为我国的民生和经济贡献出了非常重要的作用。当前，我国重点的跨省电力系统共有五个，分别是华东、东北、华中、华北和西北五个系统。随着国家对于环境的重视程度逐渐加深，节能减排的生产目标已经成为当前电力企业在发展时重点需要关注的一个对象，其中太阳能发电和风力发电已经成为最主要的节能发电的形式之一，对于减少达到碳排放的标准有着非常重要的意义。为了更快地响应国家的号召，电气系统需要在自身系统中添加一些绿色新能源的装机帮助建设现代化的电力系统，实现电力系统深度调峰快速调频的目的，使得工作效率更快，见效速度更快。当前，我国在2018年到2021年期间，已经组织相关的研究团队发明了快速调频控制器，能够满足电力系统生产工作的需求，同时还能有效地提升深度调峰和快速调频服务能力的客观需要。

一、控制科学的发展和火电机组过程控制技术的基本现状

火电机组是热控系统中的一个重要的组成部分，当前很多火电厂都在使用传统的分散系统，提供相关技术的同时已经不能满足当前的发展状况。随着时间的发展给电力企业的工作提出了更高的要求，无论是控制器的精准度还是性能方面都有着较高的发展需要。经过长时间的研究，当前已经研制出了新型控制器，并且在对这些控制器进行研发的过程中，还产生了种类丰富的介于经典控制与先进控制之间的一类高性能控制策略，例如内模控制器、预估控制器、反馈控制器等[1]。控制器的建设主要是解决传统控制器中存在的各种数学模型问题，获取更精准的数据，能够有效提升电力企业在发展和运行中模型的控制性能。

二、工程最速控制器简介

工程最速控制器又被称为EFC，这一技术的研发从2016年-2018年之后设计成型，经历了长时间的研发，在2019年底得到了大规模的应用。当前，在工程最速控制器方面已经研发出两种控制器，一种是工程最速比例积分控制器，另外一种是EFPI 与工程最速比例微分控制器[2]。这两种控制器都是现阶段能够进行快速跟踪的控制器，与传统的电力系统内部使用的控制器相比有明显的改进。

1.1工程最速跟踪滤波器

零加速度最速跟踪滤波器在自身的传递函数表达中对于传递函数和惯性时间常数的表达存在一定的不同，需要将这两者进行统一化，分别用等量的单位计数值对其进行统一，一般的时间表达为s，增益量纲为一，阶次量纲为一，相位单位符号为°。跟踪滤波器在对数字进行输出的过程中通常会比一般的一阶惯性滤波器产生更快的速度，而最速跟踪滤波器能够在一阶惯性滤波器的基础上进行数据更好的转化，在转化的过程中如果没有非常特殊性的要求，一般的最速跟踪滤波器的输出方式为n=16[3]。最速跟踪滤波器在电力系统中能够有非常多的用途，将其使用在过程信号滤波中可以直接构造工程最速积分器、工程最速微分器等滤波器中。

2.2工程最速比例积分控制器与工程最速比例微分控制器

一阶惯性滤波器在工程最速控制器中主要是帮助整个流程用于反馈的一个整体性的发展需求，通过对一阶惯性滤波器不同阶段所需要的输出和输入环节的处理，能够直接得到相应的反馈环節的使用。通过使用同样的操作原理也可以直接对最速跟踪滤波器进行处理工作。它们在不同的阶段和区间之内所要表达和传递的函数值有一定的差别，通常在传递函数、积分时间常数以及跟踪滤波器之间的数据信号都会有不同的展现。跟踪滤波器与常规积分在进行仿真模拟实验的过程中分别输入不同的滤波值所产生的结果存在一定的差异，随着数值的增加跟踪滤波器会与常规积分一同增加，两者之间成正比的关系。

工程最速比例-积分控制器的表达式为

都是工程最速比例-积分控制器的传递函数，外部比例会随着增加[4]。如图1所示。

工程最速超前观测器又被称为EFLO，在算式变换的同时主要针对各项时间常数中的数值进行变换和增益，与滤波器之间的传递函数、滤波时间常数之间的关系呈等量关系，当内部发生功率增加时，控制内部整体的数值会降低，以此来达到平衡噪声干扰的目的。通过算式可以得出TEFLO=263s，TFOF=5.66s，由此可以直接得到工程最速超前观测器中频率特性的数学计算结果，结果显示工程最速超前观测器本身就具有一定的超前相位。

2.4工程最速控制器参数整定

将 Z-N 法则直接放置在整个参数调整当中，主要的目的是直接鉴别和调整工程最速控制器中各项参数的调整工作，从某种意义上来说Z-N 法则也是一种电力系统中用于建模的一种新的方式，又被称之为ZNM模型，ZNM模型中主要涉及到的传递函数、增益、纯滞后时间常数、时间常数几项，能够直接用于建模中的各项参数的设置[5]。

2.5工程最速控制系统

工程最速控制器中对于各个系统之间的参数的调整有一定的输出过程，一般在进行控制系统的同时主要是采用黑箱过程（简称BBP），在控制系统中直接输入相应的数值能够直接获取黑箱过程的输出过程信息，在此基础上再建立相应的ZNM模型。ZNM模型在控制器内部进行建立主要的目的是帮助整个信息模型的建立提供精准的数值保障，增加研究的难度。

ƒBBP（s）、ƒEDCM（s）分別为BBP、EDCM的传递函数，建立相应的ZNM模型之后，即可直接的出相应的函数值。

2.3最优PI、PID控制

工程最速控制器的控制性能需要有一个能够直接作为对比的对象，工程最速控制器与PI、PID之间的关系需要进行相应的对比，以此来得出相应的数值比较。在过程输入中需要将黑箱过程、EDCM、函数值进行输入处理，再得出相应的函数值[6]，同时还需要注意对于各项传递函数值、比例增益之间的数进行处理，能够直接得到最终的时间常数作为判断的标准。如图2所示。

2.7工程最速控制器性能

ZNM模型建立中可以直接根据控制器对其进行规范化的调整，一般得到的范围在0.138s之间，将TCA的数值调整为125s，得到的EFC参数为KEFPI =1、TEFI=337s、TEFLO=263s，在TFOF=5.66s，得到NPG为10。想要更好的发挥出控制器之间的性能关系比，可以直接将珍格格系统的PM设置在45°之间，在这个范围之内的数值可以得到较好的体现。同时EFC在黑箱控制中的PM和AM数值的变化会直接跟随变化关系的数值有一定的变化，在调控的同时需要将这两者综合的考虑在内。模型建立之后控制器内各项参数的结果可以直接根据具体的实验结果得知，例如POPT（t）、POPID（t）、PEFC（t）以及BBP[7]。各项控制性能对比结果相比较原有的指标存在一定的联系，需要调节相应的时间比将其直接弱化处理。时间调节的最主要的目的是将控制过程中产生的各项数值的偏差调整到5%以内，这样的处理方式能够有效地提升调节的性能，获得更加准确的数值。

三、工程最速控制器的商业应用

工程最速控制器在我国的研发和具体使用的时间并不长，真正开始使用在企业中是从2018年以后，经过一段时间的研发和实验，2021年1月，某电厂在自己的生产活动中引入了工程最速控制器的使用，将 EFC 应用于某电厂3号600MW超临界火电机组的一级过热蒸汽温度控制回路，如图3，与PID控制进行对比，其中对比之后的结果显示，PID投入使用的一定范畴之后一级过热蒸汽温度出现了相应的偏差，最大的偏差为5.9℃-8.2℃，切换控制模式之后，温差有所减少，在5.1℃-3.3℃，由此可以得出工程最速控制器的整体性能比PID的性能更优。

结束语

传统的工程控制器在真正的使用的过程中还存在一定的缺陷，经过长时间的研发，研究人员将控制器内部的各项不合规格的参数等进行了重新设置，有效提升了工程最速控制器的使用效率，并且在实施的同时还优化了使用的流程。作为一种新的控制器，工程最速控制器能够在未来的一段时间之内代表火电机组过程控制技术的一种发展方向，帮助推动电力企业良好的发展趋势，具有较为重要的意义。

参考文献

[1]李军，黄卫剑，陈锦攀，等. 一种适应新型电力系统深度调峰快速调频的工程最速控制器[J]. 广东电力，34（8）：10.

[2]张利军，孙黎滢，黄锦华，等. 考虑深度调峰和需求响应的电力系统灵活性优化调度方法[J]：，2019，052（005）.

[3]王淑云，娄素华，刘文霞，等. 考虑火电深度调峰的电力系统低碳发电优化研究[J]. 全球能源互联网，2019，2（03）：24-29.

[4]刘新东，陈焕远，姚程. 计及大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型[J]. 电力自动化设备，2018，032（002）：95-99.

[5]马彦宏，姜继恒，鲁宗相，等. 基于随机生产模拟的火电机组深度调峰提升新能源消纳能力评估方法[J]. 全球能源互联网，2019，002（001）：35-43.

[6]应益强，王正风，吴旭，等. 计及新能源随机特性的电网深度调峰多目标策略[J]. 电力系统保护与控制，2020，048（006）：34-42.

[7]李明扬，李瑞连，马康丰. 基于混合整数规划法的深度调峰风电消纳优化[J]. 自动化与仪器仪表，2019，No.240（10）：179-181.