控制回路品质监测与控制参数计算

1. 引言

随着新能源大规模并网 ， 火 电机组需在20%Pe~40%Pe低负荷区间稳定运行并快速响应 AGC指令。模拟量控制系统（MCS）作为机组闭环控制的核心，其回路品质直接决定了主汽压力、温度及水位等关键参数的调节品质。

传统 DCS 缺乏回路品质在线评价与参数自整定能力，运行人员依赖经验调参，难以适应宽负荷及煤质变化；同时，执行机构卡涩、死区等非线性问题难以及时定位，直接影响 AGC 调节性能与辅助服务收益^[1]。

针对上述问题，学术界已开展诸多研究:高志晓等提出了参数自整定自适应 PID 方法^[2]；闫磊指出智能算法与传统 PID 融合是重要方向^[3]；康东东分析了深调工况下的控制难题及预测控制优化路径^[4]；基于DCS 外挂式高级控制（APC）的架构也逐步得到应用^[5]。然而，现有技术仍存在以下不足:

其一，参数自整定落地受对象时变制约。火电厂热控系统参数具有显著时变和非线性，传统固定参数难以适应，现有自整定方法往往因模型失配或策略保守，难以在全工况保持效果^[6]。

其二，执行机构非线性补偿不足。阀门、挡板等执行机构普遍存在增益、死区及滞环非线性，宽负荷下频繁动作使非线性叠加，甚至导致无法投自动。现有研究多侧重算法改进，对机构物理特性评价关注不足^[7]。

其三，宽负荷下模型辨识鲁棒性差。机组具有大迟延与大惯性，依赖单一模型难以在全工况保持品质。深调下对象大范围漂移，传统辨识方法鲁棒性不足，制约了自适应整定效果^[8]。

为此，依托相关科研项目，本文致力于解决以下三个具体工程问题:一是如何建立精确区分参数失配与机构故障的在线评价与诊断体系，解决“重评价、轻整定”的脱节问题；二是如何在对象漂移时，利用在线辨识与内模控制实现 PID 安全、自动整定；三是如何对机构时滞、死区与非线性进行量化评价与精准补偿，解决因物理特性恶化导致的回路无法投自动问题。本文通过构建上述闭环，以期切实提升机组深调工况下的自动投运率与调节品质。

2. 控制回路品质监测需求

在深调及现货市场背景下，控制回路品质监测需解决以下痛点:

一是自动投运率低。深调下对象特性剧烈变化，原 PID 可能失效，运行人员担心引发波动而长期切手动；

二是调节品质下降。负荷、煤质变化导致原参数不再适用，出现超调、振荡，如低负荷汽温超调、变负荷虚假水位等；

三是故障定位困难。传统 DCS 仅报警，无法判断是参数不当、机构故障还是特性变化；

四是考核压力大。回路品质不佳直接拉低 AGC 速率与精度，增加考核电量。

因此，需建立在线监测系统，形成“监测—评价—诊断—整定—验证”闭环。本文设计的系统总体架构如图 1所示，涵盖数据预处理、在线评价、智能诊断、参数自整定以及执行机构评价与补偿五大模块，各模块数据互通。

图 1 控制回路品质监测与参数自整定闭环架构

3. 控制回路品质监测方法

按照图 1 架构，本节重点介绍评价指标、数据预处理及诊断逻辑。

3.1. 性能指标

为使评价具备学术严谨性，统一定义如下:

（1）时域响应指标

1）超调量（σ）:指动态过程中被调量最大偏差与稳态值之比的百分数，反映系统阻尼程度。

2）衰减率（ψ）:指动态过程中相邻两个同向波峰之比，反映振荡衰减速度。

3）调节时间（t_s）:指从扰动发生起，到被调量进入并始终保持在允许误差带内的时间。本文统一取±2% 稳态带。

4）振荡次数（N）:指在调节时间 $t_s$ 内，被调量穿越设定值（稳态值）的总次数。

（2）误差积分指标

误差积分指标用于综合衡量系统动态过程中的偏差累积大小，定义如下:

1）绝对误差积分（IAE）:

适用于一般控制回路评价；

2）平方误差积分（ISE）:

对大误差敏感，侧重于抑制大偏差；

3）时间加权绝对误差积分（ITAE）:

侧重强调调节后期的残余误差与调节时间；

4）时间加权平方误差积分（ITSE）:

兼顾了大误差惩罚与快速性要求。

（3）泛函性能指标（二次型）

为综合平衡偏差抑制与执行机构动作幅度，采用二次型性能指标:

其中， $e(t)$ 为被调量偏差；u(t)为控制量输出； ρ 为控制量加权系数 $(\rho >0)$ 。 ρ 的取值直接决定了系统对控制能量消耗的惩罚力度。工程建议ρ取 0.01-1.0。ρ 越小系统越注重快速消偏（动作剧烈）， ρ 越大越注重平缓动作（防磨损）。

针对定值扰动和负荷扰动，系统将结合汽温、负荷、水位等不同对象的特性，对上述指标分别设定差异化的评价权重。例如，汽温回路要求超调量小、ITAE 权重高；负荷回路要求响应快、ISE 权重高；水位回路要求无静差、IAE 权重高。

3.2. 数据预处理与工况划分

从 DCS 采集数据后需进行清洗:剔除异常坏点、停运及手动状态数据；按负荷区间（如<50%Pe、50%~70%Pe、70%~100%Pe）划分工况以消除特性差异；自动识别稳态段（评价误差与振荡）与动态段（计算超调与调节时间）。算法上采用低通滤波与滑动窗口法，窗口长度设为对象时间常数的3~5倍。

3.3. 品质评价模块

系统依据综合评分（≥90优，80~89良，60~79合格，<60 不合格）定级，并通过交叉比对控制输出、被调量与机构反馈进行特征提取与根源区分:若周期性等幅振荡且输出与反馈同步无卡涩，判定为PID 参数不当；若相同工况下响应变长或偏差增大且伴随煤质/负荷变化，判定为对象特性漂移（模型失配）；若指令大幅变化而反馈滞后、停滞或呈显著滞环，判定为执行机构故障。

针对症结自动生成建议（重整 PID、查机构、改前馈或加死区补偿），结果实时推送。模块支持定期或手动触发，数据存入历史库供迭代优化。

4. 控制参数计算与自整定

4.1. 基于内模的控制参数计算

内模控制（IMC）^[9]具有整定^[10]直观、鲁棒性好的优点。其滤波时间常数越大响应越平稳，越小则越快但鲁棒性下降，工程初值通常取纯延迟时间的一半。但在宽负荷运行中，若辨识模型与实际对象失配（预测残差超限），系统将触发滤波时间常数的自适应调整:失配越严重，自动增大时间常数以牺牲快速性换取闭环稳定；待模型收敛后再恢复，实现性能与鲁棒性的动态平衡。该方法适用于汽温、水位等大延迟对象。

对于二阶惯性对象，其 PID 比例与积分参数亦可由特性参数和滤波常数直接算出。因 IMC 依赖模型准确性，须结合在线辨识更新模型。

4.2. 基于阶跃响应曲线的参数计算

对于无法准确建模的回路，可通过阶跃扰动试验获取过渡过程曲线，计算对象增益、时间常数和纯延迟，然后采用 Ziegler-Nichols法、Cohen-Coon法或经验公式计算 PID 参数^[11]。为杜绝无依据的经验参数，本文优先采用内模控制与辨识结果，经验公式仅作极端工况参考。

现场施加 2%~5%阶跃扰动须满足严格安全约束:仅在负荷平稳、无剧烈波动且无辅机切换时触发；幅值根据负荷率与对象增益动态限制；内置“一键中止”及超限回退机制。对于汽包水位等不允许主动扰动的回路，采用历史数据挖掘技术，利用日常变负荷或泵切换产生的“天然扰动”作为激励信号，结合闭环辨识提取特征，在不干扰运行的前提下完成计算。

4.3. 递推最小二乘在线辨识

为适应时变，采用递推最小二乘法^[12]在线辨识。将动态过程表示为当前与历史被调量、控制量的线性差分关系，纯延迟由滞后步数决定，实时更新增益、时间和延迟。当特性变化超阈值时触发重整。

选取连续变负荷数据拟合，如图 2 所示，即便在负荷快速变动区间，模型预测仍能紧紧跟踪实际反馈，拟合度>95%，证明了该算法能有效捕捉时变特性。

图 2 递推最小二乘在线辨识模型预测拟合曲线

4.4. 自适应 PID 与安全约束

自适应 PID 根据负荷、偏差及变化率动态调整:偏差大时增强比例，偏差小时增强积分，变化率大时减弱比例防超调；接近限幅时抑制积分饱和。

同时引入多重安全约束:通过 PID 输出限幅与速率限制防过载；完善无扰切换与跟踪（手/自动切换及设定值跟踪无扰动）；故障（传感、机构或通信）时自动切手动并报警。在 DCS 中常采用增益调度表或结合模糊规则按负荷段调整参数。

5. 执行机构特性评价与死区补偿

5.1. 执行机构特性评价与死区补偿

执行机构特性直接影响响应速度与稳态精度。在时滞方面，比对指令阶跃与反馈起始时刻计算时滞（如图 3(b)），若超过对象纯延迟 1/3^[13]，说明存在卡涩或气源不足，会导致响应迟缓甚至振荡。在准确性方面，若指令与反馈偏差持续超限（如满量程1%~2%），说明定位不准，需查定位器与传感器。针对全行程试验暴露的死区、回差或非线性（如图 3(a)），需进行死区补偿^{[14, 15]}。常采用叠加死区补偿量、分段线性化修正或修改流量特性曲线，使等效特性接近线性。补偿可提高精度并减小稳态误差，但须合理设置以防振荡。

(a) 死区与回差特性

(b) 时滞辨识

5.2. 故障诊断与保护机制

当机构出现异常时，判定条件包括:指令变但反馈不变（卡涩）；动作时间超限（超时）；指令反馈偏差持续超标（偏差大）；反馈超量程或变化率异常（坏点）。触发后将自动报警并强切手动，记录时间、类型及快照，供后续排查与优化。

6. 工程应用

6.1. 系统概况

华润电力登封一期 2×330MW亚临界机组 DCS 采用上海新华 VCAN6.0。MCS 系统包含锅炉主控、燃料主控、风烟及水位等回路。在改造中，逐页核查原 ABB 逻辑，重点解决函数块、脉冲时间、模拟量参数、惯性及设定值跟踪等问题^{[16, 17, 18]}。整改后经多轮复核，确保组态 100%准确。

6.2. 回路品质监测与参数整定

对风烟、水位等关键回路开展监测与整定。在风烟及燃料控制方面，一次风压阶跃时双风机迅速响应并于 8 分钟内稳定，经内模重整后调节时间缩短约 30%，改造前后对比曲线如图 4 所示，消除了原PID的迟滞与振荡；负压调节中经时滞评价发现 A引风机气源不足并处理，品质改善；燃料主控增加断煤修正脉冲，抑制了断煤波动。

图 4 典型回路（一次风压）改造前后阶跃响应对比

在水位及汽温控制方面，除氧器及高低加疏水阀引入死区补偿，稳态误差减小；#1 高加重整后超调降低约 50%；汽包水位采用三冲量并针对虚假水位增加变负荷前馈，波动由±100mm降至±60mm，对比曲线如图 5 所示。

图 5 汽包水位回路整定前后动态响应对比曲线

四次 AGC 升降负荷试验中，负荷精准跟随，关键参数均受控（响应<20s，偏差<0.5%）。此外，为严格落实闭环机制，系统在参数下发后自动进入 24 小时闭环验证期。若新参数综合评分≥80 分且指标优于原参数，则归档更新；若引发振荡或评分下降，自动触发回退机制，无缝恢复历史最优参数并推送失败原因，确保整定过程不影响机组安全。

6.3. 应用效果

改造前后主要指标对比如表 1 所示。

表 1 控制系统改造前后主要运行指标对比

指标类别	具体指标	改造前实测	考核要求	改造后实测
自动化水平	自动回路投运率	85.0%	/	98.5%
调节品质	主汽压力波动幅度	±0.6MPa	/	±0.4MPa
	汽包水位波动幅度	±100mm	/	±60mm
	主汽温度动态偏差	±8°C	/	±5°C
机组调节能力	AGC响应时间	35s	<20s	15s
	负荷控制偏差	0.8%	<0.5%	0.3%
	常规负荷段变负荷率	1.2%Pe/min	>1.5%Pe/min	1.8%Pe/min
	深调区域变负荷率	0.8%Pe/min	≥1.2%Pe/min	1.3%Pe/min
	AGC月度可用率	98.0%	≥99.5%	99.7%

(注:波动幅度采用峰峰值计算，统计时长为24h，覆盖 50%~100%Pe；“投运率”与“可用率”按月度时间占比统计；“/”为无考核要求。)

由表1可知，各项指标均达标。投运率由85.0%升至 98.5%；主汽压力与水位波动降幅约 33%和 40%，汽温偏差缩减 37.5%；响应时间缩至 15s，偏差降至0.3%，变负荷率远超底线，全面满足了规程与细则要求，降低了考核电量并提高了辅助服务收益。

7. 结论

本文提出了一套集在线评价、参数自整定与机构特性补偿于一体的控制优化体系。构建了多维指标在线评价机制，实现了回路健康状态的自动诊断；结合内模、阶跃响应与递推最小二乘，解决了复杂工况下 PID 参数难以适应时变的难题；针对机构时滞、死区等提出了评价补偿策略，形成了完整闭环。

工程应用表明，该方法克服了宽负荷下对象剧烈变化与机构非线性的影响，投运率大幅提升，主要参数波动降 20%以上，AGC 响应<20s 且偏差<0.5%，满足了考核要求。未来将进一步推动 LSTM、Kmeans 等 AI 算法与现有体系的融合，提升极端工况下的超前预警与全局寻优能力，并探索多回路协同与长期可靠性验证，推动热工控制向更高水平智能化迈进。

参考文献

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