CC BY
1
УДК 004.896
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-7-126-127
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ ЗНАЧЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ НАСТРОЙКИ СИСТЕМ РЕГУЛИРОВАНИЯ УРОВНЯ В БАРАБАНЕ КОТЛОАГРЕГАТА С ПРИМЕНЕНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО
АЛГОРИТМА
И.А. Шалабанов, Л.А. Денисова
В работе рассмотрены вопросы определения оптимальных параметров настройки регулятора питания котлоагрегата при помощи генетического алгоритма (ГА). Представлена разработанная схема модели автоматической системы регулирования (АСР). С целью исследования работы АСР барабана котлоагрегата при возмущениях выполнены расчеты переходных характеристик. Из полученных при оптимизации диапазонов изменения параметров принимались значения, обеспечивающие меньшее количество срабатываний регулятора.
Ключевые слова: барабанный котел, параметры регулятора питания, генетический алгоритм оптимизации.
Введение. В настоящее время в тепловой энергетике существует множество сложно протекающих процессов, которые требуют точного и непрерывного контроля для соблюдения требований к надежности производства и качеству выпускаемой продукции. Следует отметить, что большая часть оборудования на предприятиях данной отрасли промышленности было введено в эксплуатацию более 30 лет назад и эксплуатируется по сей день, при этом проводятся лишь некоторые необходимые ремонтные работы, в особенности это касается котлоагрегатов. Технологический процесс, протекающий в котлоагрегате, требует взаимосвязанной работы многих систем автоматического управления, таких как системы регулирования параметров котлоагрегатов (включающие в себя более тридцати систем), а также автоматические системы защиты, системы регулирования выбросов вредных веществ и системы управления вспомогательными процессами и установками [1, 2]. Качество работы автоматических систем регулирования (АСР) зависит от степени износа объекта регулирования, правильности настройки контуров регулирования, применения современных подходов к управлению, а также новизны используемого оборудования.
Состояние оборудования, изменяемое в процессе длительной эксплуатации, влияет на качество протекаемых технологических процессов, поэтому обеспечение необходимых эксплуатационных характеристик требует определения нового диапазона оптимальных значений параметров работы систем управления. В работе представлена разработанная математическая модель технологического объекта управления, позволяющая исследовать работу АСР питания котлоагрегата и определить оптимальный диапазон значений параметров регулятора с помощью метода поисковой оптимизации - генетического алгоритма.
Исходные данные. В исследовании использовались данные, полученные от структурного подразделения теплоэлектроцентрали №5 (ТЭЦ-5) энергетической компании АО «ТГК-11» (г. Омск) и представленные массивом, состоящим из измеренных значений (наблюдений) технологических параметров котлоагрегата [3], полученных в режиме нормальной эксплуатации объекта и представленные массивом в Excel-файлах за двухлетний период (от 30.01.2022 до 30.01.2024 гг.). В массиве данных при помощи функций программы Excel определялись и сравнивались моменты различных возмущений параметров. На основе этих данных рассчитывались переходные характеристики объектов управления, исходя из которых определялись параметры объекта управления (канала регулирования уровня в барабане котла).
Отметим, что каждая конкретная ТЭЦ проектируется под определенную марку топлива, называемого «проектным топливом». В 2022 году на станции ТЭЦ-5 было выполнено техническое перевооружение энергетического котла БКЗ-420-140-5 с целью расширения диапазона видов сжигаемых углей. Установлены малотоксичные вихревые пылеугольные горелки ПК-749 (производства ОАО «ВТИ») на боковых стенах топки, предназначенные для сжигания каменных углей марки Д и Экибастузского угля марки СС (в качестве основных видов топлива) и сжигания мазута (в качестве растопочного и резервного топлива). На момент снятия данных использовался Экибастузский уголь.
Характеристика оборудования. Используемый паровой котлоагрегат производства Барнаульского котельного завода БКЗ-420-140-5 является однобарабанным, вертикально-трубным, с естественной циркуляцией, в газоплотном исполнении, имеет Т-образную сомкнутую компоновку с вынесенными в отдельную конвективную шахту низкотемпературными поверхностями нагрева. Известно, что барабанным котлам с естественной циркуляцией присуща значительная аккумулирующая способность [3, 4], которая проявляется в переходных режимах, таких как изменение расхода питательной воды, изменение паросъема котла при изменении нагрузки потребителя, изменение паропроводности котла при изменении нагрузки топки. Воздействие каждого фактора приводит к изменению состояния двухфазной среды (вода и пар) и как следствие - к изменению уровня. Следует заметить, что в переходных режимах работы изменение уровня в барабане может не соответствовать знаку математического небаланса. При нарушении стационарного режима в сторону, противоположную знаку материального баланса, возникает так называемое «набухание» уровня: при увеличении нагрузки котла увеличивается парообразование, что приводит к вытеснению некоторого количества воды из экранных труб и кратковременному повышению уровня воды. И, наоборот, снижение паропроизводительности котла влечёт за собой уменьшение парового обмена в экранных трубах, что ведёт к кратковременному понижению уровня. Принято для условий нормальной эксплуатации: номинальный уровень воды в барабане котлоагрегата Нзад = 600 мм, точность поддержания заданного уровня в стационарных режимах ± 50 мм, а допустимый динамический заброс при изменении нагрузки ± 75 мм.
АСР уровня в барабане котла предназначена для поддержания постоянного среднего значения уровня воды (не зависимо от нагрузки котла и других возмущающих воздействий) [4]. Отметим, что снижение уровня ниже места присоединения опускных труб циркуляционного контура может привести к нарушению питания и охлаждению водой подъемных труб, нарушению их прочности в местах стыковки с корпусом барабана, а в наиболее тяжелых случаях и пережогу. Кроме того, чрезмерное повышение уровня может привести к ухудшению работы внутри барабанных сепа-рационных устройств, заносу солями пароперегревателя, а также забросу частиц воды в турбину, что может явиться причиной тяжелых механических повреждений лопаток ее ротора.
В настоящее время в АСР уровня в барабане котла используется регулятор питания котла (РПК), реализованный на аппаратных средствах типа «Каскад» (регулирующий блок Р21). На рис. 1 приведена структурная схема используемой АСР с регулятором РПК-1 (основной регулятор).
На вход АСР подается сигнал основной регулируемой величины (уровня), вспомогательная переменная (расход питательной воды) и возмущающее воздействие (расход перегретого пара) [5, 6].
Сигналы от всех трёх датчиков (унифицированные токовые сигналы 4-20 мА) поступают на измерительный блок И04. В измерительном блоке происходит суммирование поступающих сигналов и сравнение их с сигналом за-датчика, который служит для корректировки уровня в барабане котла, поддерживаемого регулятором.
С измерительного блока сигнал рассогласования поступает на регулирующий блок Р21, который усиливает его и формирует выходной сигнал в соответствии реализуемым законом регулирования. Выходной сигнал регулирующего блока, через блоки БУ21, ПБР-3 (ФЦ-620 для вспомогательного регулятора РПК-2) воздействует на исполнительные механизмы регулирующих клапанов ДУ-250, ДУ-100 через которые осуществляется питание котла водой.
Модель контура регулирования уровня в барабане котла. Отметим, что в регулирующем блоке Р21 реализован традиционный способ регулирования, применяемый в системах регулирования параметров теплоэнергетических процессов с исполнительными механизмами постоянной скорости (ИМПС) [7, 8]. Алгоритм регулирования осуществляется на основе релейно-импульсного пропорционально-дифференциального (ПД) преобразователя, представляющего собой два двухпозиционных релейных звена с зоной нечувствительности и гистерезисом, охваченные общей обратной связью. Такой регулятор совместно с ИМПС регулирующего клапана (РК) приближенно реализует пропорционально-интегральный (ПИ) закон регулирования в так называемом скользящем режиме работы. (выполняется включение ИМПС несколько раз в одном направлении пока ошибка не уменьшится до величины зоны нечувствительности).
Для исследования контура регулирования уровня в барабане котла в среде MATLAB / Simulink [9] разработана математическая модель АСР РПК (рис. 2). Сигнал рассогласования на входе в регулятор АСР котлоагрегата формируется взвешенным суммированием значений сигналов заданного и текущего уровня, а также расходов пара и питательной воды. Сигнал материального баланса, умноженный на коэффициент Kob, используется в системе в качестве местной обратной связи и позволяет обеспечить требуемую точность поддержания уровня.
Выходными сигналами являются импульсы, формируемые регулятором и поступающие на ИМПС для открытия / закрытия РК. Модель ИМПС представлена усилительным и интегрирующим звеньями. Сигнал от указателя положения (УП) РК поступает на вход модели объекта, где используется для получения расхода питательной воды (умножается на коэффициент Kw = 2,04 кг/с/%).
Подсистема объекта управления TOU предназначена для моделирования собственно работы барабана котлоагрегата (рис. 3). Подсистема TOU имеет два входа: расход питательной воды от РК и возмущения (perturbation) расходом пара. На выходе подсистемы формируются сигналы: уровень воды в барабане, расходы пара и питательной воды с учетом их взаимного влияния. Уровень воды в барабане определяется как интеграл от материального небаланса между расходами пара и питательной воды.
Кроме того, в модели барабана котлоагрегата есть апериодические звенья для моделирования динамики влияния возмущений расходами пара и воды [7, 8, 10, 11]. Значения параметров объекта управления (для режимов работы при действии возмущений), найденные по переходным характеристикам, приведены в табл. 1.
В модели предусмотрено вычисление критериев качества работы системы (performance criteria). Критерием качества процесса регулирования являлся интегральный критерий / = /^ s2(t)dt, (е = Hz — Ht, - ошибка регулирования, т.е. разница между заданным Hz и текущим Ht значениями уровня), вычисляемый за время регулирования T.
Sei
Hl» I Нг,% <
Performance
criteria
•JF-
numfc) den{s)
Regulator
ни
,n
CV.T4
Ws Act. M»ch.
Dw
Hob
Ds
DwjHS [kgfe]
► PcrturtHtion.%
H.mm -DsWs] —
Oivfky.'ï,
TOU
Perturbation action,%
Рис. 2. Схема модели контура регулирования уровня АСР РПК
тои
Рис. 3. Схема модели объекта управления - подсистемы TOU
Таблица 1
Параметры модели объекта при возмущениях тепловой нагрузкой котлоагрегата и расходом пара_
Наименование параметра Значение параметра Назначение звена модели (наименование звена)
Коэффициент передачи -0.068 Учет влияния расхода питательной воды Dw на расход пара Ds (W3)
Постоянная времени Twl, с 2.5
Коэффициент передачи Kw2 -0.356 Учет влияния расхода питательной воды Dw на изменение уровня в барабане котлоагрегата (W2)
Постоянная времени Tw2, с 13
Коэффициент передачи Кр1 2.22 Учет влияния расхода пара Ds на расход питательной воды Dw (W1)
Постоянная времени Тр1, с 20
Коэффициент передачи Кр2 6.53 Учет влияния тепловой нагрузки котлоагрегата на расход пара Ds (W4)
Постоянная времени Тр2, с 4
Коэффициент передачи Крз 2.16 Учет влияния расхода пара Ds на изменение уровня в барабане котлоагрегата (W5)
Постоянная времени Трз, с 4
Коэффициент передачи объекта Ко, мм/кг/с 0.196 Коэффициент передачи интегрирующего звена по изменению уровня в барабане котлоагрегата (Ktou)
Параметры настройки АСР подобраны при моделировании. При этом выполнялась оптимизация основных параметров АСР РПК: коэффициента передачи Кр, постоянной времени интегрирования Ти, а также коэффициента обратной связи Kob.
Проведение модельных исследований и их результаты. Для получения переходных характеристик контура регулирования питания котлоагрегата и оптимизации его параметров осуществлялись многократные вызовы модели АСР РПК [12, 13]. При этом оптимальные параметры регулятора уровня барабана котлоагрегата определялись с использованием генетического алгоритма пакета MATLAB/Global Optimization Toolbox, применяемого в качестве поискового метода при оптимизации динамических систем [4]. При оптимизации работы АСР РПК осуществляется поиск параметров Кр, Ти, Kob, доставляющих минимум критерию качества, то есть J = £(Кр, Ти, Kob). Поэтому для использования генетического алгоритма в качестве «особи» принимается вектор параметров X = (Кр, Ти, Kob). Для выполнения оптимизации с помощью ГА на каждом шаге его работы загружался вектор параметров X и соответствующее ему значение критерия J, причем в начале работы алгоритма исходные значения параметров случайным образом выбирались из принятых диапазонов: Kp £ [0,01; 1,5], Ти £ [2; 20], Kob £ [1; 100].
Результаты моделирования, выполняемого в процессе оптимизации с помощью ГА (для одной из реализаций) представлены на рис. 4.
Best 45276.5 Mean; 48322.2
Ш 6
а!
Й«1 IÜre>&.<> Mean Illness
; s <
2 3 4 5 6 7 S Generation
Лvor age Distance Between Individuals e)
Current Be^t Individual
II
1 2 3
Number of variables (3)
«
E 0
1M
i
Кр=1.0229
Ти=11.5015
Сспсга;юп и
Рис. 4. Оптимизация работы АСР РПК с помощью ГА
Рис. 4, а отражает динамику изменения критерия J для лучших особей (параметров настройки регулятора), а также его усредненного значения по популяции. Видно, что в данной реализации потребовалось семь поколений для того, чтобы алгоритм сошелся к решению для определения оптимальных настроек АСР. На рис. 4, б показаны компоненты найденного оптимального вектора настроек Хопт = (кр, Ти, к^), представленного в виде столбцовых графиков.
На рис. 4, в можно видеть изменения среднего расстояния между особями в популяциях поколений (характеризует размер пространства поиска при оптимизации). На рис. 4, г показаны переходные процессы с полученными оптимальными параметрами настройки контура регулирования. Оптимизация выполнялась при моделировании: рассматривался режим возмущения тепловой нагрузкой котлоагрегата на 10 % на 155 секунде. При этом расход пара повышается на 26 т/ч (в связи с повышением давление свежего пара на 1,8 кгс/см2).
Повышение расхода пара и сопутствующее понижение расхода питательной воды на 8,4 т/ч отрабатывается регулятором за несколько включений. Положение клапана меняется менее чем на 2,5 %, уровень в барабане поддерживается в зоне требуемой точности, немного повысившись при возмущении из-за эффекта набухания, снижается в соответствии с разбалансом расходов воды и пара.
Наиболее существенный параметр настройки - коэффициент обратной связи Коь, определяющий общий коэффициент передачи регулятора. В диапазоне значений Коь £ [9;15], кроме минимизации принятого критерия качества также обеспечивается малое количество срабатываний регулятора (не более пяти срабатываний за 300 с). Предлагаемые диапазоны для настройки двух других параметров регулятора: Кр £ [0,07; 1,3], Ти £ [3;19], также обеспечивающие небольшое количество срабатываний регулятора.
Рекомендуемые отечественные аналоги приборов
Таблица 2
Объект регулирования Наименование регулятора Тип АСР Планируемая замена
Котлоагрегат БКЗ-420-140/5 Главный регулятор - ГР Ломиконт Л-110 Контроллер Контар МС12, регулятор Минитерм 400.00
Регулятор тепловой нагрузки котла - РТН Ломиконт Л-110 Контроллер Контар МС12, регулятор Минитерм 400.00
Регулятор питания котла водой - РПК-1 КАСКАД (И04, Р21, БУ21, ПБР-3) Контроллер Контар МС12, регулятор Минитерм 400.00
Регулятор питания котла водой - РПК-2 при малых нагрузках КАСКАД (И04, Р21, БУ21, ФЦ- 620) Контроллер Контар МС12, регулятор Минитерм 400.00
Регулятор непрерывной продувки - РНП «слева» БУ21, ФЦ-620 Контроллер Контар МС12
Регулятор непрерывной продувки - РНП «справа» БУ21, ФЦ-620 Контроллер Контар МС12
Регулятор температуры перегретого пара 1 ступени 1 потока - РТПП КАСКАД (И04, Р21, БУ21, ПБР-3) Контроллер Контар МС12, регулятор Минитерм 400.30 (400.31)
Регулятор температуры перегретого пара 1 ступени 2 потока - РТПП КАСКАД (И04, Р21, БУ21, ПБР-3) Контроллер Контар МС12, регулятор Минитерм 400.30 (400.31)
Регулятор температуры перегретого пара 2 ступени 1 потока - РТПП КАСКАД (И04, Р21, БУ21, ПБР- 3) Контроллер Контар МС12, регулятор Минитерм 400.30 (400.31)
Регулятор температуры перегретого пара 2 ступени 2 потока - РТПП КАСКАД (И04, Р21, БУ21, ПБР-3) Контроллер Контар МС12, регулятор Минитерм 400.30 (400.31)
Предлагаемая модернизация АСР. Не вызывает сомнений, что альтернативным вариантом улучшения качества работы систем регулирования является их модернизация. В таблице 2 представлен список регуляторов, установленных на котлоагрегате, существующие и планируемые для замены системы регулирования.
Представляется целесообразным для замены регуляторов типа Каскад использовать контроллеры серии Контар - МС12 (в интеграции с регулятором Минитерм 400 [5]). Контроллеры МС12 могут работать автономно, управляя каждый своей установкой, т.е. регулирование технологическим параметром обеспечивает один контроллер с подключенными датчиками и исполнительными устройствами.
Для решения задач по диспетчеризации объектов к схеме следует добавить регулятор Минитерм 400 с возможностью подключения по схеме "кольцо" (до 16 регуляторов). Для согласования скорости передачи данных по интерфейсу RS232 применяется преобразователь RSX8-1. 1 ("Фрактал"). Контроллеры вместе с подключенным внешним оборудованием могут объединяться в локальные сети по интерфейсному каналу RS485. В этом случае один контроллер является ведущим, а остальные - ведомыми.
Заключение. В результате проведенных исследований получены диапазоны оптимальных значений параметров настройки регулятора питания котлоагрегата БКЗ-420-140-5.
Также рассмотрены альтернативные современные отечественные автоматические системы регулирования, которые могут быть использованы при замене существующих на станции АСР, выпуск которых не осуществляется в настоящее время.
В дальнейшем планируется исследовать возможность применения полученных данных для поддержки оперативно-диспетчерского персонала путем создания цифрового двойника промышленного объекта в виде компьютерного тренажера, используемого при диагностике, мониторинге и управлении сложными технологическими процессами на объектах энергетики, а также создания специализированных интеллектуальных систем поддержки принятия решений [14-16].
Список литературы
1. Еремин Е.Л., Теличенко Д.А., Семичевская Н.П, Чепак Л.В., Шеленок Е.А. Управление техническими системами в условиях неопределенности: Монография / Амурский гос. ун-т. - Благовещенск: Изд-во АмГУ, 2014. С. 211.
2. Сапаков Н.Д. Анализ отказов и повреждений в барабанном котле // Национальная безопасность, вызовы и ответы: Материалы XXI Вавиловских чтений, международной междисц. науч. конф., Йошкар-Ола, 07-08 декабря 2017 года / Отв. ред. В.П. Шалаев. Йошкар-Ола: Поволжский гос. техн. ун-т. 2018. С. 76-78.
3. Гриценко М.В. Тепловой расчет парового котла БКЗ-420-140 на базе СМПП-ПК // Энергетика: управление, качество и эффективность использования энергоресурсов: Материалы IV Всероссийской науч.-техн. конф. с международным участием, Благовещенск, 05-07 октября 2005 года / Отв. ред. Н.В. Савина. Благовещенск: Амурский гос. ун-т. 2005. С. 493-495.
4. Финаев В.И., Белоглазов Д.А., Павленко Е.Н., Шадрина В.В. Система автоматической оптимизации в условиях неполноты данных на примере барабанного котла // Известия ЮФУ. Технические науки, 2014. №11(160). С. 227-234.
5. MZTA - производитель программируемых логических контроллеров. [Электронный ресурс] URL: https://www.mzta.ru (дата обращения: 27.06.2024).
6. Тверской Ю.С., Демин А.М., Найденов С.И., Аникеенко А.А., Гранкин В.А. Схема автоматического регулирования барабанных котлов БКЗ-420-140 // Энергетик, 1989. С. 17-20.
7. Денисова Л. А. Многокритериальная оптимизация на основе генетических алгоритмов при синтезе систем управления: Монография / Омский гос. техн. ун-т. - Омск: Изд-во ОмГТУ, 2014. С. 170.
8. Денисова Л. А. Модели и методы проектирования систем управления объектами с переменными параметрами: Монография / Омский гос. техн. ун-т. - Омск: Изд-во ОмГТУ, 2014. С. 167.
9. Documentation - Matlab & Simulink. [Электронный ресурс] URL: https://www.math-works.com/help/?s tid=gn supp (дата обращения: 12.06.2024).
10. Раскин Е.М., Денисова Л.А., Синицын В.П., Нестеров Ю.В. Математическая модель системы питания парогенератора энергоблока АЭС // Автоматизация в промышленности. 2010. № 7. С. 3-7.
11. Денисова Л.А. Моделирование и оптимизация системы регулирования питания парогенератора энергоблока АЭС // Автоматизация в промышленности. 2013. № 7. С. 14-19.
12. Дуванов Е.С., Кудинов Ю.И., Кудинов И.Ю., Пономарев А.А., Пащенко Ф.Ф., Пащенко А.Ф. Сравнительный анализ модифицированной системы MRAC-MIT и системы MRAC-Ляпунова // Информатика и системы управления, 2021. №1(67). С. 31-43.
13. Суслов Д.М., Пикина Г.А., Пащенко А.Ф., Пащенко Ф.Ф. Выбор модели объекта при оптимизации прогностической системы регулирования // Москва: Изд-во Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2022. С. 722-729.
14. Tie-Yan Liu. Learning to Rank for Information Retrieval // Journal Foundations and Trends in Information Retrieval. Vol. 3, issue 3. 2009. P. 225-331.
15. Tie-Yan Liu, Jun Xu, Tao Qin, Wenying Xiong, Hang Li. LETOR: Benchmark Dataset for Research on Learning to Rank for Information Retrieval // SIGIR 2007 Workshop on Learning to Rank for Information Retrieval. 2007. P. 310.
16. Schirru R., Pereira C.A. Real-Time Artificially Intelligent Monitoring System for Nuclear Power Plants // Operators Support. Real-TimeSystems. 2004. V. 27. Р. 71—83.
Шалабанов Иван Алексеевич, аспирант, [email protected], Россия, Омск, Омский государственный технический университет,
Денисова Людмила Альбертовна, д-р техн. наук, профессор, denisova@asoiu. com, Россия, Омск, Омский государственный технический университет
DETERMINATION OF OPTIMAL VALUES FOR SETTING PARAMETERS OF LEVEL CONTROL SYSTEMS IN THE
BOILER DRUM USING A GENETIC ALGORITHM
I.A. Shalabanov, L.A. Denisova
The paper examines the issues of determining the optimal settings for the boiler power regulator using a genetic algorithm (GA). The developed diagram of the automatic control system (ACS) model is presented. In order to study the operation of the ACS of the boiler drum under disturbances, calculations of transient characteristics were performed. From the ranges of parameter changes obtained during optimization, values were taken that ensured a smaller number of controller operations.
Key words: drum boiler, parameters of the drum water supply regulator, genetic algorithm of optimization.
Shalabanov Ivan Alekseevich, postgraduate, shalabanov-97@mail. ru, Russia, Omsk, Omsk State Technical University,
Denisova Lyudmila Albertovna, doctor of technical, professor, denisova@asoiu. com, Russia, Omsk, Omsk State Technical University
