CN104053866B - 调节用于蒸汽发电设备的蒸汽温度的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种调节用于蒸汽发电设备(2)的蒸汽(8)的温度的方法，其中在反馈过热器中的蒸汽(8)的多个中间状态的条件下状态调节器(30)调节在过热器(6)的出口处的蒸汽(8)的温度为了实现蒸汽温度的稳定且精确的调节，建议状态调节器(30)是线性调节器，这样确定其反馈矩阵，使得其具有线性平方调节器的调节品质。

Description

调节用于蒸汽发电设备的蒸汽温度的方法和装置

技术领域

本发明涉及调节用于蒸汽发电设备的蒸汽温度的一种方法和一种装置，其中，在反馈过热器中的蒸汽的多个中间状态的条件下，状态调节器调节在蒸汽发电设备的过热器的出口处的蒸汽温度。

背景技术

蒸汽发电站或蒸汽发电设备是广泛公知的，例如由http://de.wikipedia.org/wiki/Dampfkraftwerk(在2012年08月11日获取)。

蒸汽发电站是用于由矿物燃料产生电流的发电站的结构形式，在蒸汽发电站中将来自于水蒸汽的热能在蒸汽发电设备，即大多是多部分的蒸汽涡轮机中转换为动能，并且进一步在发电机中转换为电能。

在这样的蒸汽发电站中在燃烧室中燃烧燃料，例如煤，由此放热。

由此放出的热被由蒸发器部件(简称蒸发器)和过热器部分(简称过热器)组成的蒸汽发生器，也就是在发电站锅炉中吸收。

在蒸发器中在那里将馈入的、事先净化的和处理的(给)水转换为水蒸汽/高压蒸汽。

通过在过热器中进一步加热水蒸汽/高压蒸汽使得蒸汽提高到对于“消耗者”所需的温度，其中蒸汽的温度和特定体积增加。蒸汽的加热通过如下进行，即，蒸汽按照多级被引导穿过加热的管束，即所谓的过热器级。

由此产生的高压蒸汽继续进入蒸汽发电设备或者说大多是多部分的蒸汽涡轮机并且在那里在膨胀和冷却的条件下机械做功。

蒸汽发电站或蒸汽发电设备的效率随着在发电站锅炉中或在蒸汽发电站的蒸汽发生器中产生的蒸汽的温度而上升。

然而不允许超过被施加了锅炉中的蒸汽的锅炉管材料的以及应当被施加蒸汽的涡轮机的容许的最大温度限制。

但是将蒸汽温度可以越精确地保持在额定值，则额定值可以越接近(与容许的、材料引起的温度限制相应的)容许的蒸汽温度限制，即在蒸汽发电站运行时可以实现越高的效率。

蒸汽温度的调节例如可以通过经由喷射冷却装置的相应的喷射阀向在蒸汽发生器之前或在蒸发器之前的蒸汽导管以及过热器级喷射水来实现。

还公知的是，过热器随着其大的铁质量具有极其惰性的特性。喷射阀(和由此的喷射的水量)的调节在几分钟之后才对待调节的蒸汽温度起作用。

在蒸汽温度改变时的时间延迟在此不是常数，而是取决于当前的蒸汽物料流量。

附加地，通过众多干扰，例如负载变化、锅炉中的吹煤灰、燃料的更换等，强烈影响待调节的蒸汽温度。

蒸汽的精确的温度调节出于这些原因而难以实现。

为了解决该技术问题，即蒸汽温度的精确且可靠的调节，公知一种所谓的蒸汽温度的级联调节。

在该级联调节器中建立两个互相嵌套的PI调节回路。外部较慢的PI调节器调节在过热器出口处的蒸汽温度并且预先给定(即在喷射之后)在过热器入口处的蒸汽温度的额定值(外部较慢的调节回路的控制参数)。

利用在过热器入口处的蒸汽温度的该额定值通过内部快速的PI调节器(内部较快的调节回路)调节在过热器入口处的蒸汽温度，该内部快速的PI调节器调节喷射阀(内部快速的调节回路的控制参数)。

利用该级联调节可以快速调节在喷射装置的入口处的蒸汽温度的干扰。级联调节的缺陷在于，作用于过热器本身的干扰仅能在外部慢速的回路中(即以小的调节品质)被调节。

对于精确且可靠的蒸汽温度调节的技术问题的另一种解决方案提供了两回路调节，该两回路调节在结构上与具有外部调节回路和内部调节回路的级联调节同样地构造。

但是与(具有外部较慢以及内部较快的调节回路的)级联调节相比，在两回路调节的情况下通过计算电路替代在那里的外部调节回路。

由此，分别基于过热器模型以及水/蒸汽-表关系借助计算电路这样计算在过热器入口处的温度的额定值，使得在过热器出口处出现期望的温度。

计算电路附加地可以具有不同的环节，这些环节允许提前对作用于过热器的干扰作出反应。

两回路调节的缺陷在于，在蒸汽发电站启动期间需要极其多的时间用于识别用于过热器模型的参数。

在EP2244011A1中建议一种(在级联或两回路调节的外部调节回路中)用于蒸汽温度调节问题的状态调节。

在该状态调节中在(为了确定调节器控制信号(过热器入口温度的额定值))反馈在过热器中的蒸汽的(多个(部分不可测量的)中间)状态的条件下调节在过热器出口处的蒸汽温度。

但是因为该多个(在状态调节的算法中使用的)在过热器中的蒸汽状态不可测量，则需要观测器电路，借助观测器电路的帮助估计所需的状态。

该状态调节的优点在于，可以极其快速并精确地对作用于过热器的干扰作出反应。

然而状态调节的这样的算法极其灵敏地对在状态调节的情况下的调节路段的动态特性的变化作出反应。虽然例如在蒸汽发电设备的负载点中获得了极其良好的调节结果，但是在蒸汽发电设备的运行条件改变的情况下仅实现不充分的调节特性。

为了解决该问题，EP2244011A1由此进一步设置在状态调节的情况下的线性平方调节器(LinearQuadraticRegulator，LQR)。即，在此LQR是其参数被确定为使得对于调节质量的品质标准得到优化的状态调节器。

对于线性平方调节的品质标准在此也要注意参数、控制参数u和调节参数y的关系，在此可以通过Q_y矩阵和R矩阵来确定优先级。品质值J根据如下确定：

$J(x_0,u\left(t\right))-{\∫}_0^{\∞}(y^{\′}\left(t\right)Q_{y}y\left(t\right)+u^{\′}\left(t\right)R_u\left(t\right))\mathrm{dt}$

通过线性平方调节来解决的为此的静态优化问题是(其中K作为调节器矩阵并且x₀作为起始状态)：

$\underset{u\left(t\right)}{\min }J(x_0,u\left(t\right))=\underset{u\left(t\right)=-\mathrm{Kx}\left(t\right)}{\min }J(x_0,u\left(t\right))=\underset{K}{\min }J(x_0,-\mathrm{Kx}\left(t\right))$

在EP2244011A1使用卡尔曼滤波器(Kalman-Filter)作为观测器，该滤波器同样根据LQR原理构造。LQR与卡尔曼滤波器的相互作用被称为LQG(线性平方高斯，LinearQuadraticGaussian)算法。

但是根据EP2244011A1使用的LQG方法涉及线性调节问题，反之喷射物料流量(作为内部调节回路的最终控制参数)以非线性的方式对调节参数温度产生影响。

通过根据EP2244011A1进一步还设置的、所有温度测量值和额定值到焓的一致换算实现了调节问题的线性化，因为在喷射物料流量和蒸汽焓之间存在线性关系。(从温度至焓的)换算在此借助相应的水/蒸汽-表关系在使用测量的蒸汽压力的条件下进行。

通过该在EP2244011A1中的线性化获得了极其稳健的调节特性，即调节质量不再取决于蒸汽发电设备的当前运行点。

状态调节器中的反馈矩阵(调节器矩阵)的计算，以及(相应地根据状态调节器的LQR原理)构造的、通过其最终表示调节器的观测器的相应的反馈矩阵(观测器矩阵)的计算，在EP2244011A1中持续地在线在使用各个当前测量值的情况下进行。

由此，在EP2244011A1中调节器持续地与蒸汽发电设备的实际运行条件相匹配。例如由此自动地考虑动态过热器特性的取决于负载的变化。

通过反馈矩阵的该在线计算由此在EP2244011A1中实现了调节算法的稳健性的提高。

直接作用于过热器的干扰通过如下表达：温度上升，即在过热器出口和入口之间的焓的特性改变。

因此在此EP2244011A1设置，不仅估计沿着过热器的状态或温度，而且附加地定义干扰或干扰参数作为另外的状态并且借助观测器进行估计。

由此能够极其快速精确但同时稳健地对相应的干扰作出反应。

基于如下事实，即，该调节器算法根据EP2244011A1通过描述的措施(线性化、在线计算、干扰参数估计)是极其稳健的，在蒸汽发电站启动时仅须设置极少的参数。启动时间和启动开销由此明显降低。

但是，利用LQG，即利用根据LQR原理的状态调节器和观测器，根据EP2244011A1这样构造的状态调节也具有不同的缺陷。

调节器矩阵和观测器矩阵的在线计算与极其高的计算时间要求和存储位置要求有关。因此其不再可以与其它的自动化功能同时地在标准自动化处理器上运行。

由此必须的是，提供附加的自动化处理器，但是其是极其昂贵的，或者使用一个或多个分开的PC组件，其被耦合接入蒸汽发电站的控制技术***中。

这尤其在考虑如下事实的情况下成立，即，必须对每个单个的蒸汽温度调节回路(大的燃煤电站中例如大约20个)执行这样的计算。

因此，LQG调节的应用，如根据EP2244011A1所建议的那样，与用于硬件购置和相应的备用件购置的附加开销有关。

观测对过热器起作用的作为干扰参数的热流虽然是具有优势的，但是不能解决如下难点，即，当该控制干预对在过热器出口处的蒸汽温度已经产生影响时，调节器才能对燃料物料流量的变化作出反应。

因此与LQG调节器并联地连接提前环节，该提前环节确保了，在调节燃料物料流量的同时也调节喷射物料流量，从而对蒸汽温度产生的影响可以最小。

这样的提前环节必须在设备试验的范围内被参数化，这是耗费时间且高成本的。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种用于蒸汽发电站的蒸汽温度调节，该蒸汽温度调节精确并且稳定地调节蒸汽温度，以及该蒸汽温度调节可以低成本且时间效率地实现和应用。

上述技术问题通过按照各个独立权利要求的调节用于蒸汽发电设备的蒸汽温度的一种方法和一种装置来解决。

按照本发明的装置特别适合用于执行按照本发明的方法或其随后解释的扩展，并且按照本发明的方法也尤其适合在按照本发明的装置或其随后解释的扩展上实施。

本发明的优选的扩展也由从属权利要求给出。扩展涉及按照本发明的方法以及涉及按照本发明的装置。

本发明和所描述的扩展既可以以软件也可以以硬件，例如在使用特殊的电路或(计算)部件的条件下实现。

此外，本发明或所描述的扩展可以通过计算机可读的存储媒介来实现，在该存储媒介上存储了本发明或扩展执行的计算机程序。

本发明和/或每个描述的扩展也可以通过计算机程序产品来实现，该计算机程序产品具有存储媒介，在该存储媒介上存储了执行本发明或扩展的计算机程序。

在按照本发明的用于调节蒸汽发电设备的蒸汽温度的方法中，在反馈过热器中的蒸汽的(例如通过沿着过热器的蒸汽的温度或焓来描述的)多个中间状态的条件下，状态调节器调节在过热器的出口处的蒸汽温度。

在按照本发明的用于调节蒸汽发电设备的蒸汽温度的装置中设置状态调节器，在反馈过热器中的蒸汽的(例如通过温度或焓来描述的)多个中间状态的条件下该状态调节器调节在过热器的出口处的蒸汽温度。

为了实现蒸汽温度的稳定且精确的调节，本发明进一步设置，状态调节器是线性调节器，这样确定其反馈矩阵，使得其具有线性平方调节器的调节品质。

换种说法，本发明首先基于状态调节的情况下的线性平方调节器。

这样的线性平方调节器或“LinearQuadraticRegulator，LQR”是(状态)调节器，可以这样确定其参数，使得对于调节质量的品质标准得到优化。由此实现了精确且稳定的调节。

为了计算调节器矩阵然后可以将状态调节的反馈矩阵转换为标量方程组(skalareGleichung)，即所谓的Riccati矩阵方程组(Matrix-Riccati-Gleichung)。

由此可以以优选的方式使得“数学(计算)部件”简单。

该Riccati矩阵方程组由在连续的一侧无限的时间间隔上的线性平方的优化的控制问题形成，当如在此那样利用“反馈”方案，即利用(状态)反馈解决该问题时。

可以通过删去平方项来对(原始的)线性平方调节器的该标量方程组或Riccati矩阵方程组解析求解地简化。

即，可以如下地简化原始的线性平方调节器的Riccati矩阵方程组，使得忽略平方项，特别是在方程组中的所有平方项。

由此通过该修改或简化将(原始的)线性平方调节器直观且简化地表达为“线性”调节器，其中“线性”调节器(此外)具有线性平方调节器的调节品质。

由此能够解析地以简单的计算(无需迭代或积分)来计算该“线性”调节器的调节器矩阵，由此用于计算该调节器矩阵的开销可以明显降低，即降低了大约75％。

换种说法，由此可以通过对简化的标量方程组或简化的Riccati矩阵方程组求解(解析简化地且以明显降低的计算开销)确定在“修改或线性的”状态调节器的情况下的调节器放大系数。

由于在对于蒸汽温度调节的所选择的模型的情况下的***矩阵的以及在其中包含(***)参数的值域的特殊结构，该简化，即在标量方程组中或在Riccati矩阵方程组中删除平方项，仅具有小的不准确性。

线性平方调节器提供的优点，即其调节质量、其稳健性以及用于启动的小的开销，由此还无限制地适用于修改的新的线性调节器。

但附加的新的优点通过本发明提供。

由此通过本发明降低计算时间需求和存储容量需求，通过本发明取消对附加的自动化处理器或对特殊组件的要求，如否则在通过积分和迭代的复杂计算中所需求的那样。本发明由此也伴随着明显的成本降低。

基于在线性调节器中的更简单的结构，也可以容易地扩展和维护其新的算法，特别是在状态调节的范围内在状态计算/估计改变的情况下，例如在通过参数观测器更换干扰参数观测器的情况下。

因为状态调节的反馈的中间状态，特别是沿着过热器的蒸汽的温度或焓是不可测量的，所以借助观测器，特别是借助独立于状态调节器工作的观测器可以确定或“估计”蒸汽的多个中间状态。

概念“估计”、“计算”和“确定”在下面结合观测器作为同义词使用。

该“观测器方案”的优点在于，可以极其快速且精确地对作用于蒸发器的干扰作出反应。

由此如果将状态调节器理解为调节回路，则该调节回路基于状态空间显示来调节调节参数，调节路段的状态通过调节路段的观测器来传送，也就是反馈。

通过用来替代测量装置的观测器和实际的状态调节器实现与调节路段结合形成调节回路的反馈。

观测器计算***的状态，在该情况中是在过热器中或沿着过热器的蒸汽的状态。

观测器包括状态微分方程、输出方程和观测器矢量。将观测器的输出端与调节路段的输出端相比较。将差通过观测器矢量作用于状态微分方程。

在本发明的优选的实施方式中，观测器是卡尔曼滤波器(Kalman-Filter)，该卡尔曼滤波器设计为线性平方的或线性的状态反馈。(简化/修改的)线性平方的，即线性的调节器与卡尔曼滤波器的相互作用称被为LQG(LinearQuadraticGaussian)算法。

合适地也可以设置，对于观测器的观测器放大系数关于多个中间状态使用相同的值。

换种说法，为了计算观测器矩阵首先可以假定，对于例如描述了沿着过热器的温度或焓的状态的观测器放大系数可以使用相同的值。

替代必须计算多个“状态观测器放大系数”，由此仅需确定唯一一个与此有关的放大系数。

由此可以明显降低用于计算这样简化的观测器矩阵的开销。

此外，可以使用近似函数/近似曲线，其描述了各个观测器放大系数与不同的参数的依赖关系。可以合适地离线确定该近似函数/近似曲线，以便然后在线使用该近似。

可以通过使用线性、幂函数和方根函数以足够高的精确性反映该依赖关系。

根据一种扩展可以设置，为了确定这样的近似函数，首先(离线)通过对Riccati矩阵方程组求解来对观测器放大系数(精确)求解。然后通过(简单的解析的(线性、幂函数和方根函数)近似来反映/模拟关于观测器放大系数的该精确的函数/曲线。然后在线对于观测器放大系数应用该近似。

总之，由此用于计算观测器矩阵的开销能够被降低大约95％。

根据另外的优选的扩展，状态调节器可以具有参数观测器。

该参数观测器可以集成在状态观测器中。即，观测器除了(反馈的)状态之外也“观测”或估计该参数。

在该参数观测器中“观测”燃烧参数，例如热传递系数，其描述了总燃料功率的何种份额实际用于加热流过过热器的蒸汽。换种说法，(也通过观测器)观测或估计的参数可以是燃烧参数或热传递系数。

在通过用于状态的相同的观测器放大系数来简化(共同的)观测器矩阵的情况下，由此在此(在用于状态和燃烧参数的观测器中)仅确定两个不同的观测器放大系数，即，一个用于状态而第二个用于燃烧参数，由此明显降低了用于计算观测器矩阵的开销。

用于参数观测器的该工作方式，即参数观测器的应用(替代如根据EP2244011A1的干扰参数观测器)导致在燃料物料流量改变的情况下，特别是在负载斜坡(Lastrampe)的情况下明显提高调节品质，改变的燃料物料流量作为测量参数直接对(蒸汽)温度调节器产生影响。

调节器由此在燃料物料流量改变的情况下，在过热器出口处的蒸汽温度开始刚开始改变之前，就直接也调节喷射物料流量。

通过这种方式甚至获得在所使用的数字模型的意义上最优的预控制，对于其启动完全不产生开销。

使用新的结构绝不限制对例如在吹煤灰、更换燃料的情况下的其它干扰进行的观测。

本发明的另外的优选的构造在于，使用蒸汽的焓，特别是绝对焓与焓额定值的偏差作为状态参数。

通过代替蒸汽温度使用焓可以将调节***线性化并且由此可以得到更简单的计算。

LQR方法涉及线性的调节问题。但是在进入到蒸发器中的入口处的温度由于以非线性的方式吸收热量而对在出口处的调节参数温度产生影响。

通过将特别是所有温度测量值和温度额定值一致地换算为焓实现了调节问题的线性化，因为在入射焓和出射焓之间存在线性关系。

在此合适地借助相应的水/蒸汽-表关系在使用所测量的蒸汽压力的条件下进行换算。

通过该线性化实现了极其稳健的调节特性，即调节质量不再取决于蒸汽发电设备的当前运行点。

还可以设置，在状态调节器中的反馈矩阵(调节器矩阵)的计算，以及在(相应地根据状态调节器的LQR原理)构造的观测器中的相应的反馈矩阵(观测器矩阵)的计算，持续地在线在使用各个当前测量值的情况下进行。

由此调节器持续地与蒸汽发电设备的实际运行条件相匹配。例如由此自动地考虑动态过热器特性的取决于负载的变化。

通过该反馈矩阵的在线计算由此实现了调节算法的稳健性的提高。

优选地，通过蒸汽发电设备或具有蒸汽发电设备的蒸汽发电站的控制技术来计算反馈矩阵。控制技术在此可以是在其常规运行中控制蒸汽发电设备的控制***。

蒸汽发电设备可以是在蒸汽发电站中以蒸汽动力运行的设备。其可以是蒸汽发电站的蒸汽涡轮机、蒸汽过程设备或以来自于蒸汽的能量运行的任何其他设备。

根据另外的构造可以设置，在用来确定蒸汽的多个中间状态的状态调节器和/或观测器的情况下，使用过热器的调节路段的模型，通过过热器的时间常数来描述其时间延迟，该过热器的时间常数通过在满载情况下过热器的时间常数与蒸汽发电设备的负载信号的商形成。

在此也可以设置，在状态调节器和/或观测器中使用对在过热器的出口处的蒸汽温度进行的测量的调节路段的模型，其时间延迟通过该测量的时间常数来描述。

此外，确定在过热器的出口处的蒸汽温度作为调节参数和/或确定在过热器的入口处的蒸汽额定温度作为控制参数。

然后可以将在过热器的入口处的蒸汽额定温度进一步传送到用于调节在过热器的入口处的蒸汽温度的另外的调节器。

可以确定蒸汽发电站的喷射冷却装置的调节阀的位置作为另外的调节器的控制参数，由此调节喷射到蒸汽中的水量，其确定在过热器的入口处的蒸汽温度。

本发明还涉及一种用于调节蒸汽发电设备的蒸汽温度的线性的状态调节器。

如下地建立该线性的状态调节器，使得在反馈过热器中的蒸汽的多个中间状态的条件下调节在过热器的出口处的蒸汽温度的线性平方的状态调节器的反馈矩阵被转换为标量方程组，其中该标量方程组通过删除平方项而解析求解地简化(线性的状态调节器)，并且通过对简化的标量方程组求解来确定在线性的状态调节器中的调节器放大系数。

本发明的优选的构造的至止给出的描述包括众多特征，这些特征在各个从属权利要求又组合。但是该特征由专业人员合适地单独考察并且综合为有意义的另外的组合。

特别地，这些特征分别可以单独地和以与按照本发明的方法和/或与按照各自的从属权利要求的装置的任意合适的组合地组合。

附图说明

下面对照附图中所示的实施例对本发明作进一步的说明。附图中：

图1示出了具有过热器的蒸汽发电站的部分，

图2示出了调节级联的示意图，

图3示出了过热器的过程模型，

图4示出了作为用于调节器设计的基础的线性路段模型，

图5示出了观测器的结构。

具体实施方式

图1示出了来自于蒸汽发电站50的部分的示意图，具有作为蒸汽发电设备2的蒸汽涡轮机、向过热器级(例如多级过热器6)提供热量的锅炉4，蒸汽8流过该多级过热器。

通过吸收热量将过热器6中的蒸汽8过热至新鲜蒸汽10并且然后将其传输到蒸汽涡轮机2。

为了调节蒸汽8的温度，设置喷射冷却装置12，该喷射冷却装置向蒸汽8喷射水14并且由此冷却该蒸汽8。所喷射的水14的量通过调节阀16来调节。温度传感器18和压力传感器20测量在过热器6之前的蒸汽8的温度或压力p_NK，并且温度传感器22和压力传感器24测量在过热器6之后的新鲜蒸汽10的新鲜蒸汽温度或新鲜蒸汽压力p_D。

仅为了更好的区别，下面将在过热器6之前的蒸汽8称为蒸汽8并且将在过热器6之后的蒸汽10称为新鲜蒸汽10，其中强调，本发明在下面描述的实施方式中显然可以同样应用到必要时不会称为新鲜蒸汽的蒸汽。

图2中示意性示出了具有外部级联26和内部级联28的调节级联。

外部级联26包括线性的(状态)调节器30，这样确定其反馈矩阵，即，其反馈矩阵具有线性平方(linear-quadratisch)的调节器的调节品质，(也称为“简化的/修改的”线性平方的(状态)调节器30或简称为调节器30)，作为输入参数向其传送新鲜蒸汽温度及其额定值新鲜蒸汽压力p_D和蒸汽8的温度或压力p_NK。

另外的输入是当前负载信号LDSteam，需要该负载信号来取决于负载地匹配过热器时间常数t_SH。

在过热器6之后的新鲜蒸汽温度是调节器30的调节参数

额定温度作为控制参数由调节器30输出。

蒸汽8的额定温度作为额定值向内部级联28的调节回路32预先给定。在喷射冷却装置12之后的蒸汽8的温度是调节回路32的调节参数。调节回路32具有喷射冷却装置12的调节阀16的位置作为控制参数，并且借助喷射到蒸汽8中的水量14来调节温度

调节器30不是直接通过控制机构作用于过程，而是向下级的调节回路32传输在喷射冷却装置12之后的温度的额定值利用该下级的调节回路其由此构成由外部级联26和内部级联28组成的级联。

在喷射冷却装置12之后的测量的温度与在喷射冷却装置12之后的蒸汽压力p_NK和新鲜蒸汽压力p_D一样被调节器30作为附加的信息所需，因为由温度和压力在内部计算焓。在调节器30外部实现在冷却装置12之后的温度额定值的饱和蒸汽限制。

为了使调节器30参数化，需要描述了在满载的情况下的过热器时间特性的时间常数t_100。

在过热器入口处的蒸汽温度的变化在此以这样的方式对新鲜蒸汽温度产生影响，如通过由三个分别具有时间常数t_100的PT₁环节引起的延迟描述的那样。此外需要时间常数t_MES，该时间常数描述了新鲜蒸汽温度测量的时间特性。

图3示出了过热器6中的过热器路段的模型，该模型由三个PT₁环节34组成。

下面将线性的传递环节理解为PT₁环节34，该线性的传递环节具有一阶时间延迟。

三个PT₁环节34描绘了从在过热器6的入口处，也就是在冷却装置12之后的比焓(SpezifischeEnthalpie)h_NK(h_SH_IN)到新鲜蒸汽10的比焓h_D(h_SH_OUT)的延迟的过渡特性。

在此利用焓而不是温度来计算，因为由此证明假定线性特性是正确的。作为用于PT₁环节34的时间常数t_SH，使用由t_100与负载信号LDSteam的商，过热器6的取决于负载的时间特性与该商近似。

在较小负载的情况下流过过热器6的蒸汽8的流动速度变小并且传递特性相应变得更迟钝。

来自于锅炉4的热供应LDsh导致流过过热器6的蒸汽方面的焓提高。

在模型中这一点通过在每个PT₁环节34的输入端处的比热供应(Spezifische)的各三分之一相加来实现。

在新鲜蒸汽温度测量的情况下的测量环节延迟通过具有时间常数t_MES的另外的PT₁环节36来建模。

热供应LDsh在调节器30中由所采用的(参数)观测器42通过所观测的状态x5(热传递系数)来重建并相应地接入。

调节器30的调节参数是新鲜蒸汽温度

但是因为在此考察的状态调节器基于具有焓的模型，所以借助新鲜蒸汽压力p_D和水蒸汽表将新鲜蒸汽温度换算为新鲜蒸汽10的比焓h_D或h_SH_OUT。也就是对于线性的状态调节器，h_D或h_SH_OUT是调节参数。

考察的状态调节器应当不直接作用于喷射冷却装置调节阀16。

应当保持证明是可靠的级联结构，其中下级的调节回路32，例如PI调节器，借助调节阀16将在喷射冷却装置12之后的温度调节到额定值

也就是，该额定值是用于外部级联的控制参数，该外部级联通过状态调节器构成。在此，额定值又在借助压力和水蒸汽表的条件下由焓h_NKS或h_SP_SH_IN来构成。

由此，线性的状态调节器具有控制参数h_NKS或h_SP_SH_IN。

状态调节器将其调节器输出端形成为路段模型的状态的加权和。

在此处模型化的情况下，该输出端是四个PT₁环节34、36的输出端，在图3中以x₁至x₄表示，这对于调节是状态的与其工作点的偏差。

对于x₁和x₂该工作点通过焓额定值h_SP_SH_OUT给出，对于x3和x4该工作点位于其下1/3LDsh和2/3LDsh。

由此例如对于x1给出：

x1＝h_SH_OUT–h_SP_SH_OUT。(方程1.1/1)

在静止状态下，h_SH_OUT＝h_SP_SH_OUT(x1＝0)，根据如下方程来确定在过热器6的入口处的焓

h_SH_IN＝h_SP_SH_OUT–LDsh。(方程1.1/2)

由此对于在过热器6的入口处的焓的额定值得出：

h_SP_SH_IN＝h_SP_SH_OUT–LDsh+u，(方程1.1/3)

其中u是在偏差的情况下的控制变量。

给出PT₁环节34、36的链，如图4所示。按照矩阵描述方式通过如下形式的状态空间表达来表示PT₁环节34、36的链：

$\stackrel{\·}{x}\left(t\right)=\mathrm{Ax}\left(t\right)+\mathrm{bu}\left(t\right)$

(方程1.1/4，方程1.1/5)

y(t)＝c^Tx(t)

具有状态矢量

$x\left(t\right)=\left[\begin{array}{c}{x}_1\left(t\right)\\ x_2\left(t\right)\\ x_3\left(t\right)\\ x_4\left(t\right)\end{array}\right]$

和***矩阵

$A=\left[\begin{array}{cccc}\frac{-1}{t\_\mathrm{MES}}& \frac{1}{t\_\mathrm{MES}}& 0& 0\\ 0& \frac{-1}{t\_\mathrm{SH}}& \frac{1}{t\_\mathrm{SH}}& 0\\ 0& 0& \frac{-1}{t\_\mathrm{SH}}& \frac{1}{t\_\mathrm{SH}}\\ 0& 0& 0& \frac{-1}{t\_\mathrm{SH}}\end{array}\right],b=\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ 0\\ \frac{1}{t\_\mathrm{SH}}\end{array}\right]c^T=\left[\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\end{array}\right].$

(方程1.1/6)

附加地，t_SH＝T_100/LDSteam。(方程1.1/7)

调节回路通过具有调节放大系数k^T＝[k₁k₂k₃k₄]和作为额定值状态矢量的xSP的状态反馈描述：

u＝-k^T(x-xSP)(方程1.2/1)

调节放大系数k^T在对如下Riccati矩阵方程(Matrix-Riccati-Gleichung，MRDGL)求解的情况下得出：

A^TP+PA-1/rPbb ^TP+Q＝0(方程1.2/2)

其中

k ^T＝1/rb ^Tp（方程1.2/3)

通过将评估调节品质和控制开销(Stellaufwand)最小化的价值函数：

$I=\underset{t=0}{\overset{\∞}{\∫}}[x\left(t\right)\mathrm{Qx}\left(t\right)+u\left(t\right)\mathrm{ru}\left(t\right)]\mathrm{dt}.$ (方程1.2/4)

在此将状态的偏差平方地与矩阵Q加权，将平方的控制开销与r加权，并且关于时间积分。

因为调节品质通过状态的加权的平方和来实现，可以通过选择矩阵Q对认为是“良好的调节特性”产生影响。

通过仿真可以示出，Q可以仅简单地构成，其中

$Q=\left(\begin{array}{cccc}Q1& 0& 0& 1\\ 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0\end{array}\right)$ (方程1.2/5)

通过转换为一组标量的方程组得出(其中Pij＝Pji)：

-2P11/t_MES–1/r(P41/t_SH)²+Q1＝0

(方程1.2/6a)

P11/t_MES–P21/t_MES–P21/t_SH–P41P42/r/t_SH²＝0

(方程1.2/6b)

P21/t_SH–P31/t_SH–P31/t_MES–P41P43/r/t_SH²＝0

(方程1.2/6c)

P31/t_SH–P41/t_SH–P41/t_MES–P44P41/r/t_SH²＝0

(方程1.2/6d)

2P21/t_MES–2P22/t_SH–P42²/r/t_SH²＝0

(方程1.2/6e)

P31/t_MES+P22/t_SH–2P32/t_SH–P42P43/r/t_SH²＝0

(方程1.2/6f)

P41/t_MES+P32/t_SH–2P42/t_SH–P42P44/r/t_SH²＝0

(方程1.2/6g)

2P32/t_SH–2P33/t_SH–P43²/r/t_SH²＝0

(方程1.2/6h)

P33/t_SH+P42/t_SH–2P43/t_SH–P43P44/r/t_SH²＝0

(方程1.2/6i)

2P43/t_SH–2P44/t_SH–P44²/r/t_SH²＝0

(方程1.2/6j)

考虑到，Pij<1、r>1和t_SH<1，得出，在一组标量方程组(1.2/6a-j)中的所有平方项(参见PabPcd/r/t_SH²形式的项)与该方程组的其它项相比是小的。

该组标量方程组由此可以通过删除平方项(对调节品质基本上没有影响)来简化，也就是，简化的/“线性的”调节器(此外)具有线性平方调节器的调节品质：

-2P11/t_MES+Q1＝0(方程1.2/7a)

P11/t_MES–P21/t_MES–P21/t_SH＝0(方程1.2/7b)

P21/t_SH–P31/t_SH–P31/t_MES＝0(方程1.2/7c)

P31/t_SH–P41/t_SH–P41/t_MES＝0(方程1.2/7d)

2P21/t_MES–2P22/t_SH＝0(方程1.2/7e)

P31/t_MES+P22/t_SH–2P32/t_SH＝0(方程1.2/7f)

P41/t_MES+P32/t_SH–2P42/t_SH＝0(方程1.2/7g)

2P32/t_SH–2P33/t_SH＝0(方程1.2/7h)

P33/t_SH+P42/t_SH–2P43/t_SH＝0(方程1.2/7i)

2P43/t_SH–2P44/t_SH＝0(方程1.2/7j)

这些方程1.2/7a-j可以解析地求解：

由(1.2/7a)得出P11＝t_MESQ1/2(方程1.2/8a)

由(1.2/7b)得出P21＝P11t_SH(t_MES+t_SH)(方程1.2/8b)

由(1.2/7c)得出P31＝P21t_MES/(t_MES+t_SH)(方程1.2/8c)

由(1.2/7d)得出P41＝P31t_MES/(t_MES+t_SH)(方程1.2/8d)

由(1.2/7e)得出P22＝P21t_SH/t_MES(方程1.2/8e)

由(1.2/7f)得出P32＝P21t_SH/2/(t_MES+t_SH)+P22/2(方程1.2/8f)

由(1.2/7g)得出P42＝P31t_SH/2/(t_MES+t_SH)+P32/2(方程1.2/8g)

由(1.2/7h)得出P33＝P32(方程1.2/8h)

由(1.2/7i)得出P43＝(P33+P42)/2(方程1.2/8i)

由(1.2/7j)得出P44＝P43(方程1.2/8j)

由此对于方程1.2/3得出：

k ^T＝l/r/t_SH[P41P42P43P44]＝[k1k2k3k4]

(方程1.2/9)

通过静态解，其中h_SH_OUT＝h_SP_SH_OUT，对于xSP得出：

x1SP＝0,(参见方程1.1/1)(方程1.2/10a)

x2SP＝0(方程1.2/10b)

x3SP＝x2SP–LDsh/3＝-LDsh/3(方程1.2/10c)

x4SP＝x3SP–LDsh/3＝-2LDsh/3(方程1.2/10d)

然后对于u根据方程1.2/1得出：

u＝-k1(x1–x1SP)–k2(x2–x2SP)–k3(x3–x3SP)

-k4(x4–x4SP)(方程1.2/11)

并且由此：

u＝-k1x1–k2x2–k3x3–k4x4–(k3/3+2k4/3)LDsh

(方程1.2/12)

根据方程1.1/3得出在过热器6的入口处所需的焓，其中：

h_SP_SH_IN＝-k1x1–k2x2–k3x3–k4x4–(k3/3+2k4/3)LDsh+h_SP_SH_OUT-LDsh(方程1.2/13)

并且由此

h_SP_SH_IN＝-k1x1–k2x2–k3x3–k4x4–k5LDsh++h_SP_SH_OUT(方程1.2/14)

其中

k5＝1+k3/3+2k4/3(方程1.2/15).

在过热器6的入口处所求的温度或T_SP_SH_IN由此可以通过如下确定：

1.)根据方程1.1/7通过用于t_100和LDSteam的规定的或可预定的值确定t_SH

2.)根据方程1.2/8通过用于t_MES和Q1的规定的或可预定的值确定Pij

3.)根据方程1.2/9通过用于r的规定的或可预定的值确定调节放大系数k^T

4.)根据方程1.2/15确定k5

5.)根据方程1.2/14通过用于h_SP_SH_OUT的规定的或可预定的值确定h_SP_SH_IN

6.)借助水蒸汽表由h_SP_SH_IN和p_SH_IN确定T_SP_SH_IN。

下面描述观测器42，也称为参数观测器。图5示出了观测器42的结构。

状态调节器将其调节器输出端构成为路段状态的加权和。在此处模型化的情况下(参见图3)这是四个PT₁环节34、36的输出端。

然而因为不存在沿着过热器6的焓的测量，所以它们必须借助观测器来重建。

路段状态的重建通过计算与真实过程并行的动态路段模型来实现。

来自于过程的测量参数与利用路段模型确定的相应的值之间的偏差被称为观测器误差e。路段模型的各个状态分别通过加权的观测器误差来校正，由此其被稳定。计算加权作为观测器放大系数L₁–L₅。

在这种情况下使用新鲜蒸汽的比焓h_D作为“测量参数”，该比焓由新鲜蒸汽温度和新鲜蒸汽压力p_D来计算。

使用与图3相比稍微修改的观测器模型42作为路段模型。

作为状态参数不选择绝对的比焓，而是选择其与新鲜蒸汽10的焓额定值h_DS(h_SP_SH_OUT)的偏差，如前面在描述状态调节器的情况下定义状态那样(参见方程1.1/1和1.1/3)。

输入路段模型中的是在冷却装置12之后的比焓h_NK(h_SH_IN)。该比焓直接由在冷却装置12之后的温度的测量值和对应的压力p_NK构成。

观测器模型还扩展了估计状态x₅，该估计状态由积分器38提供给路段模型。唯一连接到积分器输入端的是以L₅加权的用于校正的观测器误差。

该估计状态x₅描述了，总燃料功率或燃料物料流量LDFuel的何种份额实际用于加热(LDsh)流过过热器6的蒸汽8。

观测器模型的***方程(在没有通过观测器放大系数反馈的情况下)通过如下得出：

$\stackrel{\&CenterDot;}{x}\left(t\right)=A_{O}x\left(t\right)+b_{O}u\left(t\right)$

(方程2.1/1和方程2.1/2)

y(t)＝c_O ^Tx(t)

其中

$\underset{\&OverBar;}{x}\left(t\right)=\left(\begin{array}{c}x1\left(t\right)\\ x2\left(t\right)\\ x3\left(t\right)\\ x4\left(t\right)\\ x5\left(t\right)\end{array}\right).$

观测器模型的***矩阵(在没有通过观测器放大系数反馈的情况下)由如下得出：

$A_O=\left[\begin{array}{ccccc}\frac{-1}{t\_\mathrm{MES}}& \frac{1}{t\_\mathrm{MES}}& 0& 0& 0\\ 0& \frac{-1}{t\_\mathrm{SH}}& \frac{1}{t\_\mathrm{SH}}& 0& \frac{\mathrm{LDFuel}}{3t\_\mathrm{SH}}\\ 0& 0& \frac{-1}{t\_\mathrm{SH}}& \frac{1}{t\_\mathrm{SH}}& \frac{\mathrm{LDFuel}}{3t\_\mathrm{SH}}\\ 0& 0& 0& \frac{-1}{t\_\mathrm{SH}}& \frac{\mathrm{LDFuel}}{3t\_\mathrm{SH}}\\ 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right],b_O=\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ 0\\ \frac{1}{t\_\mathrm{SH}}\\ 0\end{array}\right]$ 和

c_O ^T＝[1OOOo].

(方程2.1/3)

下方的O在此表示观测者或观测器42。

为了重建路段状态(x₁至x₄)和状态x5或燃烧参数或热分量系数(x₅)，在此提供的观测器42或参数观测器42仅需要测量值或由测量值导出的参数，在过热器6之前的比焓(h_NK,h_SH_IN)和在过热器6之后的比焓(h_D,h_SH_OUT)。

不需要调节器的控制信号，因为其不包含控制环节动力学的模型。由此，在控制技术***中实施的观测器可以在任意时间(在线)一起运行，而不取决于使用的调节结构，即状态调节器的断开或通过另外的调节结构临时的代替不影响观测器。

观测器放大系数L^T在对如下Riccati矩阵方程(MRDGL)求解的情况下得出：

A_OP_O+P_OA_O ^T-1/rP_O cc ^TP_O+Q_O＝0(方程2.2/1)

其中

L ^T＝1/rc ^TP_O.(方程2.2/2)

通过仿真可以示出，Q_O简单地构成，其中

$Q_O=\left(\begin{array}{ccccc}1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0& 100\end{array}\right)$ (方程2.2/3)

由于矩阵A_O的结构，这样的简化，如在状态调节的情况下那样，是不可能的。

必须使用对应的Riccati矩阵方程

-dP_O/dt＝A_OP_O+P_OA_O ^T-1/rP_O cc ^TP_O+Q_O＝0(方程2.2/4)

其中方程2.2/4的稳定积分是可能的。在方程2.2/4的静态下，矩阵P_O也明显是方程2.2/1的解。

观测器放大系数L^T由此最终通过静态解作为独立参数t_SH、t_MES、r和LDFuel的函数得出。

各个观测器放大系数L^T与参数t_SH、t_MES、r和LDFuel的依赖关系检查示出了，观测器放大系数对于状态L1-L4是彼此类似的，但与对于燃烧参数L5的观测器系数不类似。

此外可以理解的是，在模型与真实过程特性偏差的情况下实际上不重要的是，状态的校正关于状态是怎样分布的。

因此分别通过相同的值L14来近似观测器放大系数L1-L4。

替代必须计算多个“状态观测器放大系数”L1-L4，由此仅确定唯一一个(除了观测器放大系数L5之外的)与此相关的放大系数L14。

此外，通过描述了观测器放大系数与参数t_SH、t_MES、r和LDFuel的依赖关系的近似函数/近似曲线来近似现在要计算的状态放大系数L14和L5。

为此(离线地)首先通过对Riccati矩阵方程求解来(精确地)确定观测器放大系数。对于观测器放大系数的该精确的函数/曲线然后通过简单解析的(线性、幂函数和/或方根函数)近似来映射/模拟。该近似然后在线用于观测器放大系数。

对于L14的近似在此得出：

L14＝0.0226*t_SH^(-0.335)*(156+t_MES)*r^(-0.431)*(0.424+LDFuel)

(方程2.2/8)

观测器放大系数L5通过如下来近似：

L5＝10/SQRT(r)。(方程2.2/9)

(为状态调节器30所需的)状态x₁至x₅由此可以通过如下来确定：

1.)根据方程2.2/8通过用于t_SH、t_MES、r和LDFuel的规定的或可预定的值确定L14，

2.)定义L1＝L2＝L3＝L4＝L14，

3.)根据方程2.2/9通过用于r的规定的或可预定的值确定L5，

4.)借助水蒸汽表由t_SH_IN和p_SH_IN确定h_SH_IN，

5.)借助水蒸汽表由t_SH_OUT和p_SH_OUT确定h_SH_OUT，

6.)借助水蒸汽表由t_SP_SH_OUT和p_SH_OUT确定h_SP_SH_OUT，

7.)结合根据图5的观测器42动态地确定状态x₁至x₅。

图5中示出的观测器42动态地提供了状态x₁至x₄以及状态x₅或燃烧参数x₅，其然后在状态调节器30中被使用。

虽然在细节上通过优选的实施例详细阐述和描述了本发明，但本发明不受所公开的示例限制并且可以由专业人员从中导出其它方案，而不脱离本发明的保护范围。

附图标记列表

2蒸汽发电设备，蒸汽涡轮机

4锅炉

6过热器

8蒸汽

10新鲜蒸汽

12喷射冷却装置

14水

16调节阀

18温度传感器

20压力传感器

22温度传感器

24压力传感器

26级联

28级联

30(线性的)(状态)调节器，“简化的/修改的”线性平方的(状态)调节器

32调节回路

34PT₁环节

36PT₁环节

38积分器

42观测器

50蒸汽发电站，蒸汽发电设备

u输入变量，在过热器的入口处的蒸汽温度，控制开销

y输出变量，在过热器的出口处的蒸汽温度

xi状态(变量)，在过热器中的位置i处的蒸汽温度

x5燃烧参数，热传递系数

e观测器误差

L1,L2,L3,L4.L14用于中间状态的观测器放大系数

L5用于燃烧参数或用于热传递系数的观测器放大系数

h_SH_IN,h_NK在过热器的入口处的比焓

h_SP_SH_IN,h_NKS在过热器的入口处的焓的额定值

h_SH_OUT,h_D新鲜蒸汽的或在过热器的出口处的焓

h_SP_SH_OUT,h_DS新鲜蒸汽的或在过热器的出口处的焓的额定值

LDSteam负载信号

LDsh来自于锅炉的热供应

LDFuel燃料物料流量

T_SH_IN在过热器的入口处的蒸汽温度

T_SP_SH_IN在过热器的入口处的额定蒸汽温度

T_SH_OUT新鲜蒸汽温度

T_SP_SH_OUT额定新鲜蒸汽温度

p_NK,p_SH_IN在过热器的入口处的蒸汽压力

p_D,p_SP_SH_OUT新鲜蒸汽压力或在过热器的出口处的蒸汽压力

t_MES测量的时间常数

t_SH过热器的时间常数

t_100在满载的情况下的过热器的时间常数

Claims (16)

1.一种调节用于蒸汽发电设备(2)的蒸汽(8)的温度的方法，其中，在反馈过热器中的蒸汽(8)的多个中间状态的条件下，状态调节器(30)调节在过热器(6)的出口处的蒸汽(8)的温度，其特征在于，所述状态调节器(30)是线性调节器，这样确定其反馈矩阵，使得其具有线性平方调节器的调节品质。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述反馈矩阵被转换为标量方程组，其中通过删除平方项来解析求解地简化该标量方程组。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过对简化的标量方程组求解来确定在状态调节器中的调节器放大系数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，借助观测器(42)，确定蒸汽(8)的多个中间状态，这些中间状态描述了沿着过热器(6)的蒸汽(8)的温度或焓(h)。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于用于多个中间状态的观测器的观测器放大系数(L1，L2，L3，L4)使用相同的值(L14)。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，确定用于观测器放大系数的近似函数，其描述了各个观测器放大系数与参数的依赖关系，其中，首先离线地通过对Riccati矩阵方程求解来确定精确的观测器放大系数，并且然后通过近似函数来模拟该精确的观测器放大系数，该近似函数能够在线应用。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态调节器(30)具有参数观测器。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述参数观测器中观测燃烧参数，其描述了总燃料功率的何种份额实际用于加热流过过热器(6)的蒸汽(8)。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用蒸汽(8)的焓作为状态参数，和/或使用绝对焓与焓额定值的偏差作为状态参数。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过将温度测量值和温度额定值换算为焓，将数学上的调节问题线性化。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定在过热器(6)的出口处的蒸汽(8)的温度作为调节参数和/或确定在过热器(6)的入口处的蒸汽(8)的额定温度作为控制参数。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，将在过热器(6)的入口处的蒸汽(8)的额定温度进一步传送到用于调节在过热器(6)的入口处的蒸汽(8)的温度的另外的调节器(32)。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，确定蒸汽发电站(50)的喷射冷却装置(12)的调节阀(16)的位置作为所述另外的调节器(32)的控制参数，由此调节喷射到蒸汽(8)中的水量(14)，其确定在过热器(6)的入口处的蒸汽(8)的温度

14.根据权利要求4所述的方法，其中，所述观测器是借助独立于状态调节器(30)工作的观测器(42)。

15.一种调节用于蒸汽发电设备(2)的蒸汽(8)的温度的装置，具有状态调节器(30)，该状态调节器在反馈过热器中的蒸汽(8)的多个中间状态的条件下调节在过热器(6)的出口处的蒸汽(8)的温度，其特征在于，所述状态调节器(30)是线性调节器，这样确定其反馈矩阵，使得其具有线性平方调节器的调节品质。

16.一种调节用于蒸汽发电设备(2)的蒸汽(8)的温度的线性的状态调节器(30)，其通过如下建立，使得将线性平方的状态调节器的反馈矩阵转换为标量方程组，该线性平方的状态调节器在反馈过热器中的蒸汽(8)的多个中间状态的条件下调节在过热器(6)的出口处的蒸汽(8)的温度其中，该标量方程组通过删除平方项而被解析求解地简化，并且通过对简化的标量方程组求解来确定在线性的状态调节器(30)中的调节器放大系数。