(青海黄河上游水电开发有限责任公司西宁发电分公司青海西宁810000)
摘要：电力系统在人们日常生活中占有极其重要的地位。在运营的过程中，系统容易出现问题，为了达到人们对电量的要求，更好地为人民服务，火电厂引入自动化智能技术。自动化智能技术可以及时修复火电厂中出现的问题，不影响人们对于电的需求。智能技术的不断发展进步，从而保障火电厂正常有效地运行。因此，对于目前存在的问题，简单介绍智能控制的发展历程和研究内容，分析技术控制手段，详细探究智能控制在火电厂热工自动化不同环节的应用。
关键词：火电厂；热工自动化；智能控制
1引言
目前，社会中的热能动力设备复杂度较高，应用过程中不会呈现线性排布，且随着时间的变化产生较大差异。同时，因为参数等方面的限制影响PID控制，使得控制器不能完全发挥作用。所以，不能通过建立模型的方式研究智能控制。人们开始考虑如何将智能控制应用于热工自动化。
2智能控制技术的理解与应用
在中国电网建设的发展中，智能技术包括传输功能，接收功能和连接功能是可路由智能变电站继电保护系统的重要功能。内部规则智能技术开发还提供电气系统的实时控制，加强对电气系统的控制，减少风险的数量，并确保火电厂即使出现问题也能运行。最佳控制激励是调整最佳控制电压，改变相电压的传输角度，确保控制电压可以转换为输出电压，并解决各种控制操作。最佳线性优化原理，最佳光学集成可以理解控制器控制和电压控制生成，优化了局部线性化模型的控制内容，但最优线性控制仅用于局部线性模型，其他模型系统无法实现控制效果。在智能技术下，火电厂可以在技术层面集成智能控制，并结合线性最优控制和模糊控制技术，实现火电厂资源的合理分配。专家系统的控制主要基于专业的智能计算机程序系统，结合系统专家的专业经验和知识，解决了应急问题管理系统。在能源系统自动化中，专业的系统控制得到了充分的应用。系统的各个方面，包括错误处理和设备管理的特殊应用。专业的系统控制可以基于故障报警条件或电流控制中的故障紧急情况，静态和动态安全分析控制，隔离操作和故障点，准确的确定和可以随时恢复故障条件的处理和故障定位分析系统。
3智能控制技术的控制手段
3.1专家控制技术介绍
火电厂技术领域的专家控制也在更大范围内。该技术结合了相关技术专家的专业知识，为系统的智能功率控制提供了一个缺点，有效地解决了能源系统中的问题。借助这项技术，数据处理专家的知识和数字化可以转换为计算机上的程序。供电系统出现故障后，专家控制技术可以快速检测出问题和自修复错误，保护电源的稳定运行。专家系统还适用于自动化设备的管理和运行人员部署与命令控制专家系统和系统。可以根据应用和控制命令的具体要求进行组合。在专家系统控制技术的条件下，有效的报警信息可以电识别系统并有效地保护措施，控制火电厂的运行和应急措施的静态监控，恢复动态数据分析安全系统，使火电厂安全运行。
3.2模糊控制理论
模糊控制理论是由模糊集合论、模糊语言变量、模糊逻辑推理等为基础的一种计算机数字控制技术，是由美国加利福尼亚大学教授提出来的一种控制理论。模糊控制理论是根据人的知识对控制对象进行控制的一种方法，因此又称为语言控制。它的核心部分为模糊控制器，模糊控制器由计算机进行控制，具体步骤如下：微机采集控制对象的数值，并将采集的数值和标准数值进行对应，得到误差数值E，然后将误差数值E作为模糊控制器的一个输入量，将E实际精确值作为模糊值，得到相应的模糊语言，然后将误差E的模糊语言集合到一个子集e，通过e和模糊控制规则R得到模糊控制量u=eR。其中公式中的U是模糊变量，为了对被控对象进行更加精确的控制，还需要对U进行非模糊化处理才能得到一个精确的数字，然后才能得到精确的模糊变量，计算机系统将模拟变量发送给执行机构，从而更好地对被控对象进行控制。然后依次循环进行，实现被控对象的模糊控制。
3.3神经网络控制技术
神经网络控制技术在一定程度上发展了智能技术的新技术，该控制技术受到人体神经网络的启发，神经网络控制技术基于人工神经理论和控制理论，该技术优于其他技术和具有强大的学习和管理能力，控制电源系统的高效稳定运行，神经网络控制技术可以显着减少人力资源消耗，简化人工操作，可以随时随地实时控制。神经网络控制技术可以控制运行参数优化和诊断火电厂，促进不同功能的有效组合，以维持火电厂的稳定性。神经网络是智能控制技术与先进控制技术相比，神经网络控制技术的新发展解决了非线性和不确定失真系统的非线性问题，不确定性提供了一种新的解决方案，神经网络控制技术本身具有非线性并行处理能力。以独特方式相互连接的简单神经元。可以基于网络执行相对复杂的非线性映射。火电厂自动化中有很多隐藏的信息。在神经网络控制技术的条件下，可以简化手动控制和管理，使火电厂得到良好的实时监控和实时控制，进一步提高火电厂的效率。
4在火电厂热工自动化不同环节中的应用
4.1控制温度过高的气温
控制温度过高的汽温是目前衡量锅炉运行质量的主要标准之一。传统的控制手段主要是通过调控减温水量控制汽温，但系统惯性较大，且动态特性随着外界环境而变化。因此，人们将智能控制技术应用于系统，大幅增强了系统性能，且在控制力度和适应性方面发挥了较大作用。目前，主要通过神经网络模糊控制器满足控制需求。结合实际发现，神经网络模糊控制器最大程度发挥了学习性能的优势，并且负荷变化较大的情况下达到了控制过高气温的要求。
4.2控制锅炉燃烧环节
随着经济社会的发展，人们对电力需求不断增长，电网机组的负荷不断增长，机组的负荷能力和燃烧系统的矛盾日益突出，由于对燃料燃烧控制不充分，导致燃烧不足，影响到蒸汽压力，增加了燃烧机控制系统的控制难度。人工智能技术是计算机的分支机构，通过计算机模拟人的思维过程和行为模式，使得计算机具有人类的学习能力、推理能力、思考能力和规划能力等。将人工智能技术应用在火电厂的锅炉燃烧控制系统中，可以建立复杂的神经网络、专家系统，采用定量或者定性的研究方式，优化控制火电厂的燃烧系统参数，并实现对燃烧系统优化。人工智能控制系统，可以根据锅炉压力变化，维持锅炉蒸汽压力的稳定性，让锅炉燃烧系统根据锅炉出口蒸汽压力变化调结构燃油量和空气供给量，从而让锅炉蒸汽压力维持在一个标准范围内，并实现锅炉燃烧系统的保护，一旦锅炉燃烧系统出现蒸汽压力过高或者过低，则人工智能系统会自动切断燃油供给，立即停止燃烧并向调度中心发出警报信息。
5结束语
随着社会经济的快速发展，电力资源在人们的生活中扮演重要作用，同样智能技术的应用对经济的发展也做出了巨大贡献。电力技术与智能技术通过神经网络控制、模糊控制、专家控制等技术可以提高工作效率，节约电力资源，保障工作安全有效的运行，为人们创造更大的利益。而如何有效的结合电力技术与智能技术成为电力领域面临的重要挑战。相信通过人们的不懈努力，电力系统自动化中智能技术的应用会越来越成熟。
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