（满洲里热电厂内蒙古满洲里021400）
摘要：随着科学技术水平不断提高，电厂热工自动化程度也在不断提高，而且还拓展了该技术的有效应用范围。以现代计算机技术为代表的技术手段，成为国内热工自动化得以实现的基础和保障。然而，电厂热能动力操作以及热工自动化过程中，智能控制技术的应用仍处于尝试阶段，因此加强对该问题研究，具有非常重大的现实意义。
关键词：智能控制；电厂热工；自动化；应用
1电厂热工自动化运行中智能控制应用的研究方向
智能控制理论首先是在西方发达国家得到了广泛的应用和推广，并且在实践中取得了良好的效果。西方发达国家主要将智能控制应用于电厂热工自动化运行中，使得电厂热工自动化得到了更好的发展。智能控制最早出现于20世纪70年代中后期，发展至今已经有了几十年的历史。智能控制经过多年的发展，在国外的理论发展已经越来越完善，满足了大部分电厂热工自动化的实际使用需求。智能控制的系统特点以及所研究的内容都具有不确定性和多样性。笔者认为在电厂热工自动化运行中智能控制应用的研究方向主要体现在以下：（1）将智能机器人控制技术运用到工业控制的领域当中。（2）对模糊控制技术以及神经网络技术的控制方法进行研究。（3）对复杂性数学模型以及集团性的结构框架的研究。（4）对自动化规划以及实时控制系统的继承优化生产计划进行研究。（5）以实验为基础，对自动化的不确定性进行准确的识别、建模和控制。（6）对智能控制技术相关的认识论以及方法论进行研究。经过这些研究可以发展智能控制在电厂热工自动化运行中主要是以专业的理论为基础，同时结合实际生产的环境，从而将理论和技术两者相结合，最终达到强化的适应性和灵活的特性。（7）对傅立叶变换理论所提到的故障诊断系统进行研究。另外，还需加强对一些复合智能控制的模式、覆盖式的智能控制模式以及模糊控制式的模式等这些新型的智能控制模式进行研究和应用。
2电厂热工自动化中的智能控制技术应用实践
对于电厂热工自动化而言，智能控制技术作为其得以正常运行的基础和保证，实践中所采取的方式存在着较大的差异性，但无论哪种方式都是为了能够有效提升智能控制技术在当前国内电厂热工自动化控制过程中的应用水平。从电厂热工自动化中的智能控制技术应用实践来看，其主要表现在以下几个方面：
2.1智能控制技术在过热温度控制中的应用
在锅炉运行过程中，温度过热会造成一系列的问题和不便，同时它也是电厂热工自动化水平的一个重要衡量指标。实践中，若利用智能控制技术即可在过热温度产生变化时对热量管控系统进行操控，进而减少热量损失。在此过程中，还需不断加强对滞后、惯性时间的管控，只有这样才能有效增强系统对过热温度的有效适应性。过热温度控制过程中，采用的是智能控制自动化模糊，可不间断地对过热温度进行有效管控，并且对高性能热负荷实现有效管控。
2.2对给水加药控制
在电厂热工自动化运行中应用智能控制，可以采取模糊控制来对电厂的变频器进行调节，使得电力的输出得到有效的控制。在对电力输出进行控制的同时，可以使得给水加药实现自动控制。自动控制的实现，使得传统电厂热工的管理水平得到了有效的提高，同时也使得电厂热工管理中的不足得到了改善，如给水质量的提高、供应不足的改善等。另外，将模糊控制应用到火电厂的自动化技术当中，可以使得火电厂的经济效益得到更多的体现，从而实现电力工业经济效益的最大化。
2.3智能控制技术在给水加药控制中的应用
在电厂热工运行过程中，尤其是给水加药时，可采用智能控制技术中的模糊控制技术，实现对变频器输出的控制和调节，并且在给水加药时可基于电动自行旋转管控设备实现对其有效控制。从应用实践来看，该项智能控制技术有效地克服了以往电厂热工控制过程中的给水质量差、效率不高等问题；模糊控制为电厂热工自动化提供了经济发展优势，在实际应用过程中经济效果非常的显著。
2.4智能控制技术在锅炉燃烧控制中的应用
智能控制技术的应用，一方面可以有效对热工自定化进行管控，尤其可以对锅炉燃烧时的不稳定性加强控制；另一方面还可对锅炉燃烧系统运行的精确度进行严格管控。在此过程中，存在着很多的影响因素，对于电厂热工系统而言，锅炉燃烧情况直接关系着整个电厂的运作，所以对锅炉燃烧系统加强管控至关重要。
2.5预警控制与神经网络的应用
电厂热工运行中的神经网络应用主要体现在一次调频技术手段中的神经网络运用。负荷变动会导致电网出现周波变化。在实践中，如果利用锅炉储能，则机组协调控制、汽轮机调节等必须根据电网频率进行合理应用。自动改变调门开度时，发电机的运行功率会随之改变。在此过程中，通过随机该变发电机的功率，可有效满足整个电网负荷变化的需求。这一过程中，主要进行一次调频。对于一次调频技术手段而言，是单元机组、电网安全运行的基础。当发电机组运行异常时，发电机及时利用锅炉储热响应，从而缩小负荷差距，稳定电网作业频率。由于电网频率变化非常快，因此，其频率参数监控工作非常重要。对于神经网络波形而言，其学习难度比较大，但所需的专业知识不多，也无需具备丰富的经验。对于用于神经网络自组织构成的模糊控制机构而言，该系统实际应用了两个温差实现反向学习型神经网络的传递：①将所有大系统方面作为大脑应用；②实际应用于被控对象的动态特征、特性领域的知识。从应用效果看，利用模糊控制器对电厂热工系统进行控制的效果较高。
2.6专家系统
相对上述几种智能控制方法来说，专家系统发展较早，现在已经发展为一项较为成熟的控制技术。专家系统主要是由推理结构和知识库构成，主要的控制方法是根据某一领域专家提供的知识进行特定推理，并模拟人类专家进行相关分析，最终根据分析结果作出相应的决策。现阶段，在电力系统自动化中，电力调度和运行控制主要调度人员利用自动化技术完成的，传统的数值分析缺乏推理性，并且在知识积累上存在一定的欠缺。另外，电力系统本身的复杂性也决定了建立数学模型和获取状态量的难度。应用专家系统能够很好地解决上述问题。
专家系统在电力系统自动化中的应用已经初见成效，但同时也存在一些问题需要解决：
2.6.1专家系统在运行过程中，其推理速度会受到系统规模和规则的限制，同时，只能在离线或在线时解决系统问题，无法实现实时控制；
2.6.2建立专家系统需要花费大量的时间，并且知识库建立工程量大，增加了系统维护的难度
2.6.3在应对新问题方面，专家系统的相关能力还有待加强，并且其容错能力比较弱。当设备改动或发生故障后，很容易出现错误码。以上问题需要相关领域的专家共同努力。解决这些问题，将为电力系统智能控制贡献力量。
结语
随着社会的发展，我国电厂的工程技术和自动化技术应用范围开始逐渐扩大，应用水平也获得了较大的提升。由于计算机技术的不断发展，智能控制在电厂热工自动化运行中获得了较大的利用，极大的促进了技术安全。智能控制在电厂热工自动化运行中的应用能够有效的解决电厂自动化过程当中出现的问题，同时对一些传统的自动化控制理论的发展也起到了推动作用，对我国电力工业的发展有着极为重要的意义。
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