Đang tải... (xem toàn văn)
1. Sự cần thiết của đề tài Cơ cấu nguồn năng lượng hiện tại của Việt Nam, riêng NMNĐ đốt than đã chiếm khoảng 30% tổng công suất. Theo quy hoạch, đến 2030 thì NMNĐ sẽ chiếm trên 50% tổng sản lượng điện [22]. Trên thế giới, NMNĐ đốt than hiện cũng chiếm khoảng 40%, NMNĐ khí khoảng 20% tổng sản lượng. Đặc trưng chung của các quá trình nhiệt trong NMNĐ là phi tuyến [13, 48, 72, 73, 76, 79]. Tính chất này cùng với đặc điểm tác động tương hỗ phức tạp của các thông số dẫn đến đặc trưng phức tạp hơn của quá trình nhiệt trong NMNĐ là tính bất định. Với đặc thù công nghệ là hệ nhiều thông số vào/ra, phức tạp, tác động trực tiếp, gián tiếp lẫn nhau, trải qua thời gian dài phát triển, hệ thống điều khiển quá trình nhiệt trong NMNĐ được phân rã thành những hệ con một đầu vào, một đầu ra SISO (Single input/Single output) sử dụng các bộ điều khiển PID (bao gồm cả P, PI, PD) được nghiên cứu [36, 40, 41, 42, 69, 73, 76, 80, 82], kiểm nghiệm thực tế, thừa nhận và sử dụng rộng rãi [30, 43, 44, 54, 62, 67, 68, 74, 84]. Các hệ SISO có thể là một vòng hoặc tầng hai vòng (cascade), trong đó hệ hai vòng chiếm phần lớn và được sử dụng để điều khiển những thông số quan trọng nhất của tổ máy. Hệ thống gồm nhiều mạch vòng điều chỉnh cho từng tham số quá trình, đối với mỗi vòng điều chỉnh tín hiệu tác động trực tiếp sẽ là tín hiệu điều khiển còn tín hiệu tác động khác sẽ được xác định là nhiễu. Phương pháp chỉnh định bộ điều khiển PID phổ biến là dựa vào kinh nghiệm chuyên gia [76]. Công việc được thực hiện tại một mức tải vận hành cụ thể nào đó của NMNĐ và thường ở mức tải định mức. Các tham số bộ điều khiển được tính toán và cài đặt cố định cho hệ thống. Khi tổ máy phải làm việc trong điều kiện phụ tải biến đổi, đặc biệt trong dải rộng, tăng/giảm công suất lớn sẽ làm cho các tham số quá trình tác động tương hỗ mạnh, tính chất phi tuyến của quá trình/đối tượng thể hiện rõ, đặc tính của hệ thống khác xa so với điều kiện chỉnh định ban đầu thì tính đáp ứng của hệ thống bị suy giảm rõ rệt, không vận hành tự động được, ảnh hưởng rất nhiều đến khả năng vận hành ổn định và hiệu suất của nhà máy. Ngoài ra, tham số bộ điều khiển thường không được cập nhật, chỉnh định lại trong vòng đời làm việc của NMNĐ cũng ảnh hưởng rất nhiều đến chất lượng làm việc của hệ thống khi mà đặc tính của quá trình/thiết bị nhiệt đã thay đổi rất khác theo thời gian so với thời điểm chỉnh định lúc xây dựng nhà máy. Các NMNĐ ở Việt Nam là những ví dụ rõ ràng cho các đặc điểm kể trên. Để khắc phục các hạn chế trong chỉnh định bộ điều khiển, giúp hệ thống vận hành tốt trong chế độ phụ tải biến đổi, khoảng hai thập kỷ qua rất nhiều nghiên cứu
MỤC LỤC MỤC LỤC i LỜI CAM ĐOAN vi LỜI CẢM ƠN vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ x Sự cần thiết đề tài Mục đích, đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Đóng góp đề tài nghiên cứu Cấu trúc luận án CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CHỈNH ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH NHIỆT ĐIỆN 1.1 Tổng quan công nghệ nhiệt điện 1.1.1 Nguyên lý làm việc NMNĐ đốt than 1.1.2 Lò NMNĐ theo thơng số 1.1.3 Công nghệ đốt than lò NMNĐ 1.1.3.1 Công nghệ đốt than phun (Pulverized Coal - PC) 1.1.3.2 Công nghệ đốt tầng sơi tuần hồn (CFB) 1.2 Đặc trưng trình nhiệt nhà máy nhiệt điện 10 1.2.1 Tính phức tạp tương hỗ thơng số trình 10 1.2.2 Đặc trưng bất định phi tuyến đối tượng nhiệt NMNĐ 11 1.2.2.1 Phụ tải biến đổi yêu cầu vận hành 11 1.2.2.2 Phụ tải biến đổi cố 12 1.3 Hệ thống điều khiển trình nhiệt NMNĐ 13 1.3.1 Các hệ thống điều khiển 15 1.3.1.1 Điều khiển phối hợp lò hơi-tuabin 15 1.3.1.2 Điều khiển công suất lò 17 1.3.1.3 Điều khiển cấp khơng khí cho buồng đốt 17 1.3.1.4 Điều khiển mức nước bao 18 1.3.1.5 Điều khiển nhiệt độ nhiệt/tái nhiệt 18 i 1.3.2 Cấu hình đặc trưng hệ điều khiển trình nhiệt NMNĐ 20 1.3.2.1 Cấu trúc tầng hai vòng 20 1.3.2.2 Bộ điều khiển PID 21 1.4 Chỉnh định hệ thống điều khiển NMNĐ 21 1.4.1 Cơ chỉnh định hệ tầng 21 1.4.2 Phương pháp ứng dụng thực tế 22 1.4.2.1 Chỉnh định theo phương pháp 22 1.4.2.2 Chỉnh định thực tế 24 1.4.3 Hạn chế phương pháp chỉnh định truyền thống 25 1.4.4 Chỉnh định vận hành NMNĐ Việt Nam 25 1.4.4.1 Công tác chỉnh định thử nghiệm 25 1.4.4.2 Thực tế vận hành 26 1.5 Các phương pháp chỉnh định nâng cao 27 1.5.1 PID tự động điều chỉnh (Auto-tuning PID) 28 1.5.2 Gain-scheduling PID 29 1.6 Đánh giá tổng quan 30 1.7 Đặc tính q độ q trình nhiệt NMNĐ 31 1.7.1 Đặc tính độ đối tượng 31 1.7.2 Quá trình nhiệt có tự cân 31 1.7.2.1 Đặc tính động học đặc trưng 31 1.7.2.2 Trường hợp đặc biệt 33 1.7.2.3 Đặc tính độ van điều chỉnh 34 1.7.3 Q trình nhiệt khơng có tự cân 35 1.8 Nhận dạng đối tượng làm việc mơ hình bất định 37 1.8.1 Yêu cầu nhận dạng đối tượng làm việc 37 1.8.2 Mơ hình bất định tổng qt 38 1.9 Lý thuyết điều khiển bền vững số dao động mềm 39 1.9.1 Giới thiệu 39 1.9.2 Khái niệm số dao động điều khiển bền vững [87, 88] 39 1.9.3 Chỉ số dao động mềm số quán tính điều khiển bền vững …………………………………………………………………………………41 1.9.3.1 Chỉ số dao động mềm 41 1.9.3.2 Đường biên mềm đặc tính mềm [87, 88] 41 ii 1.9.3.3 Đặc tính mềm độ dự trữ ổn định hệ thống 42 1.9.3.4 Xác định số quán tính điều khiển bền vững [20, 88] 42 KẾT LUẬN CHƯƠNG 44 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG QUÁ TRÌNH NHIỆT ĐIỆN 45 2.1 Giới thiệu 45 2.2 Mơ hình hóa q trình nhiệt NMNĐ vòng hở 45 2.2.1 Lựa chọn mơ hình 45 2.2.1.1 Quá trình có tự cân 46 2.2.1.2 Q trình khơng có tự cân 47 2.2.2 Xây dựng hàm mục tiêu 48 2.2.2.1 Đối tượng nhiệt có tự cân 48 2.2.2.2 Đối tượng nhiệt khơng có tự cân 50 2.2.3 Lựa chọn mơ hình cho q trình có tự cân 50 2.3 Nhận dạng đối tượng nhiệt NMNĐ vòng kín 51 2.3.1 Lựa chọn xung kích thích 51 2.3.1.1 Xung chữ nhật 52 2.3.1.2 Xung hàm mũ 52 2.3.1.3 Xung tam giác 53 2.3.2 Xác định đặc tính tần số đối tượng 53 2.3.2.1 Công thức xác định 53 2.3.2.2 Xác định đặc tính tần số từ đặc tính thời gian 55 2.3.3 Nhận dạng đối tượng vòng ngồi 57 2.3.3.1 Xác định thành phần sở 57 2.3.3.2 Xác định thành phần bất định 59 2.3.4 Nhận dạng đối tượng vòng 61 2.3.5 Xác định dải tần số chất nhận dạng đối tượng 61 2.4 Phương pháp giải toán tối ưu 63 2.4.1 Giới thiệu 63 2.4.2 Thuật tốn tối ưu hóa vượt khe nhận dạng q trình nhiệt NMNĐ 63 2.4.3 Xác định véctơ gradient hàm không trơn 66 2.4.4 Xác định véc tơ xuất phát cho toán tối ưu 66 2.4.4.1 Bài tốn nhận dạng đối tượng vòng hở 66 2.4.4.2 Bài toán nhận dạng vòng kín 68 iii 2.5 Ứng dụng phương pháp nhận dạng đối tượng 71 2.5.1 Nhận dạng đối tượng vòng hở 71 2.5.1.1 Đối tượng nhiệt có tự cân 71 2.5.1.2 Q trình nhiệt có tính chất tích phân 80 2.5.2 Nhận dạng đối tượng vòng kín 83 2.6 Kết thảo luận 90 KẾT LUẬN CHƯƠNG 91 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP CHỈNH ĐỊNH BỘ ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH NHIỆT ĐIỆN 93 3.1 Giới thiệu 93 3.2 Chỉ số bền vững hệ thống điều khiển 93 3.3 Xác định số bền vững tối ưu theo kênh đặt 95 3.4 Chỉnh định điều khiển chế độ khởi động [CT1, 2] 97 3.4.1 Giới thiệu 97 3.4.2 Nhận dạng đối tượng tổng hợp điều khiển vòng 99 3.4.3 Nhận dạng đối tượng tổng hợp điều khiển vòng ngồi 99 3.5 Phương pháp chỉnh định đối tượng nhiệt điện làm việc 100 3.5.1 Giới thiệu 100 3.5.2 Đặc tính mềm hệ tầng hai vòng 100 3.5.2.1 Đặc tính mềm hệ tương đương R1 100 3.5.2.2 Đặc tính mềm hệ tương đương R2 102 3.5.3 Tính bất định đặc tính mềm độ bền vững hệ thống 103 3.5.4 Phương pháp xác định đặc tính mềm “xấu nhất” 104 3.5.5 Phương pháp chỉnh định theo đặc tính mềm xấu [CT6] 105 3.5.5.1 Phương pháp đề xuất 105 3.5.5.2 Tổng hợp điều chỉnh cho thành phần sở 106 3.5.5.3 Chỉnh định điều khiển theo đặc tính mềm xấu 111 3.6 Minh họa phương pháp chỉnh định 113 3.6.1 Tổng hợp điều khiển cho thành phần sở 114 3.6.2 Chỉnh định điều khiển theo đặc tính mềm xấu 115 3.6.3 Chất lượng hệ thống điều khiển 117 3.7 Kết bàn luận 118 KẾT LUẬN CHƯƠNG 119 iv CHƯƠNG THÍ NGHIỆM KIỂM CHỨNG 120 4.1 Giới thiệu 120 4.2 Thực nghiệm từ số liệu thực nhà máy nhiệt điện 120 4.3 Thực nghiệm phương pháp mơ hình thí nghiệm 123 4.3.1 Mơ hình thí nghiệm 123 4.3.2 Cấu trúc điều khiển 125 4.3.3 Các thiết bị hệ thống thí nghiệm 126 4.3.4 Bộ điều khiển PID số hệ điều khiển tầng 127 4.3.5 Phần mềm điều khiển hệ thống 128 4.3.6 Thực nghiệm hệ thống 131 4.3.6.1 Xây dựng đặc tính thiết bị 131 4.3.6.2 Tổng hợp điều khiển kiểm tra hệ thống 133 4.4 Kết thảo luận 141 KẾT LUẬN CHƯƠNG 142 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 143 Các kết đạt luận án 143 Đề xuất hướng nghiên cứu 143 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ 151 v LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng cá nhân tơi Cơng trình thực hướng dẫn PGS.TSKH Nguyễn Văn Mạnh Kết nghiên cứu luận án trung thực chưa công bố tác giả khác Hà Nội, ngày 05 tháng 12 năm 2018 Người hướng dẫn khoa học Tác giả PGS TSKH Nguyễn Văn Mạnh Đỗ Cao Trung vi LỜI CẢM ƠN Tơi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành sâu sắc đến Thầy hướng dẫn PGS.TSKH Nguyễn Văn Mạnh tận tình hướng dẫn hỗ trợ suốt thời gian học tập nghiên cứu Tôi xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu Trường ĐH Bách Khoa HN, Phòng đào tạo Trường ĐH Bách Khoa HN, Viện KH&CN Nhiệt-Lạnh, Bộ mơn TĐH&ĐK q trình Nhiệt-Lạnh, Xưởng chế tạo thiết bị áp lực (Viện KH&CN Nhiệt-Lạnh) hỗ trợ tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành luận án Tơi xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè đồng nghiệp chia sẽ, cổ vũ động viên để tơi hồn thành luận án Hà Nội, ngày 05 tháng 12 năm 2018 Tác giả Đỗ Cao Trung vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Đơn vị A(s) a0, a1, … an Ý nghĩa Mẫu thức thành phần phân thức Giây; phút Hằng số quán tính mẫu thức a11, a12, a13 Tham số số hóa điều khiển R1(s) a21, a22, a23 Tham số số hóa điều khiển R2(s) B(s) Tử thức thành phần phân thức b0, b1, … bn Giây; phút m0 Hằng số quán tính tử thức Hệ thống điều khiển phối hợp lò hơi-tuabin (Coordinated control system) Hệ thống điều khiển phân tán (Distributed control system) Bộ chuyền tín hiệu chênh áp (Diffirental pressure transmitter) Qn tính bậc có trễ (First order plus dead time) Hàm truyền hệ hở Tích phân quán tính bậc có trễ (Integrating first order plus dead time) Tích phân qn tính bậc hai có trễ với điểm không dương (Integrating first order plus dead time with a zero) Đơn vị ảo j2 = -1 Gradien J (x) Hằng số tỷ lệ, tích phân, vi phân điều khiển PID Chỉ số dao động cứng m(ω), m Chỉ số dao động mềm ms Chỉ số dao động hệ thống mc NMNĐ Chỉ số dao động cắt Độ suy giảm số dao động (chỉ số bền vững) Nhà máy nhiệt điện OPT(s) Thành phần phân thức đối tượng %(s ), O % (s ) O Mơ hình bất định O1(s), O2(s) Mơ hình sở PID Tỷ lệ-tích phân-vi phân (Proportional- CCS DCS DPT FOPDT H(s) IFOPDT IFOPDTZ j J (x) K p , Ti , Td Δm kPas viii Integral-Derivative) R1(s), R2(s) Bộ điều khiển vòng ngồi vòng r, Bán kính, pha bất định SISO Một vào-một (Single input-single output) ST Vòng/phút (rpm) Bộ truyền tín hiệu tốc độ (Speed transitter) Qn tính bậc hai có trễ (Second order plus dead time) Toán tử Laplace SOPDT s T, T1, T2, θ Giây; phút Các số quán tính Ta Giây; phút t Giây; phút Hằng số qn tính biểu trưng Qn tính bậc ba có trễ với điểm không thực âm (Third order plus dead time with a zero) Throttle valve (van điều khiển cấp tuabin) Biến thời gian τ Giây; phút Trễ đối tượng TOPDTZ TV U(tu, yu) Điểm uốn đặc tính độ u1, u2 Tín hiệu điều khiển V(s) “nhân” bất định V1 Van điều khiển không trục V2, V3, V4 Van tay v1 , v2 Nhiễu ω, ωc W(s) W1td(s) W2td(s) °1td ( s) W °2td ( s) W X, x x, y Rad/s Tần số Tần số cắt Hàm truyền hệ kín Hàm truyền hệ hở tương đương sở điều khiển R1(s) Hàm truyền hệ hở tương đương sở điều khiển R2(s) Hàm truyền hệ hở tương đương bất định điều khiển R1(s) Hàm truyền hệ hở tương đương bất định điều khiển R2(s) Véc tơ tham số Tích vơ hướng hai véc tơ y1, y2 Thơng số q trình nhiệt z1 Tín hiệu điều khiển ix DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Cấu hình điển hình tổ máy NMNĐ [92] Hình 1.2 Sơ đồ nhiệt nguyên lý tổ máy NMNĐ Hình 1.3 Sơ đồ ngun lý lò đốt than phun Hình 1.4 Sơ đồ ngun lý lò tầng sơi tuần hồn Hình 1.5 Ảnh hưởng tương hỗ thơng số q trình lò 10 Hình 1.6 Đáp ứng áp suất công suất với lưu lượng nhiên liệu 12 Hình 1.7 Cấu trúc điều khiển NMNĐ [76] 14 Hình 1.8 Cấu trúc hệ thống điều khiển NMNĐ 15 Hình 1.9 Điều khiển phối hợp lò hơi-tuabin lò theo máy [82] 16 Hình 1.10 Điều khiển phối hợp lò hơi-tuabin máy theo lò [82] 16 Hình 1.11 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển tải lò 17 Hình 1.12 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển cấp khơng khí cho buồng đốt 17 Hình 1.13 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển mức nước bao [4] 18 Hình 1.14 Sơ đồ nguyên lý hệ thống điều khiển nhiệt độ nhiệt [82] 19 Hình 1.15 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển nhiệt độ nhiệt 20 Hình 1.16 Cấu trúc điển hình điều khiển trình nhiệt NMNĐ 20 Hình 1.17 Phương pháp chỉnh định mạch vòng hở [84] 23 Hình 1.18 Phương pháp Zigler-Nichols [84] 23 Hình 1.19 Phương pháp suy giảm giao động [84] 24 Hình 1.20 Nguyên lý phương pháp PID tự chỉnh [82] 28 Hình 1.21 Nguyên lý gain-scheduling PID [82] 29 Hình 1.22 Đặc tính động học q trình nhiệt NMNĐ 32 Hình 1.23 Đặc tính động học đặc trưng q trình nhiệt có tự cân 32 Hình 1.24 Đáp ứng xung bậc thang áp suất tănglưu lượng nhiên liệu 33 Hình 1.25 Đáp ứng xung bậc thang cơng suất tăng/giảm góc van TV 33 Hình 1.26 Đặc tính q độ đối tượng nhiệt có điều chỉnh 34 Hình 1.27 Đặc tính lưu lượng (a) đặc tính thời gian (b) van 34 Hình 1.28 Đặc tính thời gian van điều khiển 35 Hình 1.29 Đặc tính động học mức nước bao 36 Hình 1.30 Đặc tính đối tượng nhiệt khơng có tự cân 36 Hình 1.31 Đặc tính sở điểm biến thiên bất định 38 x Như vậy, hệ thống điều khiển tốc độ tuabin hình 4.10&4.11 có đối tượng nhận dạng theo mơ hình bất định (4.17), (4.18) Tiến hành tổng hợp lại điều khiển theo mơ hình Tổng hợp điều khiển bền vững cho thành phần sở Chọn độ bền vững ms = 0,461, điều khiển vòng tính theo (3.27): R2 ( s) = 2,148(1 + ) 0,51s (4.19) Bộ điều khiển vòng ngồi: + Mơ hình hóa đối tượng tương đương W1td (hình 4.10) theo mơ hình qn tính bậc hai có trễ, thu được: W1td ( s) = 5,816 e- 0,593s (1 + 1,175s)(1 + 0,185s) + Chọn hệ số bền vững ms = 0,461, tổng hợp điều khiển theo (3.32): R1 ( s) = 0,293(1 + + 0,16s) 1,36s (4.20) Đặc tính mềm hệ hở ứng với BĐK R1(s) thể hình 4.27 Đặc tính bao điểm (-1, j0) nên hiệu chỉnh R1(s) theo hệ số 1/1,075 giải thuật nêu, thu điều khiển có đặc tính mềm hệ hở qua điểm (-1, j0) R1 ( s) = 0,275(1 + + 0,16s) 1,36s (4.21) Hình 4.27 Đặc tính mềm hệ hở ứng với R1(s) Chỉnh định theo đặc tính mềm “xấu nhất” Vẽ đặc tính mềm xấu cho hệ hở điều khiển R2(s) hình 4.28 137 Hình 4.28 Đặc tính mềm xấu hệ hở ứng với R2(s) Điều chỉnh điều khiển (4.19) theo hệ số 1/1,908 điều khiển mới: R2 ( s) = 1,163(1 + ) 0,51s (4.22) Dựng tiếp đặc tính mềm xấu cho hệ vòng tương đương điều khiển R1(s) hình 4.29 Hình 4.29 Đặc tính mềm xấu hệ hở ứng với R1(s) Chỉnh định điều khiển (4.21) theo hệ số 1/1,613 điều khiển mới: R1 ( s) = 0,169(1 + + 0,16s) 1,36s (4.23) Với điều khiển (4.22), (4.23) vẽ lại đặc tính mềm xấu cho hệ hở điều khiển hình 4.30 4.31, đặc tính khơng bao điểm (-1, j0) nên điều khiển điều khiển cài đặt cho hệ thống 138 Hình 4.30 Đặc tính mềm xấu hệ hở ứng với BĐK R2(s) Hình 4.31 Đặc tính mềm xấu hệ hở ứng với BĐK R1(s) Hệ thống với mơ hình đối tượng (4.17), (4.18) điều khiển (4.22), (4.23) có đặc tính q độ hình 4.32 Hình 4.32 Đặc tính điều chỉnh hệ thống 139 Hệ thống đạt chất lượng điều chỉnh trường hợp đối tượng sở sau: + Thời gian điều chỉnh: Tq ≈ (giây) + Độ điều chỉnh: = + Độ suy giảm dao động: D 0% ymax − y 4,5% y Hệ thống đạt chất lượng điều chỉnh trường hợp xấu sau: + Thời gian điều chỉnh: Tq ≈ (giây) + Độ điều chỉnh: = + Độ suy giảm dao động: D 5,5% ymax − y 21% y Chất lượng điều chỉnh hệ đối tượng sở tốt nhiều so với trường hợp cài đặt điều khiển tổng hợp chế độ khởi động, trường hợp biến thiên xấu đối tượng bất định chất lượng điều chỉnh Đây kết hợp lý Các điều khiển số xác định từ (4.22) (4.23) sau: a11 = 0,517 ; a12 = 0,845 ; a13 = 0,338 (4.24) a21 = 1,345 ; a22 = 1,163 ; a23 = 0,338 (4.25) Thực nghiệm chế độ tăng giảm tải cách bật tắt bóng đèn Kết đặc tính điều chỉnh hình 4.33 4.34 ✓ Giảm cơng suất, tắt bớt bóng đèn Hình 4.33 Đặc tính điều chỉnh tốc độ tuabin giảm 25% công suất tải 140 ✓ Tăng công suất, bật thêm bóng đèn Hình 4.34 Đặc tính điều chỉnh tốc độ tuabin tăng 25% công suất tải Các đặc tính cho thấy điều khiển chỉnh định lại cho kết làm việc tốt điều khiển tổng hợp ban đầu Điều việc nhận dạng thực với số liệu đầy đủ đồng thời điều khiển chỉnh định theo đặc tính mềm cho chất lượng tốt 4.4 Kết thảo luận ❖ Việc ứng dụng phương pháp nhận dạng đối tượng làm việc từ số liệu thực NMNĐ theo mơ hình bất định cho kết hợp lý Bước đầu cho thấy phương pháp nhận dạng áp dụng Trong điều kiện nay, việc thu thập số liệu thực từ NMNĐ thực thụ động Chưa thể thực cài đặt điều khiển vào hệ thống thực ❖ Mơ hình thí nghiệm điều khiển hai vòng tốc độ tuabin xây dựng phù hợp với cấu trúc mơ hình hệ điều khiển hai vòng nghiên cứu luận án Cho phép thí nghiệm đầy đủ phương pháp đề xuất ❖ Các bước thực thí nghiệm thực theo phương pháp đề xuất, bao gồm: Thu thập liệu, nhận dạng đối tượng chỉnh định điều khiển chế độ khởi động, nhận dạng đối tượng theo mơ hình bất định điều kiện phụ tải bến đổi chỉnh định điều khiển PID, hệ thống làm việc 141 ❖ Kết bước thí nghiệm, tính tốn tổng hợp điều khiển PI/PID để cài đặt cho hệ thống Hệ thống điều khiển tốc độ tuabin làm việc tốt với điều khiển cài đặt ❖ Bộ điều khiển tổng hợp chế độ khởi động cho chất lượng làm việc điều khiển tổng hợp từ mơ hình bất định đặc tính mềm xấu nhất, kết hợp lý liệu thu thập ban đầu hơn, thơng tin mơ hình xác Bộ điều khiển điều chỉnh hiệu dải biến đổi rộng công suất tải KẾT LUẬN CHƯƠNG Phương pháp nhận dạng đề xuất bước đầu áp dụng thành công cho số liệu thực tế lấy từ NMNĐ từ mơ hình thí nghiệm Việc thử nghiệm chỉnh định mơ hình thí nghiệm bước đầu thành công chứng minh hiệu phương pháp xây dựng 142 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Các kết đạt luận án Luận án giải toán chỉnh điều khiển PID cho trình nhiệt NMNĐ phụ tải biến đổi làm tính chất bất định, phi tuyến đối tượng thể rõ rệt, cách sử dụng mô hình bất định lý thuyết điều khiển bền vững [88] Luận án lần xây dựng hoàn chỉnh hệ thống phương pháp nhận dạng chỉnh định điều khiển cho hệ thống điều khiển trình nhiệt điện hệ SISO cấu trúc hai tầng từ tảng lý thuyết Kết đạt luận án bao gồm: 1) Xây dựng phương pháp số sử dụng thuật tốn tối ưu hóa vượt khe để nhận dạng đối tượng điều khiển trình nhiệt điện vòng hở vòng kín 2) Xây dựng phương pháp chỉnh định điều khiển PID cho trình nhiệt điện cấu trúc SISO hai tầng chế độ khởi động chế độ làm việc, cho phép lựa chọn trước “chỉ số bền vững” hệ thống với khoảng lựa chọn tối ưu [0,132÷2,318] Phương pháp xây dựng phù hợp với cấu hình hệ thống điều khiển sử dụng thực tế NMNĐ, có khả ứng dụng cao Bộ điều khiển có khả thích nghi điều kiện biến thiên rộng phụ tải đặc tính đối tượng, làm việc ổn định lâu dài theo vòng đời vận hành NMNĐ Đề xuất hướng nghiên cứu 1) Ứng dụng phương pháp nhận dạng, chỉnh định điều khiển vào NMNĐ thực tế 2) Từ hệ thống giải pháp đề xuất, xây dựng hệ thống điều khiển thích nghi cho đối tượng điều khiển trình nhiệt điện, hệ thống đưa vào tự động nhanh chế độ khởi động, tự động chỉnh định q trình làm việc Đảm bảo tính chất bền vững hệ điều khiển vòng đời làm việc NMNĐ 3) Phát triển phương pháp để áp dụng cho q trình cơng nghiệp khác hệ SISO cấu trúc hai vòng 143 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Bùi Quốc Khánh, Phạm Quang Đăng, Nguyễn Huy Phương, Vũ Thụy Nguyên Điều khiển trình, NXB Khoa học kỹ thuật – Hà Nội, 2014 [2] Công ty cổ phần nhiệt điện Quảng Ninh, Báo cáo vận hành thử nghiệm tổ máy số 1, 2012&2013 [3] Công ty nhiệt điện Mông Dương, Báo cáo vận hành thử nghiệm nhà máy nhiệt điện Mông Dương 1, 2014&2015 [4] Đỗ Cao Trung, Phương pháp tổng hợp điều khiển PID bền vững tối ưu cho q trình cơng nghệ nhiệt, Luận văn Thạc sỹ khoa học, 2011 [5] Hoàng Minh Sơn, Cơ sở hệ thống điều khiển trình, NXB Bách Khoa – Hà Nội, 2006 [6] Mạnh N.V., Hoàn V.H (2006) Nhận dạng đối tượng hệ điều khiển nhiều vòng KHCN Nhiệt, số 2006/3, trang 19-23 [7] Nhà máy nhiệt điện Cẩm Phả, Quy trình vận hành lò hơi, tuabin [8] Nhà máy nhiệt điện Mơng Dương 1, Quy trình vận hành lò hơi, tuabin [9] Nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh no.1&2, Quy trình vận hành lò hơi, tuabin [10] Nhà máy nhiệt điện ng Bí mở rộng no.1&2, Quy trình vận hành lò hơi, tuabin [11] Nguyễn Công Hân, Nguyễn Quốc Trung, Đỗ Anh Tuấn (2002), Nhà máy nhiệt điện NXB Khoa học & Kỹ thuật [12] Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển nâng cao, NXB Khoa học kỹ thuật – Hà Nội, 2009 [13] Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh, Hán Thành Trung, Lý thuyết điều khiển phi tuyến, NXB Khoa học kỹ thuật – Hà Nội, 2006 [14] Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển tuyến tính, NXB Khoa học kỹ thuật – Hà Nội, 2007 [15] Nguyễn Mạnh Đức, Nghiên cứu chế tạo điều khiển tốc độ tuabin nước loại nhỏ nhằm ổn định tần số dòng điện đầu ra, Luận văn thạc sỹ, 2016 [16] Nguyễn Văn Mạnh, Nguyễn Mạnh Đức (2015), Một phương pháp mơ hình hóa đối tượng điều khiển q trình nhiệt khâu qn tính bậc hai có trễ, Tạp chí lượng nhiệt, số 125, trang 15-19, 2015 144 [17] Nguyễn Văn Mạnh, Lý thuyết điều chỉnh tự động trình nhiệt, ĐHBK, 1993 [18] Nguyễn Văn Mạnh (2010), Nghiên cứu thiết kế chế tạo cấu chấp hành van điều chỉnh không trục, Đề tài cấp Bộ, mã số B-2008-01-203 [19] Nguyễn Văn Mạnh (2002), Nghiên cứu xây dựng tổ hợp chương trình phần mềm MT thiết kế tối ưu hệ thống điều khiển đối tượng bất định công nghiệp – (2001-2002), Đề tài cấp Bộ, mã số B-2001-28-34 [20] Nguyễn Văn Mạnh (2002), Tổng hợp bền vững hệ điều khiển đối tượng bất định, Thông báo Khoa học, Hội nghị toàn quốc lần thứ Tự động hố, Hà nội-2002, Trang 155-161 [21] Tổng cơng ty lắp máy Việt Nam Lilama, Báo cáo tổng kết kinh nghiệm thực dự án EPC NMNĐ ng Bí mở rộng 1, 2010 [22] Trương Duy Nghĩa (2017), Đề án phát triển nhiệt điện than Việt Nam Năng lượng nhiệt, số 2017/5, trang 7-13 [23] Vũ Thu Diệp (2016), Nghiên cứu phát triển lý thuyết hệ điều khiển nhiều tầng điều khiển trình nhiệt sở số dao động mềm, Luận án tiến sỹ kỹ thuật nhiệt Tiếng Anh [24] Astrom, K.J., Hagglund, T (1995), PID Controllers: Theory, Design and Tuning, 2nd edn 1995, ISA—Instrument Society of America [25] Cecil L Smith, Practical Process Control, Tuning and Troubleshooting, John Wiley & Sons, Inc, 2008 [26] C.L Liu, J.Z Liu, Y.G Niu and W.Y Yao (2002), The application of genetic algorithm model identification, in 2002 Proc of IEEE TENCON’02, pp 1261–1264 [27] Crowe J., Johnson M.A., Grimble M.J (2003) Closed loop identification of systems within cascade connected control strategies European Control Conference (ECC), pp 399-404 [28] D.E Rivera, M Morari, and S Skogestad (1986), Internal Model Control PID Controller Design, Industrial Engineering and Chemical Process Design and Development, 25, p 252-265 [29] Dimeo R, Lee KY (1995), Boiler-turbine control system design using a genetic algorithm IEEE Trans Energy Conver 1995, 10:752–759 [30] Doosan (2012), Control system Mong Duong thermal power plant project 145 [31] Eklund, K., & Åström, K J (1971), A Simplified Nonlinear Model of a Drum Boiler-Turbine Unit (Report TFRT; Vol 7012) Department of Automatic Control, Lund Institute of Technology (LTH) [32] Electricity of Vietnam (EVN) – Chengda Group, EPC contract of 300MW Uong Bi Extension no.2 thermal power plant project, 2006 [33] Electricity of Vietnam (EVN) – Huynhdai E&C, EPC contract of 1000MW Mong Duong no thermal power plant project, 2011 [34] Electricity of Vietnam (EVN) – Lilama, EPC contract of 300MW Uong Bi Extension no.1 thermal power plant project, 2002 [35] Eni Oko, Meihong Wang, Jie Zhang (2015), Neural network approach for predicting drum pressure and level in coal-fired subcritical power plant, Fuel 151 (2015) 139–145 [36] Fei W, Li Y, Shen J, Xiang X, Optimization of superheated steam temperature control system using extremum seeking algorithm J Southeast Univ 2010, 40:952–956 [37] FISHER CONTROLS INTERNATIONAL, INC (2001), Control valve handbook, Third Edition [38] F.J Gutiérrez Ortiz (2011), Modeling of fire-tube boilers, Applied Thermal Engineering 31 (2011) 3463-3478 [39] FRANCIS T THOMPSON (1967), A Dynamic Model of a Drum-Type Boiler System, IEEE TRANSACTIONS ON POWER APPARATUS AND SYSTEMS VOL PAS-86, NO MAY 1967 [40] Garduno-Ramirez R, Lee KY Power plant fuzzy PID scheduling control over full operating space In: Proceedings of the International Conference on Intel-ligent System Application to Power Systems (ISAP 2003), CD ISAP03-086.pdf, Lemnos, Greece, August 31–September 3, 2003 [41] Garduno-Ramirez R, Lee KY Compensation of control-loop interaction for power plant wide-range operation Control Eng Pract 2005, 13:1475–1487 [42] Gilman GF (2005), Boiler control system engineering, ISA, Research Triangle Park, USA [43] HPE-NEPDI (2002) Basic design: instrument & control system Cao Ngan thermal power plant project [44] HEIBE (2006), Control system Cam Pha thermal power plant project [45] Huynhdai E&C, Commissioning procedure of Mong Duong no thermal power plant, 2014 146 [46] IDC Technologies’ Tech Brief, Tuning of PID Controllers in both Open and Closed Loop Control Systems [47] Jeng J.C., Lee M.W (2012) Identification and Controller Tuning of Cascade Control Systems Based on Closed-Loop Step Responses 8th IFAC Symposium on Advanced Control of Chemical Processes, pp 414-419 [48] Jin S Heo and Kwang Y Lee (2006) A Multi-Agent System-Based Intelligent Heuristic Optimal Control System for A Large-Scale Power Plant IEEE Congress on Evolutionary Computation, Vancouver, BC, Canada, July 16-21, 2006 [49] Ji-Zhen Liu, Shu Yan, De-Liang Zeng, Yong Hu, You Lv (2015), A dynamic model used for controller design of a coal fired once-through boiler-turbine unit, Energy 93, 2069-2078 [50] Jian Zhao (1992), Simulation of Boiler Drum Control, McGill University Montréal, Canada [51] J.R Rodriguez Vasqueza, R.RivasPerezb, J Sotomayor Morianoa, J.R Peran Gonzalez (2008), System identification of steam pressure in a firetube boiler, Computers and Chemical Engineering 32 (2008) 2839–2848 [52] Jyh-Cheng Jeng, Ming-Wei Lee “Identification and Controller Tuning of Cascade Control Systems Based on Closed-Loop Step Responses,” in 2012 Proc of the IFAC Symposium on Advanced Control of Chemical Processes, pp 414-419 [53] K.J Astrom, R.D Bell (2000), Drum-boiler dynamics, Automatica 36 (2000) 363-378 [54] Kaidi (2009), Control system Mao Khe thermal power plant project [55] Lemma D Tufa, M Ramasamy, Sachin C Patwardhan, M Shuhaimi (2008), Development of Second Order Plus Time Delay (SOPTD) Model from Orthonormal Basis Filter (OBF) Model, Proceedings of the UKACC International Conference on Control, Sept 2008 [56] Lee KY, Van Sickel JH, Hoffman JA, Jung W-H, Kim S-H, Controller design for a large-scale ultra-supercritical once-through boiler power plant IEEE Trans Energy Conver 2010, 25:1063–1070 [57] Lilama & Power Mechines, Commissioning procedure of Uong Bi extension no thermal power plant, 2006 [58] Lindsey D (2000), Power-Plant Control and Instrumentation, The Control of Boilers and HRSG Systems Stevenage, UK: IEE Press 147 Process Dynamics and [59] Li S, Liu H, Cai WJ, Soh YC, Xie LH (2005), A new coordinated control strategy for boiler-turbine system of coal-fired power plant IEEE Trans Contr Syst Technol 2005, 13: 943–954 [60] Looij, Johannes Michael Peter van der (1988) Dynamic modeling and control of coal fired fluidized bed boilers, ISBN 90-370-0017-7, Delft University of Technology [61] Manh N.V Assessing the Stabiliy Margin of Linear Multivariable Control Systems in Accordance with a “Soft” Oscillation Index, Thermal Enginering, 1997 Vol 44 № 10 pp 809-815 [62] Maurobeni (2002), Control system Na Duong thermal power plant project [63] Mayuresh V Kothare, Bernard Mettler, Manfred Morari, Pascale Bendotti, Clément-Marc Falinower (2000), Level Control in the Steam Generator of a Nuclear Power Plant, IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGY, VOL 8, NO 1, JANUARY 2000 [64] Mehta U., Majhi S (2011) On-line identification of cascade control systems based on half limit cycle data ISA Trans., vol 50, pp 473–478 [65] Neng-Sheng Pai, Shih-Chi Chang, Chi-Tsung Huang (2010), Tuning PI/PID controllers for integrating processes with deadtime and inverse response by simple calculations, Journal of Process Control 20 (2010) 726–733 [66] Nguyen Van Manh, Bui Minh Tri (1990), Method of “Cleft-Over-Step” by Perpendicular direction for solving the unconstrained non-linear optimization problem, ACTA Mathem Vietnam, 1990 No P 73-83 [67] OJSC “Power Machines” (2005), Power island automated regulation Uong Bi extension no.1 thermal power plant project [68] OJSC “Power Machines” (2005), Power plant operating manual, AC maintenance manual Uong Bi extension no.1 thermal power plant project [69] O-Shin Kwon, Won-Hee Jung, Hoon Heo (2013), Steam temperature controller with LS-SVR based predictor and PID gain scheduler in thermal power plant, Journal of Mechanical Science and Technology, vol 27, no 2, pp 557-565, Feb 2013 [70] Q.B Jin, Q Liu (2014), Analytical IMC-PID design in terms of performance/robustness tradeoff for integrating processes: From 2-Dof to 1-Dof, Journal of Process Control 24 (2014) 22–32 [71] Quang Ninh JSC – Shanghai Electric Company (SEC), EPC contract of Quang Ninh 1200MW thermal power plant project, 2006 148 [72] R D Bell, K J Astrom, Dynamic Models for Boiler-Turbine Alternator Units: Data Logs and Parameter Estimation for a 160 MW Unit, Lund Institute of Technology, Sweden, Tech Rep TFRT-3192, 1987 [73] R Garduno-Ramirez, K Y Lee Fuzzy Gain-Scheduling PID+Decoupling Control for Power Plant Wide-Range Operation, The 14th International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems, ISAP 2007 [74] SEC (2007), Control system Quang Ninh thermal power plant project [75] Shanghai Electric Company (SEC), Commissioning procedure of Quang Ninh thermal power plant no.1&2, 2007&2012 [76] Shu Zhang, Cyrus W Taft, Joseph Bentsman, Aaron Hussey, Bryan Petrus (2012) Simultaneous gains tuning in boiler/turbine PID-based controller clusters sing iterative feedback tuning methodology ISA Transactions 51, pp 609–621 [77] Sigurd Skogestad, Chriss Grimholt The SIMC Method for Smooth PID Controller Tuning Chapter in: R Vilanova, A Visioli (eds.), PID Control in the Third Millennium, Advances in Industrial Control, DOI 10.1007/9781-4471-2425-2_5, © Springer-Verlag London Limited, 2012 [78] S Skogestad (2003), Simple analytic rules for model reduction and PID controller tuning, Journal of Process Control 13 (2003) 291–309 [79] Sun L, Li D, Lee KY, Xue Y (2016), Control-oriented modeling and analysis of direct energy balance in coal-fired boiler-turbine unit Control Engineering Practice, vol 55, pp 38–55 [80] Tim Leopold (2009), You can tune a boiler but you can’t tune a fish ISBN: 1-4392-2947-3 [81] Utkal Mehta, Somanath Majhi, On-line identification of cascade control systems based on half limit cycle data, ISA Trans vol 50, no 3, pp 473– 478, July 2011 [82] Xiao Wu, Jiong Shen, Yiguo Li, Kwang Y Lee (2015), Steam power plant configuration, design, and control, WIREs Energy Environ 2015, doi: 10.1002/wene.161 [83] Yijian Liu, Xiongxiong He (2005), Modeling Identification of Power Plant Thermal Process Based on PSO Algorithm, American Control Conference June, 2005 [84] Yokogawa Australia Limitted, Tuning document, 2000 149 [85] Zigler, J.G.; N.B Nichols (1942), Optimum settings for automatic controllers Trans Am Soc Mech Eng 64, 759-768 Tiếng Nga [86] Е П Серов, Kopoo popaopo ôHEPằ MOCKBA 1972 [87] Мань Н.В Расчет робастных систем автоматического регулирования с помощью расширенных комплексных частотных характеристик //Теплоэнергетика, 1996 № 10 С 69-75 Phiên tiếng Anh: N V Manh (1996), Calculation of Robust Automatic Control Systems by Means of Expanded Complex Frequency-Response Characteristics, Thermal Engineering, p 863 http://www.maik.ru/contents/thermeng/thermeng10_96v43cont.htm [88] Нгуен Ван Мань, Поисковые методы оптимизации систем управления недетерминированными объектами, Докт техн наук – М.: МЭИ, 1999 Tên tiếng Anh: Nguyen Van Manh, Methods Optimization of Control System for Uncertaint Processes, Doct tech sciences - Moscow: MEI, 1999 Tên tiếng Việt: Nguyễn Văn Mạnh, Phương pháp tối ưu hóa hệ thống điều khiển đối tượng bất định, Luận án TSKH Tr Năng lượng Matxcơva, 1999 Website [89] https://automationforum.in/t/what-is-cascade-control-loop-advantages-ofthe-cascade-control-loop/2423 [90] https://controlstation.com/cascade-control-cascade-control-configured/ [91] https://controlstation.com/pros-cons-cascade-control/ [92] https://en.wikiversity.org/wiki/Power_Generation/Steam_Power 150 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN [CT1] Đỗ Cao Trung, Nguyễn Văn Mạnh (2015), Phương pháp chỉnh định hệ thống điều khiển q trình nhiệt tích phân trội chế độ khởi động, Tạp chí Năng lượng nhiệt, số 125-9/2015, trang 38-42 [CT2] Do Cao Trung (2016), A Method Tuning Control System of Thermal Process in Startup Period, The 4th International Conference on Intelligent and Automation Systems (ICIAS 2016), MATEC Web of Conferences 54, 04001 (4/2016) (ISI&Scopus) //DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/20165404001 [CT3] Đỗ Cao Trung, Nguyễn Văn Mạnh (2017), Về mơ hình đại diện đối tượng điều khiển trình nhiệt, Tạp chí Năng lượng nhiệt, số 135-5/2017, trang 14-18 [CT4] Do Cao Trung (2017), A Method for Process Identification and Model Reduction to Design PID Controller for Thermal Power Plant, 11th Asian Control Conference (ASCC), December 17-20, 2017, pp 414-419 (ISI &Scopus) //http://ieeexplore.ieee.org/document/8287606/?anchor=authors [CT5] Do Cao Trung, Nguyen Van Manh (2017), A Tuning Method for Uncertain Processes of Thermal Power Plant Based on the Worst Soft Characteristic, 11th Asian Control Conference (ASCC), December 17-20, 2017, pp 414419 (ISI&Scopus) //http://ieeexplore.ieee.org/document/8287237/?anchor=authors [CT6] Đỗ Cao Trung, Nguyễn Văn Mạnh (2018), Nhận dạng trực tuyến trình nhiệt điện hệ SISO cấu trúc tầng, Chuyên san Đo lường, Điều khiển Tự động hóa, Quyển 21, số 1, tháng 04/2018 151 ... thống điều khiển trình nhiệt điện điều kiện phụ tải biến đổi Nghiên cứu tập trung vào phương pháp chỉnh định điều khiển PID nhằm nâng cao độ bền vững hệ thống điều khiển q trình nhiệt điện Trong. .. tổng hợp điều khiển điều kiện phụ tải biến đổi, đặc biệt biến đổi mạnh chất phương pháp Zigler-Nichol cho phép chỉnh định hệ thống đảm bảo độ dự trữ ổn định Nhóm phương pháp IMC cho hệ thống với... 1: Tổng quan chỉnh định hệ thống điều khiển trình nhiệt điện Chương 2: Phương pháp nhận dạng trình nhiệt điện Chương 3: Phương pháp chỉnh định điều khiển trình nhiệt điện Chương 4: Thực nghiệm