深度调峰工况下电厂燃料系统的超前预测–动态补偿控制策略

引言

双碳目标推进过程中，国内新能源发电产业快速发展，新能源出力的间歇性与随机性特征加剧电网供需波动。火电机组逐步摆脱传统基荷发电模式，频繁参与电网深度调峰工作。机组长期低负荷变工况运行，会让燃料制备与输送系统偏离常规运行状态，引发各类调控难题。传统燃料控制方式依赖事后修正调控逻辑，无法适配深度调峰复杂动态工况，难以满足电网高精度调峰的运行需求。现有相关研究多聚焦机组燃烧优化层面，针对燃料系统前置调控与动态补偿的系统性研究较为欠缺。为此本文构建新型联合控制策略，以此提升火电机组深度调峰的综合运行能力。

一、深度调峰工况下电厂燃料系统运行特性及控制痛点

1.1 调峰工况燃料系统运行特征

火电机组进入深度调峰状态后，整体运行负荷会维持在较低区间，且负荷升降切换频率显著提升。燃料系统的制粉、送料、配比等核心环节运行状态会同步发生改变。系统内部设备运行参数不再保持稳定状态，各设备运行工况的波动性明显增强。常规额定工况下的稳定运行规律不再适用低负荷调峰场景。燃料输送流程的平稳性逐步下降，煤粉细度、燃料供给速率等关键参数会出现持续性小幅波动。系统整体呈现出非线性运行特征，工况变化的滞后效应较为突出。这些特殊的运行特征，是引发深度调峰工况下机组燃烧波动的重要原因。

1.2 传统控制系统适配缺陷

传统电厂燃料控制系统多依据机组额定运行工况设计成型，整体控制逻辑偏向稳态运行调控。控制参数固定性较强，无法跟随机组负荷变化完成自主调整优化。该类控制模式在机组高负荷稳态运行场景中可以保持良好的调控效果。但在深度调峰变负荷运行场景中，控制策略的适配短板会全面凸显。传统控制方式以运行偏差出现后的被动修正为核心，调控动作存在明显滞后性。无法提前预判燃料系统工况的变化趋势，难以抵消负荷波动带来的系统扰动。整体调控精度偏低，无法满足深度调峰工况下燃料系统精细化运行的管控需求。

1.3 系统控制扰动核心成因

深度调峰工况下燃料系统的控制扰动来源于系统内部与机组耦合的多个层面。机组频繁变负荷运行，会直接造成燃料供给需求的动态变化，打破系统原有运行平衡。制粉设备长期低负荷运行会出现运行状态偏移，设备运行效率的波动会间接影响燃料供给的稳定性。燃料介质的物理特性会随工况变化产生细微改变，进一步加剧系统运行的非线性波动。同时燃料系统与炉膛燃烧系统、负荷调控系统存在强耦合关联。单一系统的工况波动会产生连锁扰动反应，形成复合型控制干扰。各类扰动因素叠加，大幅提升了燃料系统的调控难度。

二、深度调峰燃料系统超前预测模型构建

2.1 运行参数筛选与分析

构建精准的超前预测模型，需要依托燃料系统全维度运行参数作为基础支撑。结合深度调峰工况的运行特点，梳理筛选影响系统调控精度的核心运行参数。重点围绕机组负荷参数、燃料供给参数、制粉设备运行参数、炉膛工况关联参数开展系统性分析。区分各类参数的波动特征、影响范围与耦合关联关系。剔除关联性弱、波动随机性强的无效参数，保留对燃料系统运行状态具备决定性影响的核心指标。明确各参数在低负荷变工况场景中的变化规律，为预测模型的训练与搭建提供可靠的数据支撑，保障模型预判的准确性与适配性。

2.2 预测算法优化与适配

常规预测算法多适配稳态工况参数预测，无法适配深度调峰工况下参数非线性波动的特征。需要结合燃料系统调峰运行规律，对基础预测算法进行针对性优化调整。弱化算法对稳态数据的依赖特性，强化算法对动态波动数据的识别与拟合能力。优化算法的运算逻辑，缩短算法迭代运算的响应时长，满足工况实时预测的运行需求。修正算法的偏差计算逻辑，降低低负荷工况下参数预测的误差值。让优化后的算法可以精准适配机组频繁变负荷的运行场景，有效捕捉燃料系统工况的细微变化趋势，为前置预判提供技术支撑。

2.3 偏差预判模型搭建

依托筛选后的核心参数与优化后的预测算法，搭建燃料系统运行偏差趋势预判模型。结合深度调峰工况的运行时序特征，构建时序化预测框架，实现对燃料系统短期运行状态的前置预判。模型以实时运行参数为输入变量，通过迭代运算预判未来时段燃料供给偏差、设备运行偏差等核心偏差指标的变化趋势。搭建模型偏差校验机制，持续修正模型运算误差，提升预判结果的稳定性。该模型可提前识别系统潜在运行扰动，打破传统控制策略被动调控的局限，为后续动态补偿控制提供精准的预判依据。

三、燃料系统动态补偿协同控制策略设计

3.1 燃料供给动态补偿机制

基于超前预测模型输出的工况偏差结果，建立针对性的燃料供给动态补偿机制。摒弃传统固定量补偿的调控模式，依据预判的偏差幅度与波动趋势，制定差异化、自适应的补偿调控方案。针对深度调峰过程中燃料供给过剩、供给不足、供给滞后等不同偏差场景，匹配对应的燃料修正调控逻辑。实时调整燃料输送速率与供给体量，实现燃料供给与机组调峰负荷需求的动态匹配。

3.2 燃料配比自适应调控方法

深度调峰工况下燃料配比状态直接决定机组燃烧稳定性与运行经济性。结合多台制粉设备协同运行的工作特性，设计多设备联动的燃料配比自适应调控方法。根据机组实时负荷状态与预判的工况变化趋势，动态调整不同制粉设备的出力配比。优化煤粉粗细度、燃料混合均匀度等核心指标的调控逻辑，适配低负荷燃烧的运行需求。

3.3 闭环控制架构优化设计

为实现超前预测与动态补偿的深度融合，对燃料系统控制架构进行闭环优化设计。搭建集参数监测、工况预判、动态补偿、效果反馈于一体的全流程闭环控制体系。打通各控制模块的数据传输通道，实现运行数据与控制指令的实时交互。明确各模块的运行逻辑与联动机制，强化预测模块与补偿模块的协同适配性。

四、结论

本文围绕火电机组深度调峰工况下燃料系统的运行管控难题，系统性分析了低负荷变工况场景中燃料系统的运行特征与控制短板。明确了传统控制策略在动态工况适配、超前预判、动态调控等方面的不足，梳理了燃料系统控制扰动的核心来源。结合工况运行规律搭建了适配深度调峰场景的燃料系统运行偏差超前预测模型，通过参数筛选与算法优化，提升了工况变化趋势的前置预判能力。

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