Разработка и исследование комбинированной системы управления давлением пара общей паровой магистрали ТЭЦ
https://doi.org/10.17587/mau.27.180-189
Аннотация
Обсуждается решение задачи разработки системы регулирования давления пара в общей паровой магистрали ТЭЦ с автоматическим подбором параметров регулятора с использованием генетического алгоритма.
Описан один из возможных вариантов регулирования производительности котла, заключающийся в обеспечении взаимосвязанной работы пяти ключевых элементов: главного регулятора — системы управления верхнего уровня; регулятора тепловой нагрузки, регуляторов загрузки мельниц, регуляторов первичного воздуха и аэросмеси — подчиненных контуров управления. Главный регулятор функционирует в условиях существенной неопределенности и оказывает влияние на работоспособность всего технологического комплекса по выработке тепла и электроэнергии.
Математическая модель рассматриваемого в работе технического объекта управления получена методом пассивного эксперимента на основании обработки годового объема данных по работе котла БКЗ(Е)-420-140 Благовещенской ТЭЦ. Исследования показали, что объект управления может быть представлен в виде динамической системы с постоянным запаздыванием, изменяющимися (переключающимися) параметрами и структурой в различных режимах функционирования, с относительной степенью передаточной функции, большей или равной единице. Для работы с данным многорежимным объектом разработана система управления, содержащая два эквивалентных фильтр-корректора — задающий и выходной; неявную эталонную модель; синтезированный (на этапе структурного синтеза) на основе критерия гиперустойчивости В. М. Попова комбинированный (адаптивно-робастный) алгоритм управления.
На заключительном этапе исследования — имитационном моделировании — проведено сравнение работы двух алгоритмов управления — разработанного адаптивно-робастного и классического пропорционально-интегрального. Для обеспечения качественной работы была выполнена процедура автоматического поиска параметров для регуляторов обеих систем управления на основе генетического алгоритма (параметрический синтез) и оценка качества их работы с помощью интегральной квадратичной ошибки.
Полученные в статье результаты могут быть использованы для обеспечения эффективной работы крупных теплоэнергетических систем, тепловых, электрических и атомных станций.
Ключевые слова
Об авторах
С. А. ЖигаловаРоссия
С. А. Жигалова, ассистент кафедры
г. Благовещенск
Д. А. Теличенко
Россия
Д. А. Теличенко, канд. техн. наук, доц., доцент кафедры, Амурский государственный университет; главный специалист монтажно-наладочного участка автоматики, АО "ДГК", СП "Благовещенская ТЭЦ"
г. Благовещенск
Е. А. Шеленок
Россия
Е. А. Шеленок, д-р техн. наук, доц., проф. высшей школы кибернетики и цифровых технологий
г. Хабаровск
Список литературы
1. Мазурова О. В., Гальперова В. И., Локтионов В. И. Перспективная оценка спроса на электроэнергию в РФ и регионах с учетом углубленной электрификации // Экономика региона. 2022. Т. 18, № 2. C. 528—541.
2. Graham E., Fulghum N., Altieri K. Global Electricity Review 2025 // Ember. 2025. URL: https://ember-energy.org/app/uploads/2025/04/Report-Global-Electricity-Review-2025.pdf
3. Веселов Ф. В., Ерохина И. В., Макарова А. С., Соляник А. И., Урванцева Л. В. Энергоэкономическая оценка стратегий повышения энергетической эффективности теплоэнергетики России // Теплоэнергетика. 2021. № 12. С. 20—32.
4. Тумановский А. Г. Перспективы развития угольных ТЭС России // Теплоэнергетика. 2017. № 6. С. 3—13.
5. Еремин Е. Л., Теличенко Д. А. Автоматизированная система регулирования расхода топлива на ТЭЦ // Информатика и системы управления. 2011. Т. 28, № 2. С. 157—168.
6. Gilman G. F. Boiler control systems // G. F. (Jerry) Gilman. US.: ISA — The Instrumentation, Systems, and Automation Society. 2010. 198 p.
7. Теличенко Д. А., Никольский Д. И. Математические модели для одного класса сложных инерционных объектов с изменяющейся динамикой и запаздыванием // Электронное научное издание "Ученые заметки ТОГУ". 2016. Т. 7, № 3. С.142—151.
8. Eremin E. L., Nikiforova L. A., Telichenko D. A., Shelenok E. A. Аdaptive control system for structurally undefined thermal power plant on set of functioning states // Cybernetics and Physics. 2022. Vol. 11, N. 2. P. 67—73.
9. Daafouz J. Stability analysis and control synthesis for switched systems: a switched Lyapunov function approach // IEEE Trans. on Autom. Control. 2002. Vol. 47, N. 11. P. 1883—1887.
10. Zhai G., Xu X. A unified approach to analysis of switched linear descriptor systems under arbitrary switching // Int. J. of Appl. Mathematics Computer and Science. 2010. Vol. 20, N. 2. P. 249—259.
11. Цыкунов А. М. Робастное управление линейными объектами с переключениями // Проблемы управления. 2017. № 4. С. 2—7.
12. Еремин Е. Л. Метод большого коэффициента усиления в задаче самоорганизации систем управления структурно неопределенными линейными объектами с переключениями. II // Информатика и системы управления. 2022. № 2 (72). С. 60—73.
13. Shelenok E. A., Zhigalova S. A. Combined Control System for a Multi-Mode Plants With Delays in State and Neutral Type // 2025 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). Sochi. Russian Federation. 2025. P. 454—459. DOI: 10.1109/ICIEAM65163.2025.11028523.
14. Еремин Е. Л. L-диссипативность гиперустойчивой системы управления при структурных возмущениях. III // Информатика и системы управления. 2007. Т. 14, № 2. C. 153—165.
15. Краснова С. А. Каскадный синтез наблюдателя состояния для нелинейных систем при наличии внешних возмущений // Автоматика и телемеханика. 2003. № 1. С. 31—54.
16. Захарова Е. М., Минашина И. К. Обзор методов многомерной оптимизации // Информационные процессы. 2014. Т. 14, № 3. С. 256—274.
17. Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence. The MIT Press, Cambridge, 1992.
18. Harik G. R., Lobo F. G., Goldberg D. E. The Compact Genetic Algorithm // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 1999. Vol. 3, N. 4. Р. 287—297.
19. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. с польск. И. Д. Рудинского. М.: Горячая линия — Телеком, 2006.
20. Шеленок Е. А. Периодические системы нелинейного управления в условиях неопределенности: дис. ... д-ра техн. наук. Хабаровск, ТОГУ, 2022.
21. Плетнев Г. П. Автоматизация технологических процессов и производств в теплоэнергетике: учебник для студентов вузов. М.: Издательский дом МЭИ, 2007. 352 с.
22. Еремин Е. Л, Теличенко Д. А., Семичевская Н. П., Чепак Л. В., Шеленок Е. А. Управление техническими системами в условиях неопределенности. Благовещенск, Амурский государственный университет, 2014. 211 с.
23. Никифорова Л. В. Система управления структурно и параметрически неопределенным неаффинным объектом с запаздываниями нейтрального типа и по управлению // Информатика и системы управления. 2021. Т. 70, № 4. С. 110—121.
24. Попов В. М. Гиперустойчивость автоматических систем. М.: Наука, 1970.
25. Khalil H. K. Nonlinear Systems. New Jersey: Prentice Hall, 2002.
Рецензия
Для цитирования:
Жигалова С.А., Теличенко Д.А., Шеленок Е.А. Разработка и исследование комбинированной системы управления давлением пара общей паровой магистрали ТЭЦ. Мехатроника, автоматизация, управление. 2026;27(4):180-189. https://doi.org/10.17587/mau.27.180-189
For citation:
Zhigalova S.A., Telichenko D.A., Shelenok E.A. Development and Research of a Combined Adaptive-Robust System for Controlling Steam Pressure in a Common Steam Main of the CHP Plant. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2026;27(4):180-189. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.27.180-189
JATS XML

















.png)






