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摘要：控制理论和计算机技术的发展为火电厂热工控制技术的发展带来了一定的便利，其中先进的控制策略在工业生产中得到了广泛的应用。因此，需要加强先进控制策略在热控制中的应用研究。本文重点从模糊控制、神经网络控制和预测控制三个方面，详细分析了先进控制策略在火电厂热工控制中的重要作用，以了解先进控制策略的加强和推广。
关键词：先进控制策略;火电厂热工;控制应用
保证生产设备安全运行、降低劳动强度的重要技术手段是火力发电厂生产过程中的热工自动化控制。通过将先进的控制策略应用于火力发电厂的热工控制，可以有效实现热自动化，从而提高生产效率，保证生产过程的安全。现阶段，先进控制策略在热工控制中的应用已成为各企业关注的重要课题。通过提高先进控制策略的应用，可以有效实现热工技术的不断发展，实现企业的可持续发展。
一、模糊控制在火电厂热工控制中的作用
现代控制理论起作用的基础是建立清晰的数学模型，但由于热工系统本身的非线性、时变特性，不可能建立准确的数学模型。在这种情况下，模糊控制为发电厂热工控制的应用提供了潜力。目前模糊控制的作用原理是，相关技术专家利用条件和功能的显示，为受控制规则控制的对象或过程设计一套策略，并利用模糊推理来设定动作。模糊控制在热工控制过程中的应用具有一定的实践和理论意义。模糊控制有效地控制了难以确定的非线性控制对象，但使用了模糊控制，误差或誤差变化率被视为输入变量，存在恒定的稳态误差。针对这个问题，模糊控制实际上更多的是，在保持串级控制良好性能的基础上，结合火电厂温控对象的大延时、大延时特性，采用了热工控过程FUZZY-PI串级控制方法具有优良的动态性能特性。例如，某发电厂已将该技术应用于生产，这与传统的控制技术相反。可见，该方法具有克服静态误差的功能，并结合串级控制系统的抗内忧特性，有效实现了基于热工自动化的工业生产过程的顺利进行。通常情况下，模糊系统对不确定的受控对象有显着影响，但火电厂生产过程中的不规则干扰和噪声会影响模糊控制的精度。所以。这种先进的控制技术通常与其他控制方法结合使用，以达到更好的控制效果。
二、神经网络控制在火电厂热工控制中的作用
伴随神经网络及其应用的不断发展，该技术在控制领域取得了突出的应用效果。神经网络具有非线性度高、联想记忆力强、处理速度快等优点，可以适应具有严重不确定性的系统的动态特性。现阶段，神经网络在控制系统中的应用主要可以通过几种方式实现：一种是用神经系统作为控制器，鼓励神经网络在学习、训练或阅读后自主总结控制规律。结合神经网络机制来有效地限制和管理学习和训练过程，还可以指导和提供相应的网络系统。也就是说，神经网络和控制器的集中集成，可以避免不良因素的出现，不断提高热力系统控制的准确性，进一步优化管理效率。工程师需要通过学习过程明确基于神经网络的控制器结构，合理分析应用过程中的不确定性，以提高控制工作的有效性。有助于构建处理模式，并且可以适应系统的动态特性，这有助于后续工作的顺利实施。其次，神经网络与传统控制技术有效结合。在传统技术中发挥了基础性作用，最大限度地优化和集成了智能技术中的先进控制策略。例如，相关技术研究人员将BP神经网络与传统控制方法结合后，利用神经网络的高风险、适应性强的特点，获取传统控制器对BP神经网络最优的控制参数，让它自动寻找，从而获取控制器关联的从机参数，进而获取性能更好的控制器。将神经网络应用于控制器可以有效减少控制器在处理不确定控制对象时的不足，提高了热工系统的控制精度。基于神经网络的控制器通过学习过程对控制系统的结构和不确定性有一定的了解，并根据学习结果改变相关的控制参数，以提高控制的有效性。例如，以某发电厂为例，该发电厂将基于神经网络的控制器引入锅炉燃烧系统，建立相关控制仿真模型，并在得到控制对象参数后创建模型的响应曲线，提高了控制器的控制质量。目前神经网络的研究方向包括网络模型和自适应理论，为智能可靠的控制理论和方法提供了广阔的空间。
三、预测控制在火电厂热工控制中的作用
预测控制必须基于关联的模型才能产生预测效果，也称为模型预测控制。它已成为应用最广泛的先进控制策略之一。模糊预测控制算法最初是为了满足石油冶炼厂和电厂的控制需求而设计的，但由于其具有滚动优化和反馈校正等优点，在此之前可以应用模糊预测控制，并逐渐增加。预测控制可以被认为是一种优化的控制算法，滚动优化策略用于实现对受控对象的准确预测。预测控制技术主要包括内模型控制、广义预测控制等控制算法，使预测控制技术具有更先进的控制功能，有助于减少控制误差。此外，预测控制技术对建立模型的要求低，动态控制效果高，可以控制一个热系统中的多个目标，使其在控制工业生产过程中具有通用性。用模型预测算法解决了线性系统的预测控制问题，但对于非线性系统，模型预测必须基于系统的预测模型，神经网络通常与预测控制能量控制结合使用，以充分利用神经网络的高度非线性特性，同时在模型预测控制中结合反馈校正的优点。基于这个特殊的专业，可以使用更实用的PSO算法来满足实时控制系统实现自动化的需要。建模预测控制和预测算法是确保技术充分发挥作用的重要条件。通过优化算法，可以有效提高预测控制的控制效果，使热控过程得到充分利用，实现智能化和自动化的处理工作目标。
结语：综上所述，由于其复杂性，先进控制策略在火力发电厂热工控制中并未得到广泛应用，而计算机技术的发展和控制系统的改进促进了火力发电厂热工控制中先进控制策略的实现，有利于热工控件向自动化方向发展。通过预测挖掘、神经网络控制、模糊控制等先进控制策略在热控制中的应用研究。控制整个发电机组，确保电力行业自动化水平不断提高。
参考文献
[1]赵锴.先进控制策略在火电厂热工控制中的应用研究[J].科学技术创新，2020（20）：25-26.
[2]刘勇.控制策略在火电厂热工控制中的应用分析[J].科学技术创新，2018（33）：195-196.
[3]陈立军，周正兴，赵丽丽.先进控制策略在火电厂热工控制中的应用[J].东北电力大学学报（自然科学版），2009，29（01）：57-61.
作者简介：王毅朝 1987- 男 汉 河北井陉 山西国际能源裕光煤电有限责任公司 设备部副经理 硕士研究生 研究方向：火力发电厂可持续发展研究
关键词：先进控制策略;火电厂热工;控制应用
保证生产设备安全运行、降低劳动强度的重要技术手段是火力发电厂生产过程中的热工自动化控制。通过将先进的控制策略应用于火力发电厂的热工控制，可以有效实现热自动化，从而提高生产效率，保证生产过程的安全。现阶段，先进控制策略在热工控制中的应用已成为各企业关注的重要课题。通过提高先进控制策略的应用，可以有效实现热工技术的不断发展，实现企业的可持续发展。
一、模糊控制在火电厂热工控制中的作用
现代控制理论起作用的基础是建立清晰的数学模型，但由于热工系统本身的非线性、时变特性，不可能建立准确的数学模型。在这种情况下，模糊控制为发电厂热工控制的应用提供了潜力。目前模糊控制的作用原理是，相关技术专家利用条件和功能的显示，为受控制规则控制的对象或过程设计一套策略，并利用模糊推理来设定动作。模糊控制在热工控制过程中的应用具有一定的实践和理论意义。模糊控制有效地控制了难以确定的非线性控制对象，但使用了模糊控制，误差或誤差变化率被视为输入变量，存在恒定的稳态误差。针对这个问题，模糊控制实际上更多的是，在保持串级控制良好性能的基础上，结合火电厂温控对象的大延时、大延时特性，采用了热工控过程FUZZY-PI串级控制方法具有优良的动态性能特性。例如，某发电厂已将该技术应用于生产，这与传统的控制技术相反。可见，该方法具有克服静态误差的功能，并结合串级控制系统的抗内忧特性，有效实现了基于热工自动化的工业生产过程的顺利进行。通常情况下，模糊系统对不确定的受控对象有显着影响，但火电厂生产过程中的不规则干扰和噪声会影响模糊控制的精度。所以。这种先进的控制技术通常与其他控制方法结合使用，以达到更好的控制效果。
二、神经网络控制在火电厂热工控制中的作用
伴随神经网络及其应用的不断发展，该技术在控制领域取得了突出的应用效果。神经网络具有非线性度高、联想记忆力强、处理速度快等优点，可以适应具有严重不确定性的系统的动态特性。现阶段，神经网络在控制系统中的应用主要可以通过几种方式实现：一种是用神经系统作为控制器，鼓励神经网络在学习、训练或阅读后自主总结控制规律。结合神经网络机制来有效地限制和管理学习和训练过程，还可以指导和提供相应的网络系统。也就是说，神经网络和控制器的集中集成，可以避免不良因素的出现，不断提高热力系统控制的准确性，进一步优化管理效率。工程师需要通过学习过程明确基于神经网络的控制器结构，合理分析应用过程中的不确定性，以提高控制工作的有效性。有助于构建处理模式，并且可以适应系统的动态特性，这有助于后续工作的顺利实施。其次，神经网络与传统控制技术有效结合。在传统技术中发挥了基础性作用，最大限度地优化和集成了智能技术中的先进控制策略。例如，相关技术研究人员将BP神经网络与传统控制方法结合后，利用神经网络的高风险、适应性强的特点，获取传统控制器对BP神经网络最优的控制参数，让它自动寻找，从而获取控制器关联的从机参数，进而获取性能更好的控制器。将神经网络应用于控制器可以有效减少控制器在处理不确定控制对象时的不足，提高了热工系统的控制精度。基于神经网络的控制器通过学习过程对控制系统的结构和不确定性有一定的了解，并根据学习结果改变相关的控制参数，以提高控制的有效性。例如，以某发电厂为例，该发电厂将基于神经网络的控制器引入锅炉燃烧系统，建立相关控制仿真模型，并在得到控制对象参数后创建模型的响应曲线，提高了控制器的控制质量。目前神经网络的研究方向包括网络模型和自适应理论，为智能可靠的控制理论和方法提供了广阔的空间。
三、预测控制在火电厂热工控制中的作用
预测控制必须基于关联的模型才能产生预测效果，也称为模型预测控制。它已成为应用最广泛的先进控制策略之一。模糊预测控制算法最初是为了满足石油冶炼厂和电厂的控制需求而设计的，但由于其具有滚动优化和反馈校正等优点，在此之前可以应用模糊预测控制，并逐渐增加。预测控制可以被认为是一种优化的控制算法，滚动优化策略用于实现对受控对象的准确预测。预测控制技术主要包括内模型控制、广义预测控制等控制算法，使预测控制技术具有更先进的控制功能，有助于减少控制误差。此外，预测控制技术对建立模型的要求低，动态控制效果高，可以控制一个热系统中的多个目标，使其在控制工业生产过程中具有通用性。用模型预测算法解决了线性系统的预测控制问题，但对于非线性系统，模型预测必须基于系统的预测模型，神经网络通常与预测控制能量控制结合使用，以充分利用神经网络的高度非线性特性，同时在模型预测控制中结合反馈校正的优点。基于这个特殊的专业，可以使用更实用的PSO算法来满足实时控制系统实现自动化的需要。建模预测控制和预测算法是确保技术充分发挥作用的重要条件。通过优化算法，可以有效提高预测控制的控制效果，使热控过程得到充分利用，实现智能化和自动化的处理工作目标。
结语：综上所述，由于其复杂性，先进控制策略在火力发电厂热工控制中并未得到广泛应用，而计算机技术的发展和控制系统的改进促进了火力发电厂热工控制中先进控制策略的实现，有利于热工控件向自动化方向发展。通过预测挖掘、神经网络控制、模糊控制等先进控制策略在热控制中的应用研究。控制整个发电机组，确保电力行业自动化水平不断提高。
参考文献
[1]赵锴.先进控制策略在火电厂热工控制中的应用研究[J].科学技术创新，2020（20）：25-26.
[2]刘勇.控制策略在火电厂热工控制中的应用分析[J].科学技术创新，2018（33）：195-196.
[3]陈立军，周正兴，赵丽丽.先进控制策略在火电厂热工控制中的应用[J].东北电力大学学报（自然科学版），2009，29（01）：57-61.
作者简介：王毅朝 1987- 男 汉 河北井陉 山西国际能源裕光煤电有限责任公司 设备部副经理 硕士研究生 研究方向：火力发电厂可持续发展研究