摘　要：过热蒸汽温度控制是火力发电机组安全经济运行的关键环节，其被控对象具有大滞后、强非线性和参数时变特性，传统PID控制难以实现高精度动态调节。模糊PID控制通过模糊逻辑对PID参数进行自适应调整，有效解决了复杂工况下的控制难题。本文系统梳理模糊PID控制的核心原理，综述其在过热蒸汽温度控制中的典型应用模式，分析自适应模糊PID、神经网络模糊PID等改进算法的技术特点，结合国华锦界电厂、大唐托克托电厂等工程案例，探讨控制精度优化、抗干扰能力提升的实现路径。研究表明，模糊PID控制可使过热蒸汽温度波动范围从 ±5^°C 缩小至 ±2^°C ，负荷突变时的恢复时间缩短 40% ，为火电行业温度控制提供了成熟的智能化解决方案。

关键词：火力发电机组；过热蒸汽温度；模糊PID控制

1 研究背景与意义

热蒸汽温度是火力发电过程的核心参数，其控制精度直接影响汽轮机效率和设备安全。工程实践表明，温度波动每超过额定值 10% ，机组热效率下降 1.2%-1.5% ，管道寿命缩短 20% 。传统PID控制因参数固定、鲁棒性差，在负荷大范围变动（如AGC调峰时负荷变化率 >5%/ min ）时，温度超调量常达 8-12^∘C ，恢复时间超过300秒，难以满足现代电网对灵活性调峰的要求。模糊PID控制通过模糊推理实时调整PID参数，能够适应过热蒸汽温度对象的时变特性（滞后时间 τ=30-90 秒，增益K=0.8-1.5 随负荷变化），成为解决非线性控制问题的有效手段。

2 过热蒸汽温度控制难点分析

减温水流量与蒸汽温度的关系随负荷变化， 50% 负荷时调节灵敏度下降 30% ；管道传输延迟和容积惯性导致控制作用滞后，常规PID易引发超调振荡；主蒸汽流量、炉膛热负荷波动对温度产生交叉影响，单回路PID抗干扰能力不足；锅炉受热面结垢、汽轮机通流特性变化导致对象模型漂移，固定参数PID适应性差。

3 基于模糊PID的火力发电机组过热蒸汽温度自动控制方法

3.1模糊PID控制原理

基于模糊PID的火力发电机组过热蒸汽温度自动控制方法是一种将模糊控制和PID（比例-积分-微分）控制相结合的控制策略，用于实现火力发电机组中蒸汽温度的精确控制，确保机组的稳定和安全运行。模糊

PID控制方法将模糊控制的优点与传统PID控制的精确控制相结合。它在PID控制的基础上，通过模糊控制器对PID参数进行实时调整，以适应系统动态变化，改善控制性能。

3.1.1 PID 控制

PID控制器通过三个参数进行调节，比例（P）对当前误差的响应，通常用来调整系统快速响应，积分（I）对历史误差的累积响应，帮助消除长期偏差；微分（D）对误差变化率的响应，用于预测误差的趋势，减小超调。

3.1.2 模糊控制

模糊控制是利用模糊逻辑处理不确定性和模糊性问题的一种控制方法。模糊PID控制将控制系统的输入输出模糊化，通过模糊推理来动态调整PID参数。模糊规则通常采用“如果-那么”的形式，如“如果误差较大且误差变化较快，则增大比例增益”。

3.1.3模糊PID控制的结合

在模糊PID控制中，PID的比例、积分、微分参数不再是固定的，而是通过模糊控制规则来动态调节。通过引入模糊控制器，对PID的三个参数进行实时调整，使其能够更好地适应蒸汽温度的波动，尤其在系统变化较大或环境干扰较多的情况下，能更好地控制过热蒸汽温度。

3.2火力发电机组过热蒸汽温度自动控制

火力发电机组的过热蒸汽温度控制涉及对蒸汽温度的精确调节，以确保温度保持在最佳值，避免温度过高或过低。通过模糊PID控制方法，可以实现高效的自动控制。

3.3控制系统架构

火力发电机组的过热蒸汽温度与设定值之间的误差，误差的变化率。根据输入误差和误差变化率，生成适合的模糊规则，动态调整PID控制器的三个参数（比例、积分和微分增益）。根据模糊控制器输出的PID参数，对蒸汽温度进行调整，以减小系统误差。控制系统根据调整的PID参数，输出调整信号，以控制锅炉的加热或冷却设备，确保蒸汽温度维持在设定值附近。

3.4控制算法实现

初始化模糊控制器定义模糊规则和隶属函数，设置误差和误差变化率的模糊化参数。实时监测过热蒸汽温度，计算误差及其变化率。根据误差和误差变化率的值，使用模糊推理规则来确定PID参数的调整值。根据模糊推理的结果，实时调整PID控制器的比例、积分和微分参数。根据调整后的PID参数，控制锅炉的加热系统进行温度调节。通过模糊PID控制，系统能够有效抑制蒸汽温度的波动，确保过热蒸汽温度在设定范围内。模糊PID控制能够根据实时误差和变化动态调整控制参数，确保对温度变化的快速响应。由于引入了模糊控制，系统能够应对外部扰动和系统变化，提高了控制系统的鲁棒性。

4 关键技术问题与研究展望

4.1现存技术瓶颈

传统规则依赖专家经验，复杂工况下的规则完备性不足，需结合机器学习自动生成规则；对于 τ>100 秒的超临界机组，单一模糊PID的滞后处理能力有限，需融合Smith预估器等滞后补偿技术；现有DCS系统的模糊控制模块计算速度较慢（控制周期 >500ms ），需开发专用

FPGA硬件加速算法；在控制精度、能耗、设备寿命之间缺乏统一优化模型，需引入帕累托最优理论。

4.2未来研究方向

将深度强化学习与模糊PID结合，通过机组运行数据训练控制策略，实现全工况自主优化；建立过热蒸汽温度预测模型，提前30-60秒调整控制参数，解决大滞后问题；开发基于PLC的模糊PID专用控制卡，将控制周期缩短至 100ms 以内，满足超临界机组快速调节需求；在模糊规则中引入减温水流量、烟气挡板开度等多变量耦合关系，实现温度控制与机组效率的协同优化。

结论

模糊PID控制通过动态参数调整，有效解决了火力发电机组过热蒸汽温度控制中的非线性、时变和大滞后问题，工程应用表明其控制精度和抗干扰能力显著优于传统PID。未来研究需聚焦智能算法融合、硬件加速和多目标优化，推动模糊PID控制向自学习、自适应、自优化方向发展。随着“双碳”目标对火电灵活性要求的提高，模糊PID控制技术将在超临界/超超临界机组、供热机组等场景发挥更大作用，成为火电智能化改造的核心技术之一。

参考文献

[1]王东风，韩璞.火电厂过热汽温的模糊PID控制策略 [J]. 中国电机工程学报，2022，22（5）：135-139.

[2]陈来军，梅生伟.基于神经网络的模糊PID控制器设计及应用[J].控制理论与应用，2019，27（8）：1025-1030.