立项背景：2016年6月14日，国家能源局组织召开了提升火电机组灵活性改造试点项目启动会，首批明确了15家电厂为提升火电灵活性改造的试点；计划“十三五”期间我国实施2.2亿千瓦燃煤机组的灵活性改造，目前各省都在出台机组深调的电价补贴政策；为贯彻落实能源生产和消费革命战略，国内有关部门印发了《清洁能源消纳行动计划（2018-2020年）》，对风电、光伏发电、水电及核电的利用率提出了具体的消纳指标要求。出于大量消纳清洁能源以及缓解电网负荷年峰谷差、昼夜峰谷差的目的，需要深度挖掘600MW及以上容量超（超）临界燃煤机组的调峰潜力、提高机组的运行灵活性。深度调峰机组负荷降低至50%以下成为新形势和新常规，常规机炉协调控制系统基于传统PID控制器，在大范围变工况运行时，机炉协调被控对象大迟滞、非线性、时变的特性使得协调控制系统性能退化，导致机组深度调峰运行过程中存在负荷调节速率低、调节精度差、主蒸汽压力及温度波动大等问题，严重影响机组运行安全性和经济性，严重制约了机组的调峰潜力。因此有必要针对600MW超临界机组深度调峰的实际需求，研究适用于机组深度调峰的自适应预测控制技术，以提高火力发电企业自身市场竞争力和营收能力

主要技术方法：采用先进的预测控制技术、神经网络控制技术等，提出了600MW超临界火电机组干态深度调峰自适应预测控制技术。该控制策略具有以下特点：① 采用预测控制技术作为机组闭环控制的核心环节。协调优化控制系统在整体控制结构上仍采用“前馈+反馈”的控制模式，但与常规DCS控制策略不同的是在其在反馈控制部分应用了目前国际上最前沿的解决大滞后对象控制问题的预测控制技术，取代了原有的PID控制。采用这种技术能够提前预测被调量（如主汽压力、汽温等参数）的未来变化趋势，而后根据被调量的未来变化量进行控制，有效提前调节过程，从而大幅提高了机组协调控制系统的闭环稳定性和抗扰动能力。② 采用神经网络技术对控制系统参数进行自学习。常规DCS的控制回路，其控制参数一经整定结束就不会改变，对于日后机组工况的变化无能为力；协调优化控制系统采用竞争型的神经网络学习算法来实时校正机组运行中与控制系统密切相关的各种特性参数（包括燃料热值、汽耗率、机组滑压曲线、中间点温度设定曲线、制粉系统惯性时间等），并根据这些特性参数实时计算协调控制系统的前馈和反馈回路中的各项控制参数，使得整个系统始终处于在线学习的状态，控制性能不断向最优目标逼近。③ 对AGC运行模式进行了特别优化。常规DCS控制方案对于机组运行在CCS方式还是AGC是不加区分的，AGC优化控制系统中包含AGC运行模式下的特别优化模块：采用智能预测算法，一方面根据机组当前AGC指令、实发功率、电网频率等参数实时预测“调度EMS系统AGC指令”在未来时刻的变化趋势；另一方面根据机组的燃料量、风量、给水流量等参数实时预测表征锅炉做功能力的“锅炉热功率信号”在未来时刻的变化值，并依据这两者间的匹配程度来修正锅炉指令的变化量。实际应用表明，增加AGC模式特别优化模块后，可在保证AGC负荷响应的基础上有效减小机组燃料量、风量、给水流量、减温水流量的波动幅度，对于延长锅炉管材寿命，减少爆管极为有利

主要创新亮点和值得学习借鉴处：首次提出了600MW超临界火电机组干态深度调峰自适应预测控制技术，在不进行设备改造的条件下，实现了将600MW超临界机组平稳地控制到25%额定负荷，同时实现了二台机组在干态深调工况下的协调、汽温及脱硝系统的优化控制

实施应用前后效果（益）情况对比： 该系统自2018年9月投入使用后至年底收益同比2017年收益增加649万元，2019年全年深调收益大幅增加达到3898.94万元，2020年截止到4月14日康平公司深调收益已达到3789万元，经济效益明显

可推广应用范围：出于大量消纳清洁能源以及缓解电网负荷年峰谷差、昼夜峰谷差的目的，需要深度挖掘600MW及以上容量超（超）临界燃煤机组的调峰潜力、提高机组的运行灵活性。目前各省都在出台机组深调的电价补贴政策，今后我国将会有大批不同等级的超（超）临界机组参与灵活性和深度调峰的改造，而本项目的成果可在不进行设备改造的条件下实现机组在干态深度调峰下的有效控制，能解决超（超）临界机组负荷深调至25%过程中的控制瓶颈问题，为机组安全参与深度调峰保驾护航，提高了火电企业的经营收益和市场竞争力。因此，项目研究成果具有广阔的推广应用前景，可推广至所有建有600MW及以上容量超（超）临界机组的火力发电厂