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摘要：智能控制系统虽然发展的时间较短，但在实际的应用范围较为广泛，智能控制系统体系逐步完善。智能控制系统在我国的电厂热工等行业的自动化生产中的应用有着很重要的作用，也有利于促进电厂热工等不断进行智能控制系统的完善和革新，进一步提升电厂热工等的自动化生产水平，提高其经济效益，并促使我国的电力行业能够积极向上、可持续的良性发展。本文对智能控制在火电厂热工自动化中的应用进行探究。
关键词：智能控制；火电厂；热工自动化；应用
火电机组的主要热工自动控制系统包括制粉系统控制、锅炉汽包水位控制、炉膛燃烧控制、主蒸汽温度和再热蒸汽温度控制、汽机控制及协调控制等三十多个控制回路，它们共同完成火电机组转速、温度、压力、水位及流量的控制任务。当使用传统方法来对火电厂热工自动化进行控制时，首先需要求出系统的数学模型，然后设计出固定模型的控制器，由于控制器的算法无法改变，故而很难满足现代火电厂热工自动化控制的要求。
1智能控制的基本定义
智能控制这一技术从理论发展至今只有十几年的时间，相随而言还不能准确地对于这一技术给出一个定义，也没有较为完整的一个体系学说，现阶段的定义基本上是以基础理论为出发点给出的一个定义：依照定性和定量两者共同结合的手段，以所控制对象在环境和任务下，产生的复杂性和不确定性为基础，有效自主地进行复杂信息的处理和优化、控制。随着科学技术的不断发展，现如今智能控制已经包括了智能化控制、自动化、信息理论和运筹学等会四个方面的内容。智能控制体系日渐壮大，逐渐开始完善起来。智能控制在我国的电厂热工等方面的应用十分广泛，也在一定程度上为我国的热电行业增加了不小的效益。
2智能控制技术分类
2.1专家控制
专家系统可以按照其在整个控制系统中的使用繁杂度进行分类，一般分为专家式控制器与专家控制系统两种，前者适用于数据库较小、推理较易的控制，常见的就是工业专家控制器，它强调的是逻辑与实算；后者则必须建立在复杂的数据库和推理上，它具有较为完善的系统结构及处理能力。
2.2模糊控制
模糊控制是在1965年Zadeh教授创建的模糊集理论的基础上由英国的Mamdani成功地将其应用于锅炉和蒸汽机的控制上来的，近些年，模糊控制在很大的程度上得到了发展并且被广泛的应用起来。模糊控制是基于模糊的推理并且模仿人的思维方式的基础上建立的，它对难以建立精确的数学模型的对象实施的一种控制，它逐渐的成为处理推理系统和控制系统的不确定性的一种比较有效的方法。模糊控制就是以模糊数学和模糊语言的形式表示和模糊逻辑的规则的推理为基础的，并采用计算机的控制技术。它的主要特点是：它具有较强的鲁棒性，对于传统控制的非线性、时变和时滞系统的控制的解决是比较容易的；控制系统设计不需要精确的数学模型而是依据操作人员的控制经验和操作数据；它的推理过程采用的是不精确的推理，可以模仿人的思维过程处理一些复杂的系统；应用的语言变量并不是传统的数学变量，比较容易形成专家系统。
2.3神经网络控制模式
该控制模式借鉴人类大脑神经元的活动模式，通过类似于神经元的连接以及权值等特定联系方式、自我控制方法以及不断的加强自身的自我学习，从而实现火电厂热工自动化直接校正控制、间接校正控制以及自身神经网络预算控制技术的应用发展。
3智能控制在火电厂热工自动化中的具体应用
3.1锅炉燃烧过程的智能控制
从现阶段锅炉燃烧过程的控制来看，大体可以包含如下三类方法：第一类是通过实时分析锅炉燃烧参数，然后由经验丰富的锅炉管理员来对锅炉燃烧情况进行及时调整；第二类是通过构建锅炉实时监控系统，采用机械化方式来对锅炉燃烧参数进行实时采集和分析，然后为进一步采取锅炉燃烧调整策略提供数据支撑；第三类是通过智能算法来对锅炉燃烧参数进行智能分析，然后根据实际情况对锅炉燃烧过程进行精细化控制。上述三类方法是在不同技术条件下产生的，而锅炉燃烧过程的智能控制无论是在降低污染排放和锅炉管理员劳动强度，还是在提高火电厂锅炉运行效率和综合经济效益等方面，都具有显著优势。
3.2对给水加药的控制
给水加药工作主要涉及的是氨与联胺的加入，前者可以使给水与高凝结水处于较高的碱性，避免酸性水腐蚀高低压给水设备；而后者是通过联胺的化学作用控制水内氧和二氧化碳的含量，从而避免相关设备出现腐蚀、生垢等问题。在给水加药系统中使用模糊控制系统以后，专家有关经验的信息就会融入到控制系统中，这样系统控制的质量就会实现大大的提升。在变频器输出频率的控制中使用模糊控制，能够有效的进行加药泵机的转速调整，这种融入模糊控制的给水加药系统乐意避免人工加药引起的各种不良后果，从而提高了给水加药的工作质量。
3.3过热汽温控制
锅炉运行质量的重要指标之一是过热的汽温。锅炉过热汽温的控制采用的是改变温水量的控制手段，这样的系统是有较大的惯性的，且动态特性不是固定的，这些年来，人们将智能控制的技术引入到这一个领域从而有效的去改善系统的性能，对于控制系统的适应性有了一定的增强。我们应用神经网络模糊控制器把过热蒸汽控制得以实现。即使是调峰机组的变工也不会影响良好的控制性能，仍然能较好地解决火电厂过热汽温控制的难题。
3.4锅炉燃烧的控制
锅炉燃烧其本身受到了不同因素的影响和制约，例如：煤炭种类和质量、燃烧的稳定性等等，另外其燃烧效率也很难准确地进行实时测量等。智能控制系统在电厂热工等方面的应用，不光能够控制在锅炉燃烧等过程中的诸多不确定因素，还可以促进燃烧的精度和效率的提升。在锅炉燃烧的过程中，有很多因素会对锅炉燃烧造成一定的影响，其相应的制约因素较多。所以电厂热工等行业的专业技术人员要不断地对锅炉燃烧过程的有可能出现的制约因素进行仔细分析和研究、对于恰当的智能控制系统要进行革新完善，理论与实践不断结合、相互作用，使得可以更好地提升电厂热工等的智能控制水平。
3.5中储式制粉系统的控制
实现中储式制粉系统的控制面临着较多的困难，该控制的难点在于：实施火电厂热工自动化的智能控制时，会受到如数学模型较为复杂、磨负信号和控参数耦合难以测量，从而导致智能化控制对于热工自动化的纯延迟、模糊语言规则以及数据的线性等因素影响较小，限制了热工自动化技术更为广泛的应用。为此火电厂的技术人员要基于智能控制理论以及多变量解耦理论，采用神经元解耦模糊控制算法，设计出新型的磨煤机控制系统，从而从根本上解决当下磨煤机制粉系统存在的大时滞以及强耦合问题，提升火电厂的经济效益。
结束语：
在实际发展的过程中，智能管理技术已经获取了较为优质的成绩，并且在实践操作中得到了有效的创新和完善，同时被引用到更多的行业当中，在火电厂热工程自动化中引用智能管理技术，有助于解决员管理系统存在多样化的问题，由此，智能化管理技术的不断推广，对火电厂热工自动化的管理质量要求也在不断提升。因此，一定要注重智能管理技术的发展，提升对智能管理技术的分析强度，为火电厂的实施提供有效的依据。
参考文献：
[1]智能控制在电厂热工自动化中的应用分析[J].孙健.中国设备工程.2018（06）
[2]智能控制在电厂热工自动化中的应用分析[J].孙健.中国设备工程.2018（06）
[3]浅谈智能控制在电厂热工自动化中的应用[J].牛昆.中国高新区.2017（24）