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          管道研究

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          天然氣智能輸配控制技術研究與應用

          來源:《管道保護》2022年第2期 作者:岳銘亮 陳臻榮榮 黃海 邵迪 時間:2022-4-15 閱讀:

          岳銘亮 陳臻榮榮 黃海 邵迪

          浙江浙能天然氣運行有限公司

           

          摘要:浙江省級管網在天然氣智能輸配控制系統建設中,率先研發出一套基于模糊理論的控制技術,提高了系統響應速度,減少了超調量,進而實現主備支路聯鎖冗余、限流調壓等功能,使供氣保障能力顯著提升。同時,結合水力仿真軟件的負荷預測功能,使輸氣計劃可自動下達、分配至小時流量進行控制,匹配用戶實際負荷,滿足各時段需求,提升了用戶滿意度,實現零干預、全自動智能輸配。

          關鍵詞:天然氣;智能輸配;模糊理論;聯鎖冗余;零干預

           

          浙江省級天然氣管網以嘉興地區站場為試點,以輸配工藝為研究對象,探索出一套基于模糊理論的輸配控制技術,實現了工藝支路聯鎖冗余和全自動輸配,為站場智能控制系統奠定了核心技術基礎。

          1  國內外研究現狀

          王放等人設計了一種針對干線天然氣分輸流程的控制方法,將壓力調節、流量調節、保障壓力設定和最大流量設定四種控制方式與比選邏輯相結合,從而確定最佳控制方式。該方法在西氣東輸二線取得了良好的實踐效果[1]。

          董秀娟等人解決了多支路間壓力、流量耦合問題,采用多支路調節控制,同時采取壓力調節模糊PID方法,改善了壓力調節性能,減少超調量[2]。

          梁懌等人設計了自適應廣義預測控制方法,結合參數辨識、階躍響應系數、期望壓力軌跡開環預測輸出及控制變量增量等,計算獲取當前周期的調節閥控制量,從而獲得可靠性高、穩定性好、超調量低的自動分輸控制系統[3]。

          MohamadiBaghmolaei等人對比了人工神經網絡、自適應模糊推理系統及模糊推理系統對天然氣輸送控制的優化效果。發現人工神經網絡與遺傳算法相結合對輸送控制優化具有低消耗,高出口壓力的優點[4]。

          Chebouba等人比較了蟻群算法及動態規劃法對干線天然氣輸配控制的影響,對比發現蟻群算法響應更快、穩定性更高,同時具有更高的輸氣效率及出口壓力[5]。

          Cabrera等人設計了一種模型預測控制策略,該策略結合非線性管道評估模型及抗飽和反演計算方法。與傳統預測控制策略相比,該方法具有更少執行時間、更小超調量以及更快穩定時間的優點[6]。

          2  基于模糊理論的控制技術

          傳統的天然氣輸配控制技術以經典的PID控制方法為主,系統由輸入信號、控制器、執行機構和輸出信號組成(圖 1 a),通過對比例、積分及微分系數的調整來控制偏差。

          基于模糊理論的控制技術利用計算機建立模糊數學模型,將模糊理論引入傳統PID控制系統中,由模糊推理模型、數據輸入、控制器、執行機構、輸出反饋組成(圖 1 b)。其中,模糊推理模型為核心部分,包括控制結構、算法和模糊規則。模糊規則根據省網工藝特點制定,通過計算標準化程序處理形成。




          圖 1 PID控制系統及模糊控制系統結構簡圖


          模糊PID控制技術把天然氣輸配系統中壓力、溫度的模擬量信號轉換成實型數據,設置四限報警(高高、高、低、低低),PV調節閥閥位模擬信號轉換成整型數據用于控制設計。模糊推理模型主要通過對PID的誤差(ER)和誤差變化率(EC)進行計算,輸出合理的參數給PID控制器進行調節。模糊增量PID控制將誤差及誤差變化分為正大(PB)、正中(PM)、正。≒S)、零(ZO)、負。∟S)、負中(NM)、負大(NB)7個模糊集,采用三角分布作為隸屬度函數[7](圖 2)。



          圖 2 論域—隸屬度函數劃分圖


          在對調節后壓力曲線的實際追蹤過程中,在保證調節曲線收斂的情況下進行控制規則的設計,模糊PID控制規則如下:以正向調節為例(即誤差為正),誤差先后經歷正大到負大、負大到正小、正小到零直至趨近穩定的幾個區域,而相應誤差變化則先后經歷負大至零再至正大、負中至零再至正小,最后為零并趨近穩定的幾個區域,而反向調節則區間不變,正負相反。模糊規則表[7]如表 1所示。


          表 1 模糊規則表



          經現場實際應用測試,較傳統PID控制而言,采用基于模糊理論的控制技術進行雙向調節中正向或反向調節至穩定狀態的時間都明顯縮短,過程中超調量大幅降低,調節系統響應速度和穩定性有顯著改善。

          3  智能化控制邏輯

          3.1  閥門閉鎖

          閥門鎖定狀態下,若閥門狀態發生變化且非操作員或邏輯觸發動作,則系統自動發送開/關命令將閥門恢復至鎖定狀態。操作員主動開啟或關閉閥門時閥門自動解鎖,開關到位后閥門自動閉鎖。

          3.2  非調節支路聯鎖冗余

          在支路聯鎖情況下,以用戶為單位,當聯鎖主用支路出現故障報警時,則該支路退出聯鎖轉為非連鎖。以過濾、計量支路為例,當主用支路數量減少,則系統自動將備用支路按支路序號順序投入主用,并開啟其所有電動球閥直至主用支路數量恢復原有數量。

          3.3  綜合壓力取值

          以用戶為單位,將下游投用此功能的各用戶所使用的供氣支路中的壓力變送器數據取中位數作為壓力調節的反饋值,壓力變送器數量為偶數時取兩個中位數的平均值作為反饋值。

          3.4  限壓調流和限流調壓

          調壓區的聯鎖僅針對電動調節閥(PV閥),主用支路需自行選擇。當調壓支路投用聯鎖時,多條支路開度由模糊控制模型統一計算調節,以先主用后備用的原則進行正反向調節。調節閥共分為[0%~30%] [30%~60%] [60%~100%]三個調節區間進行調節,正向調節選取當前調節系統內位于最小調節區間的調節閥進行調節,反向調節選取當前調節系統內開度最大的調節閥進行調節,都按主用調節支路順序順延(圖 3)。



          圖 3 調流和調壓控制界面


          3.5  全自動輸配

          省級天然氣輸配主要存在三個難點:①部分上下游站場相鄰,兩級調節器互相干擾;②下游用戶用氣負荷隨小時變化較大;③多條調節支路協調控制復雜。

          傳統的PID控制基本只能實現半自動控制,需要值班人員實時監控干預。引入模糊控制技術和一系列智能化控制邏輯后,只要設定某個用戶的壓力和流量范圍,系統就會自動控制整個輸配過程而完全不需要人為干預,且調節品質有效提升基本實現零超調,大幅度降低值班監控的工作量。

          為實現輸配過程全自動化,必須打通輸氣計劃制定、下達和控制終端執行一整條生產線。傳統的輸氣計劃大部分通過人工制定,依靠外部輸入方式下達給控制終端,該模式無法較好地利用管網自身儲氣調峰能力,在小時調峰方面給用戶的體驗感較差,常有管網自身管存透支或供氣壓力波動較大的現象,不利于管網平穩運行,用戶滿意度難以提高。

          基于控制技術的創新和智能化水平的提升,采用大數據分析技術,對各用戶的歷史用氣負荷、次日計劃量、管網輸送能力等多方面信息進行預測分析,結合管網水力仿真模型校核工況,模擬次日用戶壓力趨勢以及管網管存情況(圖 4),可計算出合理可行的日負荷曲線,并將次日小時流量按負荷曲線自動分配。校核過程中,用戶壓力過低或管存低于警戒值時,自動調整負荷曲線,重新分配小時流量直至輸氣計劃可行,經系統二次確認后,下達給對應輸氣站PLC控制器進行調節。




          圖 4 PID控制系統及模糊控制系統結構簡圖


          4  結論

          (1)模糊PID控制是一種改進型控制方式,通過自整定PID參數以達到強適應性、快響應時間以及超調量小的目標,經實際測試效果較好,具有推廣潛力。

          (2)基于模糊PID控制技術的創新應用,使新的輸配控制系統可以有更多自動化、智能化設計,包括電動閥門防誤動閉鎖、支路聯鎖冗余、綜合壓力取值、限壓調流和限流調壓等。

          (3)利用大數據預測和管網水力仿真技術,從負荷預測到自動分配,再到計劃下達并執行,初步實現了全過程自動輸配,彌補了傳統輸氣計劃人工編制帶來的不穩定性,優化了供氣節點工況和管存水平,增強了管網供氣可靠性,提升了用戶滿意度。

          (4)該技術推廣至浙江省十個地市天然氣輸配控制系統,與傳統SCADA系統結合,初步實現零干擾、全自動的智能輸配功能,大大減少站場運行人員工藝操作量,提高了整體生產效率。

           

          參考文獻:

          [1]王放.天然氣自動分輸控制系統控制器設計[J].儀器儀表用戶,2017,24(12):12-15.

          [2]董秀娟,朱峰,劉曉偉.天然氣管道一體化智能分輸控制系統設計[J].當代化工研究,2020(23):89-91.

          [3]梁懌,彭太翀,李明耀.輸氣站場無人化自動分輸技術在西氣東輸工程的實現[J].天然氣工業,2019,39(11):112-116.

          [4]MohamadiBaghmolaei M, Mahmoudy M, Jafari D, et al. Assessing and optimization of pipeline system performance using intelligent systems[J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2014, 18: 64-76.

          [5]Chebouba A, Yalaoui F, Smati A, et al. Optimization of natural gas pipeline transportation using ant colony optimization[J]. Computers & Operations Research, 2009, 36(6): 1916-1923.

          [6]Cardenas-Cabrera J, Diaz-Charris L, Torres-Carvajal A, et al. Model predictive control strategies performance evaluation over a pipeline transportation system[J]. Journal of Control Science and Engineering,2019.

          [7]沈國良,季壽宏,邵迪等.基于曲線跟蹤法的模糊增量型PI控制器設計及應用[J].天然氣技術與經濟.2019,13(1):49-52.


          作者簡介:岳銘亮,1986年生,油氣儲運工程碩士,高級工程師,畢業于中國石油大學(北京),主要從事天然氣管道調度運行管理工作。聯系方式:18368853585,evan47@163.com。


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