火电厂磨煤机多模态运行数据的时空特征解耦控制方法

郭智

doi:10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.010

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火电厂磨煤机多模态运行数据的时空特征解耦控制方法

数字化与智能化 | 更新时间：2026-09-10

- 火电厂磨煤机多模态运行数据的时空特征解耦控制方法
- Spatiotemporal Characteristics-based Decoupling Control Method for Multimodal Operation Data of Coal Mills in Thermal Power Plants
- 发电设备 2026年40卷第5期页码：394-399
- 作者机构：
  
  国家能源集团科学技术研究院有限公司，南京 210023
- 作者简介：
  
  郭智（1995—），男，助理工程师，从事火电厂热工控制的试验与优化工作。E-mail：943300711@qq.com
- 基金信息：
- DOI：10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.010
  中图分类号： TM621;TP273
- 收稿：2025-08-04，
  
  修回：2025-09-29，
  
  纸质出版：2026-09-15
- 稿件说明：
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郭智.火电厂磨煤机多模态运行数据的时空特征解耦控制方法[J].发电设备,2026,40(5):394-399.

GUO Zhi.Spatiotemporal Characteristics-based Decoupling Control Method for Multimodal Operation Data of Coal Mills in Thermal Power Plants[J].POWER EQUIPMENT,2026,40(05):394-399.
郭智.火电厂磨煤机多模态运行数据的时空特征解耦控制方法[J].发电设备,2026,40(5):394-399. DOI： 10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.010.

GUO Zhi.Spatiotemporal Characteristics-based Decoupling Control Method for Multimodal Operation Data of Coal Mills in Thermal Power Plants[J].POWER EQUIPMENT,2026,40(05):394-399. DOI： 10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.010.

摘要

针对火电厂磨煤机多模态运行数据强时空耦合与非线性时变特性导致的多变量协同控制难题，提出融合时空特征的多变量解耦控制方法。该方法通过分析磨煤机运行原理及多源数据特性，采用改进自适应小波阈值降噪与时滞补偿进行预处理；利用多尺度时序卷积网络提取时间特征，结合图注意力网络构建空间拓扑图提取空间特征，通过双流交叉注意力机制实现时空特征融合；设计含动态补偿层与鲁棒控制层的分层递阶解耦控制器，基于特征解耦矩阵实现多变量解耦控制。在660 MW机组磨煤机的案例验证中，该方法使煤粉细度超调量改善72.6%，出口温度恢复时间缩短51.1%，振动强度标准差降低43.7%，风煤比耦合度下降84.5%；煤质扰动下出口温度维持设定值±2 ℃区间的概率达93.6%，异常停机次数显著减少，磨辊磨损工况下仍保持高控制精度。研究表明：该方法可有效降低多变量耦合影响，提升运行稳定性与控制精度，为磨煤机控制系统优化提供技术路径。

Abstract

To address the problem of strong spatiotemporal coupling and nonlinear time-varying characteristics in the multimodal operation data of coal mills in thermal power plants， which make it difficult for traditional single variable control strategies to meet the requirements of multivariable collaborative control and restrict the improvement of operational stability and energy efficiency， a multivariable decoupling control method that integrates spatiotemporal characteristics was proposed. By analyzing the operation principle of the coal mill and the characteristics of multi-source data， an improved adaptive wavelet threshold denoising and time-delay compensation method was adopted for preprocessing. A multi-scale temporal convolutional network was used to extract time features， and a graph attention network was used to construct a spatial topological graph to extract spatial features. Then， a dual stream cross attention mechanism was used to achieve spatiotemporal characteristics fusion. A hierarchical decoupling controller with a dynamic compensation layer and a robust control layer was designed. Multi-variable decoupling control was achieved based on the characteristic decoupling matrix. Furthermore， the verification was conducted using the coal mill of a 660 MW unit. The results show that compared with traditional proportional-integral-differential （PID） control， this method improves the overshoot of pulverized coal fineness by 72.6%， shortens the recovery time of outlet temperature by 51.1%， reduces the standard deviation of vibration intensity by 43.7%， and decreases the coupling degree of air coal ratio by 84.5%. The probability of maintaining the outlet temperature within the set value ±2 ℃ range under coal quality disturbance is 93.6%， the number of abnormal shutdowns is significantly reduced， and high control accuracy is still maintained under grinding roller wear condition. This method can effectively reduce the coupling effects of multiple variables， improve the stability and control accuracy of coal mills operation， and provide an effective technical approach for optimizing coal mills control systems in thermal power plants.

关键词

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