基于智能前馈的垃圾焚烧炉脱硝控制策略

针对选择性非催化还原（SNCR）脱硝控制系统大迟延、大惯性的特点,以及垃圾特性不稳定和燃烧状态波动大导致的脱硝控制稳定性差的问题,设计了一套基于智能前馈的垃圾焚烧炉脱硝控制策略。该控制策略以串级PID控制为基础,采用基于偏最小二乘法（PLS）的模型预测前馈和关键变量前馈相结合的智能前馈结构,同时采用模型预测误差自修正方法以保证模型预测的精度和稳定性。将该脱硝智能控制策略应用于某500 t/d垃圾焚烧机组,应用结果表明:脱硝智能控制投入前,NOx排放质量浓度波动较大,统计时间内NOx质量浓度相对标准偏差为19.81%,其中瞬时NOx排放质量浓度小于150 mg/m3的占比为95.62%;脱硝智能控制投入后,NOx排放质量浓度波动显著减小,统计时间内NOx质量浓度相对标准偏差为12.40%,其中瞬时NOx排放质量浓度小于150 mg/m3的占比为99.31%,,控制稳定性显著提高,统计时间内日均进氨流量和日均进氨总量较智能控制投入前分别下降38.81%和38.82%,实现了垃圾焚烧炉SNCR脱硝系统的稳定、经济和环保运行。     

基于多模型加权调度的锅炉过热汽温广义预测串级控制

针对采用常规串级比例-积分-微分(proportion-integral-derivative, PID)控制器调节锅炉过热汽温系统存在不易整定参数、自适应性不佳的问题,设计一种基于多模型加权调度的锅炉过热汽温广义预测串级控制器。首先,根据典型工况下喷水量扰动时的过热汽温动态特性建立模型子集,采用递推最小二乘法辨识可控自回归积分滑动平均模型参数;其次,根据辨识得到的模型参数求解各子控制器最优输出,采用高斯隶属度函数得出各子控制器输出的加权系数;然后,通过单一工况下考虑减温水调节阀特性的预测控制仿真试验,比较广义预测串级控制器和常规串级PID控制器的鲁棒性;最后,通过变负荷仿真试验及抗干扰测试,验证多模型加权调度广义预测串级控制器对变负荷时模型失配的适应性。试验结果表明,相比常规串级PID控制器,广义预测串级控制器拥有更好的鲁棒性,设定值扰动试验中最大超调量控制在2℃左右。多模型加权调度广义预测串级控制器对模型失配具有良好的适应性,并具有良好的抗干扰性能。     

基于多变量广义预测控制算法的脱硝优化研究及应用

大型火力发电机组脱硝系统被控对象具有大迟延、大惯性、受干扰因素多以及不同负荷下的被控对象模型变化大等特性，传统的PID控制不能满足控制要求。为解决这一问题，利用递推最小二乘法（recursive least square，RLS）建立了脱硝系统多变量模型，并基于多变量广义预测控制构建了脱硝系统优化控制策略，同时将该策略应用于某电厂330 MW亚临界机组。实践结果表明：无论是稳态工况还是复杂的变负荷工况，脱硝优化控制策略都能够很好地控制脱硝系统出口NO_x浓度，大大降低了NO_x浓度的波动，减少了尿素使用量，实现了脱硝系统稳定经济运行。     

基于间隙度量的多模型过热汽温预测控制

针对火电机组主汽温被控对象所具有的大惯性、大迟延以及其随机组负荷变化而发生的参数时变性,为解决传统串级控制方案在机组深度调峰情况下控制品质恶化的问题,提出了一种基于间隙度量的多模型过热汽温预测控制策略。引入间隙度量理论来确定各模型输出的权值。首先选取若干个典型工况设计局部预测控制器;再运用间隙度量理论,计算各个局部预测控制器的输出权值,进而加权求出控制器的输出值。仿真研究表明,该方法可以很好地应对机组负荷变化时被控对象参数变化的问题;与使用常规的串级控制以及单模型预测控制方案相比,主汽温的动态和稳态性能得到了改善。     

指数预测模型和Smith预估器在SCR烟气脱硝控制系统中的应用

针对选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统喷氨量控制的大延迟特性使得常规PID控制难以取得较好控制效果的问题,本文采用非线性拟合法建立了SCR烟气脱硝入口NO_x质量浓度指数预测模型,以该指数模型预测值为前馈信号,设计了SCR烟气脱硝喷氨系统的改进型串级Smith预估控制器,并在DCS中实现组态优化控制。实际应用结果表明:新型指数预测串级Smith预估控制能有效预测SCR烟气脱硝入口NO_x质量浓度变化,补偿喷氨系统的迟延特性,改善喷氨系统的控制效果,节约脱硝系统喷氨量约15%~20%。     

基于多变量广义预测控制算法的两级过热汽温协调联动控制

大型火力发电机组过热汽温被控对象具有大迟延、大惯性、受干扰因素多以及不同负荷下的被控对象模型变化大等特性,同时面临着煤质多变、环境多变等各种复杂恶劣的工况,以传统PID控制和单变量广义预测控制为基础的汽温控制效果有限。利用递推最小二乘法（recursive least square,RLS）建立了过热汽温系统3个典型工况下的模型,并基于多变量广义预测控制构建了两级过热汽温联动控制优化策略,同时将该策略应用于某电厂330 MW亚临界机组。结果表明,无论是稳态工况还是复杂的变负荷工况,优化控制策略都能够很好地控制过热器出口汽温。     

基于模型预测控制的区域综合能源系统运行优化方法

本文以上海世博园区B片区综合能源系统为研究对象,分析其现有运行策略在夏季和冬季典型工况下的运行效果.首先,针对现有运行策略的不足,结合模型预测控制(MPC)滚动优化方法构建区域综合能源系统运行优化的数学模型;其次,考虑冷、热、电负荷及可再生能源的实时特性,在滚动优化过程中引入动态调整模型,用于对调度策略的实时调节;最后...     

主汽温系统模糊自适应预测函数控制

提出了基于有限脉冲响应(FIR)模型的预测函数控制(PFC)算法,给出了采用1个基函数(阶跃函数)和2个基函数(阶跃函数、斜坡函数)的控制律的解析解,分析了闭环系统稳态特性,结果表明,系统对于设定值变化和输出扰动均无余差。结合该算法、T-S模糊建模和自适应控制技术,提出了模糊自适应预测函数控制(FAPFC)策略,该方法实现简单,对工况变化具有优良的适应性。针对某超临界600MW直流锅炉主汽温对象,设计预测函数-比例(PFC-P)串级控制系统,经4种典型工况下的阶跃响应试验表明,采用PFC-P串级控制策略的主汽温系统具有良好的动态性能,明显优于采用PID-P串级控制策略的主汽温系统;为了克服负荷变化对主汽温系统性能的影响,采用了FAPFC策略,仿真结果表明,系统具有良好的负荷适应性,负荷大范围升降时,主汽温度变化能维持在5℃以内,而且控制量变化平稳,具有较高的工程实用价值。     

核电站蒸汽发生器水位的模糊GPC控制系统研究

蒸汽发生器水位直接影响到整个核电站的安全及稳定运行,但蒸汽发生器本身由于所具有的高度复杂性、非线性、时变性等特性,导致传统的串级PID控制等多种方法难以取得好的控制效果.在串级控制的基础上,采用模糊广义预测控制来对蒸汽发生器水位进行控制,此法能充分发挥模糊控制及预测控制的优点,首先利用T-S模糊模型对系统进行辨识,并将其转化为线性时变状态空间模型,然后基于线性化的模型设计出广义预测控制器,并对蒸汽发生器水位进行自适应控制.仿真结果表明,与传统的串级PID控制相比,模糊广义预测控制方法无论是抗干扰能力还是鲁棒性,都有了很大的提高.     

锅炉过热汽温系统的DRNN网络自整定PID控制

火电厂过热汽温控制系统具有大惯性、大迟延、参数慢时变的特点，受到的扰动因素较多；随机组负荷的变化又表现出参数快时变的特性，常规的按照典型工况整定的固定参数PID控制难以适应负荷变化，往往未能取得满意的调节效果。为此，提出一种基于DRNN的两级神经网络的过热汽温系统自整定PID控制策略，其中两级神经网络分别为静态网络SNN和动态网络DNN，SNN依据机组运行工况如负荷进行PID参数的粗调整定，以适应机组负荷的较大范围变化，如参与调峰；DNN依据偏差和偏差变化率进行PID参数的细调整定，以克服机组负荷的小范围变化、参数的慢时变漂移和各种扰动。为了克服系统的大惯性和大迟延，引入灰色预测器对未来信号进行预测，预测结果作为DNN使用的整定信息。对某汽温系统的计算机仿真研究结果表明：基于两级神经网络自整定控制策略的主汽温控制系统获得了良好的动态调节品质，具有较强的鲁棒性。