电厂过热汽温的智能预测控制方法

电厂过热汽温对象具有大惯性、大迟延和非线性等特性,常规控制策略难取得满意的控制效果。为此,提出一种基于免疫优化的智能预测控制方法,它将离线辨识得到的模型作为预测模型,然后利用实数编码的免疫优化算法在线实现预测控制的滚动优化,给出每个采样时刻的最优控制量。将其应用于过热汽温控制系统进行仿真研究,结果表明该智能预测控制方法具有优良的控制品质。     

锅炉过热汽温的预测智能控制

针对锅炉大迟延,大惯性特性,提出一种新型控制方法。该方法首先由预测器预测出未来过程输出,然后根据偏差状况及预测输出变化趋势通过模仿人的控制思维方式来选择相应控制强度,在过热汽温控制系统应用仿真结果表明：其控制品质地常规控制规律,并具有较强鲁棒性。     

无模型自适应预测控制在过热汽温控制中的应用

采用伪梯度向量(pseudo-partial-derivative,PPD)的概念,对被控系统进行动态线性化处理得到预测模型,提出了一种改进的无模型自适应预测控制算法(model free adap-tive predictive control,MFAPC)。将这种新方法应用到火电厂中具有大惯性、模型不确定性等特性的过热汽温串级控制系统中,主回路采用MFAPC算法,副回路采用常规PID控制,仿真结果证明了该串级控制策略的有效性。     

过热汽温的非线性广义预测控制与优化

针对锅炉过热汽温被控对象大惯性、时变性和非线性等特点,提出了一种基于神经网络前馈补偿的在线自适应非线性预测控制算法.采用高阶惯性环节加神经网络补偿的混合非线性模型作为预测模型代替传统的可控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型,并在此基础上推导出非线性广义预测控制(GPC)算法的控制规律,通过仿真实验得到典型工况下的最佳预估长度和控制长度,拟合出其与锅炉负荷的非线性关系.结果表明:该控制算法对于某些非线性被控对象具有良好的跟踪品质;在锅炉降负荷实验中,能有效克服对象参数和结构的时变,具有一定工程实用价值.     

火电机组锅炉过热汽温的约束模型预测控制研究

提出了一种具有输入硬约束的模型预测控制算法,该算法无需在线迭代求解或矩阵在线求逆,具有算法简单,在线计算量小的优点,将其应用于火电机组锅炉过热汽温控制进行仿真研究,结果表明该算法是有效的。     

调峰机组的过热汽温控制

对引进３５０ＭＷ机组的过热温控制系统进行了改进，地实际运行中存在的问题提出了解决办法，使机组在１７５ＭＷ至３５０ＭＷ运行时，过热汽温自动控制在５３０－５４５℃之间。     

灰色预测自适应内模控制在电厂过热汽温控制中的应用

针对电厂过热汽温的大惯性、大滞后和参数时变等特性,提出了基于灰色预测的自适应内模控制方法.使用Adaline神经网络实时辨识对象的增益和时滞,克服参数时变影响.在误差反馈通道上增加灰色预测模块,根据辨识出的对象时滞的大小,动态确定误差反馈灰色预测的长度;通过超前调节,可以有效克服模型失配和外扰的影响.     

电厂过热汽温控制系统的改进及其PID鲁棒整定

根据某300MW火电机组锅炉过热器的结构特点，对原有的过热汽温控制系统结构进行了改进，改进后的控制系统能够减小过热蒸汽混合前两侧温度的偏差，从而减小过热器出口温度的波动，同时有利于锅炉的安全运行。考虑到汽温对象在负荷变化过程中的不确定性，引入了鲁棒性指标，并采用遗传算法寻优对PID控制器的参数进行了整定，实际运行结果显示了改进后控制系统的实用性。图8参6     

过热汽温多内模控制

针对火电厂过热汽温被控对象具有大迟延、大惯性的特点,且对象特性随负荷变化较大等因素,很难实现稳定和高性能的控制。针对这一特点,提出了基于多模型的内模控制策略,通过在不同工况辩识得到局部模型,根据加权因子计算出全局多模型,设计出相应的内模控制器,根据运行工况选择相应的控制器,从而实现全工况运行的自适应控制。仿真结果表明,该控制策略比常规的单内模控制在更大范围具有较好的控制品质。     

过热汽温状态变量控制及通用微机调节器实现

本文论述了应用现代控制理论的新型过热汽温控制系统——状态变量观测与控制(SOC)系统,及其通用微机调节器实现问题提出了SOC与PID控制结合的SOC-PID控制方案.以单回路微机调节器(KMM)为例.讨论了SOC-PID控制系统的设计组态、参数整定及跟踪等问题.结合设计实例进行系统仿真.结果表明,在同样的运行条件下,SOC-PID控制的性能优于常规PID串级控制的性能.本文为新模的过热汽温SOC控制方案的工程实用及推广提供了依据.图4参3     

锅炉过热汽温控制策略仿真研究

利用模块化仿真技术建立锅炉汽水系统数学模型,通过仿真试验进行过热汽温控制策略的仿真研究,对smith预估控制、增益自适应控制系统和传统PID系统的控制性能进行了仿真分析.仿真结果表明,模型能够正确反映锅炉汽水系统的动态特性,Smith预估控制及增益自适应控制策略比常规PID串级控制策略的控制性能有明显的改善和提高.     

基于支持向量机的过热汽温内模控制

提出一种基于支持向量机回归的内模控制算法并应用于过热气温控制。首先,简介支持向量机回归算法和内模控制原理;其次,提出基于支持向量机回归算法构造的被控过程的逆模型,将该逆模型作为控制器,并在主控系统中增加鲁棒控制器以增加系统的鲁棒性及跟踪性能。仿真结果表明提出的控制算法的控制品质优于传统的PID控制算法。     

基于混沌理论的过热汽温最优预测控制策略

由于非线性混沌时间序列内部确定的规律性，其重构相空间具有高精度短期预测性。因此，为实现锅炉过热汽温的非线性、大时滞系统的自适应控制，根据具有混沌特性的过热汽温时间序列重构相空间，计算相空间饱和嵌入维数、最大Lyapunov指数和系统的可预报尺度，并以此为指导，建立神经网络预测模型对过热汽温系统作高精度的短期预测，在此基础上，通过反馈校正，将校正误差和控制增量引入性能函数，寻优得最优控制策略，实现了对过热汽温的非线性、大时滞系统高精度的自适应预测控制。仿真表明了控制的有效性、快速性和鲁棒性。     

改进的自适应模型算法控制在过热汽温控制中的应用

针对锅炉过热汽温对象具有大惯性、大迟延、时变性等特点,提出一种基于最小均方算法的自适应模型算法控制-比例串级预测控制系统.通过最小均方自适应滤波器在线实时辨识被控对象的预测模型参数,再结合改进的自适应模型算法控制在线修正控制器参数.仿真结果表明:该控制策略实施简单、超调小,控制效果明显优于PID-P串级控制;且在降负荷实验中能有效适应对象参数时变,保证调节性能较好.     

预测控制技术在600MW机组汽温自动控制中的应用

针对淮南平圩发电公司#1锅炉过、再热器纯滞后和惯性大的特点,采用多变量预测控制技术对过、再热汽温进行自动控制,应用结果表明：基于预测控制技术的新型汽温控制系统有效地改善了过、再热汽温的控制品质。     

过热汽温多模型预测函数控制策略的研究

过热汽温系统是典型的大时延、大惯性对象,尤其当机组负荷变化时,参数表现出明显的时变特性,大大降低了传统PID串级控制的品质。基于此点,提出先进的多模型切换的过热汽温预测函数控制策略。使用带有Smith预估补偿思想的一阶时滞对象预测函数控制算法,来有效克服对象的大时延、大惯性;并通过建立若干典型工况的固定模型,在线计算其模型匹配度确定控制权重,从而得到控制器的输出的方法,能适应参数的时变。与PID串级控制和单一模型控制的仿真结果对比,证实了本控制策略的有效性。图3表1参8     

基于插值和拟合技术的过热汽温非线性控制研究

针对过热汽温对象特征参数在负荷范围内变化较大的特点,提出一种基于插值和拟合技术的过热汽温非线性自适应控制方法,通过调节控制器参数使其随负荷自动变化来保证系统的鲁棒性。首先简单介绍了过热汽温串级控制和采用插值与拟合技术获取控制器参数的方法,然后提出一种连续变速积分不完全微分数字比例、积分、微分(PID)控制算法。基于典型工况下的PID参数和插值及拟合技术建立了过热汽温全工况下的自适应控制器,并对某超临界600 MW直流锅炉过热汽温对象进行了仿真。分析了不同插值和拟合方法下自适应PID控制的控制效果,证明了本文方法的有效性。     

135MW循环流化床机组过热汽温优化控制方案研究

大多数火力发电厂的过热汽温控制采用的是DCS自带的经典PID控制。这类控制系统对于滞后性较大的高阶被控对象、现场执行机构死区大和减温阀线性差等工况,其控制品质较差。如果将无辨识自适应控制器IFA、预估与大数据智能诊断等先进技术引入到锅炉过热汽温控制系统中来,优化DCS系统算法逻辑,这不仅能控制过热汽温在额定值允许范围这内,而且可以适当提高过热汽温,提高蒸汽品质。另一方面可以省去升级改造喷水减温装置即可投入自动,其经济效益是相当可观的。     

复合控制在过热汽温控制中应用的仿真研究

随着对热工过程控制系统的要求不断提高,常规的PID控制器难以适应不同工况下被控对象动态特性的改变。提出基于串级和增益自适应Smith预估控制的复合控制系统,通过在线的模型辨识提高系统适应工况变化的能力。在过热汽温控制中应用的仿真结果表明:复合控制对模型的不确定性和外扰均具有较强的适应能力。对于过热汽温这种存在大时滞、时变性、大干扰、不确定性和非线性的复杂热工对象,其控制品质远优于常规的PID控制,在热工过程控制中有良好的应用前景。     

单元机组过热汽温控制系统的负荷适应性

为了增强过热汽温控制系统的负荷适应能力,以一个600MW机组的过热汽温系统为研究对象,设计了由4组局部控制器组成的负荷调度控制系统,并以主蒸汽流量作为系统的调度变量。每一组局部控制器对应一种典型工况,采用串级内模原理进行设计和整定,其中,高阶的外回路控制器通过Taylor级数展开的方法简化为实际PID形式。控制系统各局部控制器之间的跟踪与无扰切换通过Hanus方法实现。系统保留了传统串级控制系统克服内回路扰动、提高系统工作频率的优点。在不同负荷下的仿真试验以及大范围变工况试验均表明,该系统具有良好的负荷适应能力。图5表3参3