專利名稱：基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法
技術領域：
本發(fā)明涉及工業(yè)過程控制技術，特別是涉及基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法。
背景技術：
火電機組在負荷變化要將鍋爐與汽輪機由一個穩(wěn)態(tài)控制到另一個穩(wěn)態(tài)?，F(xiàn)有成熟的MPC技術多采用線性模型，非線性過程建模與控制在實際過程控制的應用非常困難，因此采用多線性模型來解決過程的非線性是一種切實可行的方法，但難點在于如何建立線性模型與非線性過程動態(tài)之間的動態(tài)特性。而且，在建立好局部的動態(tài)模型后，設計適用于負荷變化的多模型預測控制策略也非常重要，因為模型是局部的，過程的動態(tài)特性卻是全局
的，當使用模型進行大范圍的預測時，將出現(xiàn)較大程度的失真。對于火電廠鍋爐傳統(tǒng)協(xié)調控制，大多采用常規(guī)PID+前饋控制，其優(yōu)點是控制結構簡單并具有一定的魯棒性，但實際應用控制效果并不理想，不能適應負荷的大幅變化，常出現(xiàn)負荷和壓力偏差較大的情況。

發(fā)明內容
基于此，有必要針對上述問題，提供一種基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法，能夠將多模型與預測控制結合，解決火電機組協(xié)調控制問題。一種基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法，包括根據(jù)亞臨界機組的非線性工況范圍以及主蒸汽壓力、功率的動態(tài)響應，確定預設數(shù)個局部預測模型；針對各個局部預測模型設計控制器，選擇控制變量，通過插值公式獲取各個局部預測模型的輸出增量；每個控制周期中，根據(jù)各個控制器的輸出增量通過加權形式獲得實際控制輸出增量，對前饋通道進行校正。實施本發(fā)明，具有如下有益效果研究者提出了多種控制策略以克服協(xié)調控制的這一難點，如模糊控制、魯棒控制、內?？刂啤⒆钥箶_控制和預測控制等。其中多模型控制是一種解決動態(tài)特性隨工況變化的復雜工業(yè)過程控制問題的有效方法。本發(fā)明將多模型與預測控制結合，解決火電機組協(xié)調控制問題。多模型預測控制(MMPC)是非線性預測控制的一種基本形式，采用多個線性化的局部模型來描述同一個非線性對象。MMPC控制針對局部模型設計控制器，以切換或加權形式獲得全局輸出。多模型預測控制針對多個局部模型分別設計預測控制器，每個控制周期中得到多組控制輸出增量通過加權形式獲得實際控制輸出增量，這樣能夠平滑過渡時期的控制輸出，有效提高機組的負荷和壓力響應特性，適應大范圍的工況變化。


圖I為本發(fā)明基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法的流程圖；圖2為本發(fā)明不同負荷段多模型切換原理的示意圖；圖3為本發(fā)明控制變量與被控變量之間的階躍響應矩陣關系；圖4為本發(fā)明基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法的實施例示意圖。
具體實施例方式為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合附圖對本發(fā)明作進一步地詳細描述。圖I為本發(fā)明基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法的流程圖，包括SlOl :根據(jù)亞臨界機組的非線性工況范圍以及主蒸汽壓力、功率的動態(tài)響應，確定預設數(shù)個局部預測模型；S102:針對各個局部預測模型設計控制器，選擇控制變量，通過插值公式獲取各個局部預測模型的輸出增量；S103:每個控制周期中，根據(jù)各個控制器的輸出增量通過加權形式獲得實際控制輸出增量，對前饋通道進行校正。以負荷L (k)表示控制變量，插值公式可以定義為
S MV(k) = ^ Oi(Z)MF(Z) + (o(k + l)MV(k +1)
I I
! L(k)~ L(i-)
ΓΩΩ991 Αι) = I--
L 」L(Max)^ .(Min)( | )其中S為整個工況的分段數(shù)，本專利中局部預測模型的預設數(shù)個為4個，所以在這里S為4;L(Max)和L(Min)分別為工況的分段的上限和下限，在本專利中，分別為25%和
100% ο圖2為本發(fā)明不同負荷段多模型切換原理的示意圖。圖中R為輸入設定值，Y為輸出，參考軌跡為輸入設定值的修正后量，一般為一階濾波，使實際設定值以一定的速率靠近設定值R，防止系統(tǒng)出現(xiàn)大的波動。預測模型和滾動優(yōu)化為基本預測控制算法的環(huán)節(jié)，通過預測模型得到系統(tǒng)未來的輸出，通過滾動優(yōu)化得到下一時刻的最優(yōu)控制量。圖中CV(Controlled Variable)為被控變量，為被控對象的某些關鍵參數(shù)，本發(fā)明中為機組的機前壓力和機組負荷等，MV (Manipulated Variable)為操作變量，是使被控變量維持在設定值所需要調節(jié)的變量，本專利中為機組的燃料量和主蒸汽調速閥門開度，DV (DisturbedVariable)為干擾變量，本發(fā)明中指煤質變動和電網(wǎng)負荷波動。采用模型預測技術，有效解決控制對象的大遲延，大滯后特性，多變量模型預測控制技術以及智能邏輯進行狀態(tài)判斷，實現(xiàn)混合模型的無擾切換，通過智能狀態(tài)尋優(yōu)來解決火電機組大工況的控制問題。在一定的工況段范圍內，機組的模型可以近似為線性模型，通過施加階躍擾動可以建立起如圖3的控制變量與被控變量之間的階躍響應矩陣關系。所述控制變量包括給煤量、閥門開度偏置值。在一定的工況段范圍內，機組的模型可以近似為線性模型，通過施加階躍擾動可以建立起如圖3的多輸入多輸出的階躍響應的對應關系，圖中的曲線即為輸入為單位增量時，對應輸出的響應曲線。以采樣周期為長度，取選定預測步長長度的點值，可以組成描述輸入輸出之間的動態(tài)響應特性的向量，將這些向量排列在一起，就組成了預測整個系統(tǒng)輸入輸出動態(tài)特性的動態(tài)響應矩陣。如式⑵Ywlt=Ywlt-JAAUt (2)Tt+l|t為t時刻模型預測輸出，YwlH為t時刻零輸入自由響應向量，AUtt時刻為控制增量向量，A為動態(tài)矩陣。
權利要求
1.一種基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法，其特征在于，包括 根據(jù)亞臨界機組的非線性工況范圍以及主蒸汽壓力、功率的動態(tài)響應，確定預設數(shù)個局部預測模型； 針對各個局部預測模型設計控制器，選擇控制變量，通過插值公式獲取各個局部預測模型的輸出增量； 每個控制周期中，根據(jù)各個控制器的輸出增量通過加權形式獲得實際控制輸出增量，對前饋通道進行校正。
2.根據(jù)權利要求I所述的基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法，其特征在于，所述控制變量包括給煤量、閥門開度偏置值。
3.根據(jù)權利要求I或2所述的基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法，其特征在于，設置預設數(shù)個局部預測模型的步驟包括 設置基于25%的鍋爐最大連續(xù)蒸發(fā)量負荷段的局部預測模型； 設置基于50%的鍋爐最大連續(xù)蒸發(fā)量負荷段的局部預測模型； 設置基于75%的鍋爐最大連續(xù)蒸發(fā)量負荷段的局部預測模型； 設置基于100%的鍋爐最大連續(xù)蒸發(fā)量負荷段的局部預測模型。
4.根據(jù)權利要求3所述的基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法，其特征在于 在預設時間內主汽壓力或負荷參數(shù)偏離設定值時，根據(jù)當前所屬的局部預設模型對所述控制變量進行調整。
5.根據(jù)權利要求4所述的基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法，其特征在于 當進入另一工況超過預設的越界時間長度時，進行各個局部預測模型之間的切換調度。
全文摘要
本發(fā)明公開了基于多模型預測控制的亞臨界協(xié)調控制方法，包括根據(jù)亞臨界機組的非線性工況范圍以及主蒸汽壓力、功率的動態(tài)響應，確定預設數(shù)個局部預測模型；針對各個局部預測模型設計控制器，選擇控制變量，通過插值公式獲取各個局部預測模型的輸出增量；每個控制周期中，根據(jù)各個控制器的輸出增量通過加權形式獲得實際控制輸出增量，對前饋通道進行校正。采用本發(fā)明，可以平滑過渡時期的控制輸出，有效提高機組的負荷和壓力響應特性，適應大范圍的工況變化。
文檔編號G05B13/04GK102841539SQ20121033319
公開日2012年12月26日 申請日期2012年9月10日 優(yōu)先權日2012年9月10日
發(fā)明者潘鳳萍, 陳世和, 張曦, 閻威武, 羅嘉, 李曉楓, 王國良 申請人:廣東電網(wǎng)公司電力科學研究院, 上海交通大學