本發(fā)明涉及燃煤機(jī)組協(xié)調(diào)控制領(lǐng)域預(yù)測(cè)控制方法，具體涉及一種基于鍋爐主汽壓力歷史數(shù)據(jù)的在線動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)控制方法。
背景技術(shù)：
：：我國(guó)以燃煤電站為主的電力供應(yīng)格局在未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)不會(huì)發(fā)生根本性改變，而燃煤機(jī)組的協(xié)調(diào)優(yōu)化控制一直以來(lái)是眾多專(zhuān)家學(xué)者研究的重點(diǎn)問(wèn)題。目前，協(xié)調(diào)優(yōu)化控制手段還是以傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)控制為主，而傳統(tǒng)的PID控制只能通過(guò)感知當(dāng)前的誤差信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的動(dòng)作，而在目前的機(jī)組控制當(dāng)中，由于煤量對(duì)主汽壓的響應(yīng)時(shí)間較慢，同時(shí)負(fù)荷也多變，因此PID這種實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)的特性也不能滿(mǎn)足機(jī)組快速響應(yīng)負(fù)荷變化的要求。目前來(lái)說(shuō)，改善PID調(diào)節(jié)特性的主要方法之一是采用預(yù)測(cè)控制方法，目前來(lái)說(shuō)主要的預(yù)測(cè)控制方法有廣義預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)矩陣，這兩種方法依賴(lài)于數(shù)據(jù)的大量矩陣運(yùn)算，解算速度不快同時(shí)調(diào)試難度較大，如何發(fā)展一種穩(wěn)定，有效的預(yù)測(cè)方法并且易于調(diào)試一直以來(lái)是眾多學(xué)者重點(diǎn)研究的問(wèn)題之一。為有效的解決這一問(wèn)題，采取了一種合理的算法，并對(duì)其進(jìn)行有針對(duì)性的改造，形成了一種基于鍋爐主汽壓力歷史數(shù)據(jù)的在線動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)控制方法，這種方法一方面具有較強(qiáng)的超前調(diào)節(jié)功能，另外一方面具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性并且易于調(diào)試。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：：本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有PID控制的不足，提供了一種基于鍋爐主汽壓力歷史數(shù)據(jù)的在線動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)控制方法。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種基于鍋爐主汽壓力歷史數(shù)據(jù)的在線動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)控制方法，包括以下步驟：1)獲得400s以?xún)?nèi)時(shí)長(zhǎng)和時(shí)間間隔為0.5s～3s的鍋爐主汽壓力動(dòng)態(tài)歷史數(shù)據(jù)；2)對(duì)步驟1)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；3)對(duì)步驟2)的標(biāo)準(zhǔn)化歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行自相關(guān)系數(shù)計(jì)算權(quán)重解算；4)利用步驟3)的自相關(guān)系數(shù)計(jì)算權(quán)重預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)。本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，步驟1)中，獲得400s以?xún)?nèi)時(shí)長(zhǎng)和時(shí)間間隔為0.5s～3s的動(dòng)態(tài)歷史數(shù)據(jù)，假設(shè)當(dāng)前數(shù)據(jù)為U0，其歷史數(shù)據(jù)矩陣如下：U[n]＝U0e-nTs其中，U[n]為U0的歷史數(shù)據(jù)矩陣；s為拉普拉斯算子；n為歷史數(shù)據(jù)矩陣中的數(shù)據(jù)編號(hào)；T為相鄰歷史數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔；其中0≤n≤N，N為歷史數(shù)據(jù)矩陣最大長(zhǎng)度。本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，n的最大值為400，且T＝1s。本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，步驟2)中，對(duì)歷史數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體如下，對(duì)歷史數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行一次差分，U1[n]＝U[n+1]-U[n]1≤n≤N-1其中U1[n]為一次差分矩陣，U[n+1]和U[n]分別為第n+1步和第n步歷史數(shù)據(jù)，將一次差分矩陣再進(jìn)行差分，得到歷史矩陣的二次差分矩陣U2[n]，表達(dá)如下：U2[n]＝U1[n+1]-U1[n]1≤n≤N-2將二次差分矩陣求平均，得二次差分矩陣平均值為：U‾2=Σn=1N-2U2[n]N-2]]>將二次差分矩陣去平均化，得到殘差矩陣為：U2′[n]=U2[n]-U‾2]]>求取殘差矩陣的均方差b為：b=Σn=1N-2U2′[n]·U2′[n]N-2]]>將歷史數(shù)據(jù)的二次差分矩陣轉(zhuǎn)化為二次差分標(biāo)準(zhǔn)矩陣Ustd[n]為，Ustd[n]=U2′[n]b]]>歷史數(shù)據(jù)的二次差分標(biāo)準(zhǔn)矩陣Ustd的元素均分布在0～1之間。本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，步驟3)中，通過(guò)自相關(guān)系數(shù)計(jì)算解算權(quán)重，如下：在當(dāng)前數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上向前進(jìn)行6步預(yù)測(cè)，因此建立長(zhǎng)度為4的一維自相關(guān)矩陣R，其中，R0=Σn=1N-2Ustd[n]N-2]]>R[1]=Σn=2N-2Ustd[n]Ustd[n-1]N-2]]>R[2]=Σn=3N-2Ustd[n]Ustd[n-2]N-2]]>R[3]=Σn=4N-2Ustd[n]Ustd[n-3]N-2]]>R[4]=Σn=5N-2Ustd[n]Ustd[n-4]N-2]]>其中R0為二次差分標(biāo)準(zhǔn)矩陣Ustd的平均數(shù)，R[1]至R[4]分別為自相關(guān)矩陣元素；建立如下的topelitz矩陣G，G=R0R[1]R[2]R[3]R[4]R[1]R0R[1]R[2]R[3]R[2]R[1]R0R[1]R[2]R[3]R[2]R[1]R0R[1]R[4]R[3]R[2]R[1]R0]]>則預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)權(quán)重矩陣W為，W＝G-1R'其中動(dòng)態(tài)權(quán)重矩陣W是長(zhǎng)度為5的一維矩陣。本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，步驟4)中，基于權(quán)重矩陣的未來(lái)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，如下：通過(guò)權(quán)重矩陣W和歷史數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)如下：Z[1]=Σn=15W[n]Ustd[n+2]]]>Z[2]=W[0]Z[1]+Σn=25W[n]Ustd[n]]]>Z[3]=Σn=12W[n]Z[n]+Σn=35W[n]Ustd[n-1]]]>Z[4]=Σn=13W[n]Z[n]+Σn=45W[n]Ustd[n-2]]]>Z[5]=Σn=14W[n]Z[n]+W[5]Ustd[2]]]>Z[6]=Σn=15W[n]Z[n]]]>其中Z[1]至Z[6]為基于歷史數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)矩陣的未來(lái)6步預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，將其通過(guò)反差分和反標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算得，基于歷史數(shù)據(jù)的U0未來(lái)六步預(yù)測(cè)為：ans[1]=Z[1]*b+U‾2+U1[1]+U0]]>ans[2]=(Z[1]+Z[2])*b+U‾2+ans[1]]]>ans[3]=(Z[2]+Z[3])*b+U‾2+ans[2]]]>ans[4]=(Z[4]+Z[3])*b+U‾2+ans[3]]]>ans[5]=(Z[5]+Z[4])*b+U‾2+ans[4]]]>ans[6]=(Z[6]+Z[5])*b+U‾2+ans[5]]]>其中矩陣ans[1]至ans[6]即為基于當(dāng)前數(shù)據(jù)的未來(lái)6步預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提出首先進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)傳遞與篩選，其次對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再次將標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行自相關(guān)計(jì)算得到預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)權(quán)重矩陣，最后利用動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)權(quán)重矩陣和歷史數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)變化作出六步預(yù)測(cè)。附圖說(shuō)明：圖1為采用基于鍋爐主汽壓力歷史數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法前的機(jī)組負(fù)荷和主汽壓力變化趨勢(shì)圖。圖2為采用基于鍋爐主汽壓力歷史數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法后的機(jī)組負(fù)荷和主汽壓力變化趨勢(shì)圖。具體實(shí)施方式：以下對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。本發(fā)明一種基于鍋爐主汽壓力歷史數(shù)據(jù)的在線動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)控制方法，包括以下步驟：1)獲得400s以?xún)?nèi)時(shí)長(zhǎng)和時(shí)間間隔為1s的鍋爐主汽壓力動(dòng)態(tài)歷史數(shù)據(jù)，假設(shè)當(dāng)前數(shù)據(jù)為U0，其歷史數(shù)據(jù)矩陣如下：U[n]＝U0e-nTs其中，U[n]為U0的歷史數(shù)據(jù)矩陣；s為拉普拉斯算子；n為歷史數(shù)據(jù)矩陣中的數(shù)據(jù)編號(hào)，在本發(fā)明中，n的最大值為400；T為相鄰歷史數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔，在本發(fā)明中T＝1s；其中0≤n≤N，N為歷史數(shù)據(jù)矩陣最大長(zhǎng)度；2)對(duì)歷史數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體如下：對(duì)歷史數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行一次差分：U1[n]＝U[n+1]-U[n]1≤n≤N-1其中U1[n]為一次差分矩陣，U[n+1]和U[n]分別為第n+1步和第n步歷史數(shù)據(jù)，將一次差分矩陣再進(jìn)行差分，得到歷史矩陣的二次差分矩陣U2[n]，表達(dá)如下，U2[n]＝U1[n+1]-U1[n]1≤n≤N-2將二次差分矩陣求平均，得二次差分矩陣平均值為：U‾2=Σn=1N-2U2[n]N-2]]>將二次差分矩陣去平均化，得到殘差矩陣[n]為：U2′[n]=U2[n]-U‾2]]>求取殘差矩陣的均方差b為：b=Σn=1N-2U2′[n]·U2′[n]N-2]]>將歷史數(shù)據(jù)的二次差分矩陣轉(zhuǎn)化為二次差分標(biāo)準(zhǔn)矩陣Ustd[n]為：Ustd[n]=U2′[n]b]]>歷史數(shù)據(jù)的二次差分標(biāo)準(zhǔn)矩陣Ustd的元素均分布在0～1之間；3)通過(guò)自相關(guān)系數(shù)計(jì)算解算權(quán)重，如下：在當(dāng)前數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上向前進(jìn)行6步預(yù)測(cè)，因此建立長(zhǎng)度為4的一維自相關(guān)矩陣R，其中，R0=Σn=1N-2Ustd[n]N-2]]>R[1]=Σn=2N-2Ustd[n]Ustd[n-1]N-2]]>R[2]=Σn=3N-2Ustd[n]Ustd[n-2]N-2]]>R[3]=Σn=4N-2Ustd[n]Ustd[n-3]N-2]]>R[4]=Σn=5N-2Ustd[n]Ustd[n-4]N-2]]>其中R0為二次差分標(biāo)準(zhǔn)矩陣Ustd的平均數(shù)，R[1]至R[4]分別為自相關(guān)矩陣元素；建立如下的topelitz矩陣G，G=R0R[1]R[2]R[3]R[4]R[1]R0R[1]R[2]R[3]R[2]R[1]R0R[1]R[2]R[3]R[2]R[1]R0R[1]R[4]R[3]R[2]R[1]R0]]>則預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)權(quán)重矩陣W為：W＝G-1R'其中動(dòng)態(tài)權(quán)重矩陣W是長(zhǎng)度為5的一維矩陣；4)基于權(quán)重矩陣的未來(lái)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，如下：通過(guò)權(quán)重矩陣W和歷史數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)如下：Z[1]=Σn=15W[n]Ustd[n+2]]]>Z[2]=W[0]Z[1]+Σn=25W[n]Ustd[n]]]>Z[3]=Σn=12W[n]Z[n]+Σn=35W[n]Ustd[n-1]]]>Z[4]=Σn=13W[n]Z[n]+Σn=45W[n]Ustd[n-2]]]>Z[5]=Σn=14W[n]Z[n]+W[5]Ustd[2]]]>Z[6]=Σn=15W[n]Z[n]]]>其中Z[1]至Z[6]為基于歷史數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)矩陣的未來(lái)6步預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，將其通過(guò)反差分和反標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算得，基于歷史數(shù)據(jù)的U0未來(lái)六步預(yù)測(cè)為：ans[1]=Z[1]*b+U‾2+U1[1]+U0]]>ans[2]=(Z[1]+Z[2])*b+U‾2+ans[1]]]>ans[3]=(Z[2]+Z[3])*b+U‾2+ans[2]]]>ans[4]=(Z[4]+Z[3])*b+U‾2+ans[3]]]>ans[5]=(Z[5]+Z[4])*b+U‾2+ans[4]]]>ans[6]=(Z[6]+Z[5])*b+U‾2+ans[5]]]>其中矩陣ans[1]至ans[6]即為基于當(dāng)前數(shù)據(jù)的未來(lái)6步預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。利用本方法，具體實(shí)施到發(fā)電廠機(jī)組協(xié)調(diào)優(yōu)化控制回路當(dāng)中的效果如圖1和圖2所示，其中圖1為采用本技術(shù)之前的效果圖，圖2為采用本技術(shù)之后的效果圖，從圖1和圖2的對(duì)比來(lái)看，本基于歷史數(shù)據(jù)的在線動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法對(duì)于機(jī)組負(fù)荷和機(jī)組壓力超調(diào)具有明顯的抑制作用，有非常強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3