本發(fā)明涉及電力傳輸控制領域，具體地說是一種基于主汽壓力的火電機組預測控制策略，特別適用于超超臨界火力發(fā)電機組的傳輸控制。

背景技術：

發(fā)電機組的控制系統(tǒng)對于滿足電網(wǎng)調峰調頻、實現(xiàn)機組經(jīng)濟運行至關重要。但傳統(tǒng)的燃煤機組控制系統(tǒng)還面臨著以下問題：

(1)不精確的鍋爐燃燒控制。磨煤機磨出煤粉后進入爐膛后，由于煤粉發(fā)熱量是經(jīng)常變化的，再加上現(xiàn)有制粉系統(tǒng)的不足，鍋爐中的熱量釋放經(jīng)常波動。

(2)無法重現(xiàn)的制粉系統(tǒng)動態(tài)特性。制粉系統(tǒng)的動態(tài)特性受制于眾多因素，包括煤粉的成分、細度、濕度和給煤機的轉速等。

通常制粉系統(tǒng)的延遲時間在一分鐘到幾分鐘的范圍，上述兩個問題對于發(fā)電機組控制的困擾是顯而易見的。為了解決延時問題，可采用前饋+反饋的控制模式，在反饋控制部分應用目前國際上最前沿的解決大滯后對象控制問題的預測控制技術。采用這種技術能夠提前預測被調量(如主汽壓力、汽溫等參數(shù))的未來變化趨勢，而后根據(jù)被調量的未來變化量進行控制，有效提前調節(jié)過程，從而大幅提高發(fā)電機組控制的穩(wěn)定性和抗擾動能力。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術問題是克服上述現(xiàn)有火電機組控制系統(tǒng)存在的缺點，將預測控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制、自適應控制和模糊控制等先進控制技術應用到火電機組的優(yōu)化控制中，以大幅提高火電機組控制的穩(wěn)定性和抗擾動能力。

為此，本發(fā)明采用如下的技術方案：一種基于主汽壓力的火電機組預測控制策略，包括如下步驟：

步驟1)，構建主汽壓力預測模型；

未來采樣時刻j的主汽壓力pt(k+j)的估計值為：

式中，為權值；pt(k)為采樣時刻k的主汽壓力，mpa；為采樣時刻k的主汽壓力估計值，mpa；fwd為反饋給水量，t/h；fwf為給水量的前饋，t/h；fu為總給煤量，t/h；tm為汽機閥門開度，％；記fw為總給水量，t/h；fw(k)＝fwd(k)+fwf(k)；b1、b2、c1均為多項式系數(shù)；δ＝1-q^-1為增量系數(shù)；為構成diophantine方程的常量；k、j為與時間相關的常量；q^-1表示diophantine逆矩陣；

步驟2)，確定各變量信息；

步驟3)，生成如下的控制策略：

δfwd＝[g1^tg1+γ1i]^-1g1^t(ps-h1)，

式中，δfwd為控制增量向量，t表示轉置，γ1為權值，i表示單位矩陣，ps為參考軌跡：ps＝[ps(k+1)ps(k+2)...ps(k+n)]^t，式中ps(k+j)為未來采樣時刻j的壓力定值；

h1為主汽壓力預測模型在k時刻已知的信息向量：

h1＝[h1(k+1)h1(k+2)...h1(k+n)]^t，

式中，h1表示主汽壓力預測模型在k時刻已知的信息。

由超超臨界機組的動態(tài)特性試驗可知，機組的主汽壓力與給水流量、燃料量及汽機的調門開度有關。在本發(fā)明中，用給水流量來調節(jié)主汽壓力，將給水流量fw分為給水前饋流量fwf和反饋給水流量fwd。其中，給水前饋流量fwf由智能前饋產(chǎn)生，反饋給水流量fwd則由預測控制產(chǎn)生。本發(fā)明所述的策略是基于反饋給水流量fwd的廣義預測控制。

本發(fā)明給出一種基于主汽壓力的預測控制策略，將先進的控制技術如：預測控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制、自適應控制、模糊控制等技術應用到火電機組的優(yōu)化控制中。本發(fā)明能夠很好地解決現(xiàn)有火電機組鍋爐熱量釋放波動性問題，大幅提高火電機組控制的穩(wěn)定性和抗擾動能力。

進一步地，步驟1)的具體內(nèi)容如下：

步驟11)，設給水流量fw對主汽壓力的數(shù)學模型為如下carima模型：

式中，pt為主汽壓力，mpa；fwd為反饋給水量，t/h；fwf為給水量的前饋，t/h；fu為總給煤量，t/h；tm為汽機閥門開度，％；ξ1為一均值為零的白噪聲序列；記fw為總給水量，t/h；fw(k)＝fwd(k)+fwf(k)；a1、b1、b2、c1均為多項式系數(shù)；

步驟12)，令和構成以下diophantine方程：

其中，q^-j表示j時刻的逆矩陣；

步驟13)，式1-1兩邊同乘同時將a1(q^-1)簡化記為a1，其它多項式同此；

步驟14)，將式1-2代入式1-3，并移項得：

步驟15)，未來采樣時刻j的主汽壓力pt(k+j)的估計值為：

式中為權值。

進一步地，步驟2)的具體內(nèi)容如下：

步驟21)，令其中i＝1,2,3；中的b1為多項式系數(shù)，j為與時間相關的常量；

根據(jù)實際情況，未來各時刻的δfu(k+j)，δfwf(k+j)，δtm(k+j)分別記為：

式中，βfu^j+1<1，βfwf^j<1，βtm^j<1；

步驟22)，主汽壓力預測模型在k時刻已知的信息為：

步驟23)，主汽壓力預測模型(即)在k時刻未知的信息為：

進一步地，步驟3)的具體內(nèi)容如下：

步驟31)，令

步驟32)，設控制增量向量為：

δfwd＝[δfwd(k)δfwd(k+1)...δfwd(k+n-1)]^t，t表示轉置，式3-2；

步驟33)，設pt輸出信息向量為：

t表示轉置，式3-3；

步驟34)，設主汽壓力預測模型在k時刻已知的信息向量為：

h1＝[h1(k+1)h1(k+2)...h1(k+n)]^t，式3-4，

式中，t表示轉置，則式3-5；

步驟35)，設參考軌跡為：

ps＝[ps(k+1)ps(k+2)...ps(k+n)]^t，式3-6，

式中，t表示轉置，ps(k+j)為未來采樣時刻j的壓力定值；

步驟36)，令目標函數(shù)為：

式中，t表示轉置，γ1為權值，根據(jù)最小二乘法則，得到如下控制策略：

δfwd＝[g1^tg1+γ1i]^-1g1^t(ps-h1)，式3-8，

式中，t表示轉置，i表示單位矩陣。

本發(fā)明具有的有益效果在于：本發(fā)明在確保現(xiàn)有火電機組控制系統(tǒng)的有效性基礎之上，通過基于主汽壓力的預測控制策略，能夠提高火電機組控制的穩(wěn)定性和抗擾動能力，具有較好的實際應用價值。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的流程圖。

具體實施方式

下面參照附圖，進一步說明本發(fā)明。

本發(fā)明所述的基于主汽壓力的火電機組預測控制策略，包括如下步驟：

步驟1，構建主汽壓力預測模型；

step11設給水流量fw對主汽壓力的數(shù)學模型有如下carima模型：

式中，為權值；pt(k)為采樣時刻k的主汽壓力，mpa；為采樣時刻k的主汽壓力估計值，mpa；fwd為反饋給水量，t/h；fwf為給水量的前饋，t/h；fu為總給煤量，t/h；tm為汽機閥門開度，％；記fw為總給水量，t/h；fw(k)＝fwd(k)+fwf(k)；b1、b2、c1均為多項式系數(shù)；δ＝1-q^-1為增量系數(shù)；為構成diophantine方程的常量；k、j為與時間相關的常量；q^-1表示diophantine逆矩陣。

step12令和構成以下diophantine方程：

其中，q^-j表示j時刻的逆矩陣。

step13式1-1兩邊同乘同時將a1(q^-1)簡化記為a1，其它多項式同此。

step14將式1-2代入式1-3，并移項得：

step15未來各采樣時刻的主汽壓力pt(k+j)的估計為：

式中為權值。

步驟2，確定各變量信息；

step21令其中i＝1,2,3。

根據(jù)實際情況，未來各時刻的δfu(k+j)，δfwf(k+j)，δtm(k+j)可分別記為：

式中，βfu^j+1<1，βfwf^j<1，βtm^j<1。

step22則在k時刻可以確定的信息為：

step23在k時刻未知的信息為：

步驟3，生成控制策略；

step31令

step32設控制增量向量為：

δfwd＝[δfwd(k)δfwd(k+1)...δfwd(k+n-1)]^t(3-2)

step33設pt輸出信息向量為：

step34設pt(k+j)在k時刻已知的信息向量為：

h1＝[h1(k+1)h1(k+2)...h1(k+n)]^t(3-4)

則

step35設參考軌跡為：

ps＝[ps(k+1)ps(k+2)...ps(k+n)]^t(3-6)

式中，t表示轉置，ps(k+j)為未來采樣時刻j的壓力定值。

step36令目標函數(shù)為：

式中γ1為權值，根據(jù)最小二乘法則，可得到如下控制策略：

δfwd＝[g1^tg1+γ1i]^-1g1^t(ps-h1)(3-8)

本說明書實施例所述的內(nèi)容僅僅是對發(fā)明構思的實現(xiàn)形式的列舉，本發(fā)明的保護范圍不應當被視為僅限于實施例所陳述的具體形式，本發(fā)明的保護范圍也及于本領域技術人員根據(jù)本發(fā)明構思所能夠想到的等同技術手段。