典型热工过程的预测控制系统研究

 

电力工业中火电厂过程对象具有非常复杂的动态特性，难以建立精确的数学模型，从而使得建立在精确受控对象数学模型基础上的常规控制方法及现代控制方法难以取得满意的控制效果。火电站通常要求能够在100％到50％甚至更低的负荷之间变负荷运行，这使得整个运行范围内工作点发生变化，结果大多数对象变量呈现完全非线性。广泛采用的多回路PID控制器性能受回路间的耦合作用和系统非线性的影响。

  
 

 

近年来预测控制（或称为模型预测控制，MPC）成为一个非常重要的研究领域。由于MPC具有对模型要求低、鲁棒性好、适用于数字计算机控制的优点，可以应用到热工过程控制中并能取得较好的控制品质。另外，分散控制系统（DCS）的广泛应用为MPC算法在热工过程控制中的应用提供了必要的物质条件。

    
   

本课题对预测控制理论进行较为深入的研究，并且在将预测控制应用于火电厂热工对象的控制方面进行一些开创性的研究和探索。

    

  1. 基于易于在现场获得的简化模型，研究了预测函数控制算法，并应用于串级汽温控制系统；对汽温系统的负荷扰动问题，研究了具有前馈补偿功能的预测函数控制；对多变量汽温系统，提出了预测函数控制的解耦算法；对锅炉汽包水位等非自衡系统和开环不稳定系统，提出了用预测函数控制解决其控制问题若干方法；为预测函数控制在热工系统中的应用打下了较为坚实的基础。

  2. 由于热工过程的本质非线性常表现为多模型特性，研究了非自适应和自适应两种情况下的多模型预测函数控制；研究了基于模糊模型的多模型预测函数控制；研究了基于广义预测控制的多模型GPC算法。分别应用于煤粉炉和循环流化床的汽温控制系统。

  3. 将热工对象直接视为非线性系统，研究了基于模糊逻辑和神经网络的非线性预测控制。

  4. 基于Hopfield神经网络良好的计算能力和处理约束的能力，将Hopfield神经网络应用于预测控制算法的求解。

  5. 通过引入Diophantine方程和求解矩阵方程组，提出了广义预测控制和动态矩阵控制的解耦设计。

  6. 对火电单元机组锅炉－汽轮机协调控制系统，设计了基于中央调度所自动发电控制指令的预见预测控制，可明显改善负荷跟踪能力，提高电能质量。

  7. 研究了基于灰色模型的灰色预测控制。“预测控制及其在热工系统中的应用研究” 项目已获华北电力大学科技成果一等奖。