CN101900992A - 化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避的选择方法 - Google Patents
化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避的选择方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101900992A CN101900992A CN2010102286857A CN201010228685A CN101900992A CN 101900992 A CN101900992 A CN 101900992A CN 2010102286857 A CN2010102286857 A CN 2010102286857A CN 201010228685 A CN201010228685 A CN 201010228685A CN 101900992 A CN101900992 A CN 101900992A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sigma
- control
- chemical process
- optimum
- output
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001311 chemical methods and process Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000010187 selection method Methods 0.000 title abstract 2
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 30
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 23
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 6
- 201000004569 Blindness Diseases 0.000 abstract description 2
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 9
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 9
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 9
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 6
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 3
- 238000004939 coking Methods 0.000 description 2
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 2
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 2
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000003546 flue gas Substances 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P80/00—Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
- Y02P80/10—Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本发明公开了一种化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避的选择方法。该方法包括:确定企业生产单元经济目标,建立控制单元变量稳态优化约束关系,确定生产变量操作限制,求取控制与输出关系的LQG性能指标,调节权重构建控制与输出方差关系的离散点集,拟合非线性方差调节基准,求解优化命题确定控制与输出最优设定值及最优退避值,根据生产变化自动更新预测控制器设置。通过本发明的方法,可以避免企业生产装置预测控制目标经验设定值的盲目性,手动退避值设定的保守性,以及目前MVC基准理论方法对于实际生产过程的不完善和不可行性,成为化工过程切实可投运的自适应优化与退避策略,提高生产产量,节能减排,更大限度的提高企业经济效益。
Description
技术领域
本发明涉及石油、化工等流程工业控制***经济性能优化领域,特别地,涉及一种化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避的选择方法。
背景技术
近年来,以预测控制技术(MPC,Model Predictive Control)为代表的先进控制策略(APC,Advanced Process Control)已在石油、化工、造纸、制药等流程工业中得到了广泛应用,为企业的安全生产、环保、高产、低耗等提供了重要保障,经济效益有了显著提高。然而,APC的推广和投运仍存在一些亟待解决的问题。一方面,APC需要增加投资和维护成本,能否在投运前给出较为全面和精准的投资与收益分析,是企业关心的问题之一。另一方面,大部分预测控制器投运初期有良好的控制效果,但随着时间的推移,原料供应、生产目标、操作条件、生产环境等因素发生了变化,APC控制器逐渐偏离初始设定状态,性能下降,甚至无法正常运行以致切换回传统手动控制,造成投资浪费,无法达到预期最大效益。因此流程工业需要一套***的、可行的经济性能评估方案。
目前常见的性能评估方法是最小方差控制基准(MVC,Minimum VarianceControl),通过将过程实际数据与最小方差基准对比,评估***性能的可提升余量。但由于MVC以***输出最小可能的方差作为评估基准,并未考虑到控制作用的限制,仅为一种理想化的理论值,通常会得到高于实际可达的评估结果,并且控制鲁棒性欠佳,对于实际生产过程缺乏可行性,其研究鲜见于工业应用。由于现代工业过程的大规模化,复杂化,各回路相互耦合,多变量MPC得到了广泛应用并且具有良好的发展前景,针对工业过程多变量MPC的经济性能评估具有很好的应用价值。目前工业过程中对于MPC的目标设定值通常根据经验设置,其是否最优尚缺少有效的评估方法,存在较大的经济性能提升空间;同时扰动等不确定性导致过程变量不可避免的存在波动,为保证生产的安全性,对于过程变量的约束通常人工设定退避值,其设置过大则会导致保守性,损失经济效益,因此根据生产变化的最优自适应退避机制具有重要的实用价值。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足,提供一种化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避的选择方法。
化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避的选择方法包括以下步骤:
1)根据生产指标选取化工过程设备控制变量MV与输出变量CV,采集其稳定运行阶段的代表性过程数据,计算当前工况点均值及方差;
2)确定各个生产单元经济目标θ(yj)及性能指标J:
其中yj为生产控制***输出,μ和σ分别为生产过程输出的数学期望和标准差,
为在该经济目标取值下的概率密度;
3)根据化工过程设备控制单元控制变量MV与输出变量CV确定稳态优化约束关系:
(1)稳态增益模型
(2)控制变量与输出变量约束限
4)非线性LQG最优基准求解与Pareto最优曲面方程拟合;
5)根据化工过程预测控制变量MV与输出变量CV及其方差,建立稳态目标,实现MPC协调控制,得到化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值;
6)重复步骤1)~步骤5),根据化工过程变化自动更新化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值。
所述的非线性LQG最优基准求解与Pareto最优曲面方程拟合步骤包括:
1)建立过程输出方差VarY与控制方差VarU的加权LQG性能指标
2)对于每一组特定加权矩阵Λ的值,做如下求解:
(1)设m×p多变量离散控制***为:
Xt+1=AXt+BUt+Hαt
Yt=CXt+αt
其中***噪声αt为白噪声,H为卡尔曼滤波增益矩阵;
(2)求解最优状态反馈和控制律:
其中
L=(BTSB+R)-1(BTSA+NT)
为状态反馈增益矩阵,S由求解代数Riccati方程
ATSA-S-(ATSB+N)(BTSB+R)-1(BTSA+NT)+Q=0
得到,Q=CTWC为二次型状态加权矩阵,N为状态与控制加权矩阵,通常取N=0;
(3)得到对象模型的控制与输出方差分别为:
3)改变加权矩阵Λ的值,按照步骤1)求解该最优性能指标,获取控制与输出方差关系的LQG基准离散点集;
4)拟合该离散点集,得到控制与输出标准差关系的最优Pareto曲面约束方程
σY=f(σU)。
所述的根据化工过程预测控制变量MV与输出变量CV及其方差,建立稳态目标,实现MPC协调控制,得到化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值步骤包括:
根据化工过程预测控制变量MV与输出变量CV及其方差,建立如下稳态目标:
σY=f(σU)
σY≥0
σU≥0
其中,kij为被控过程的稳态增益,和分别为控制作用和过程输出的当前设定值,和为稳态经济目标最优下的MPC设定值,和为相应的最优退避值,实现MPC协调控制,得到化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值。
本发明的有益效果主要表现在:
1.对于石油、化工等流程工业,将经济效益直接与多变量工业过程MPC***的生产设定值关联,以化工过程的控制效果直接反映经济效益;
2.将控制与输出方差关系引入MPC关键变量设定值的求解,给出当前工况下合理的最优MPC目标设定值,避免目前经验设定值的盲目性;
3.通过对生产过程扰动的分析,给出在安全生产前提下的最优退避值,并根据生产的变化自适应调整,避免人工设定的保守性,提高经济效益。
附图说明
图1是本发明采用的MPC优化控制结构;
图2是通过本发明的步骤优化设定值及退避值提高生产操作点的过程;
图3是国内某石化企业延迟焦化***主加热炉空气及烟气流程图;
图4是炉出口烟气氧含量控制结构;
图5是控制与输出方差关系的LQG基准离散点集;
图6是由LQG基准拟合的Pareto最优曲面。
具体实施方式
下面针对国内某石化企业延迟焦化生产***对本发明具体实施方式做进一步描述。
化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避的选择方法包括以下步骤:
1)根据生产指标选取化工过程设备控制变量MV与输出变量CV,采集其稳定运行阶段的代表性过程数据,计算当前工况点均值及方差;
2)确定各个生产单元经济目标θ(yj)及性能指标J:
其中yj为生产控制***输出,μ和σ分别为生产过程输出的数学期望和标准差,
为在该经济目标取值下的概率密度;
3)根据化工过程设备控制单元控制变量MV与输出变量CV确定稳态优化约束关系:
(1)稳态增益模型
(2)控制变量与输出变量约束限
4)非线性LQG最优基准求解与Pareto最优曲面方程拟合;
5)根据化工过程预测控制变量MV与输出变量CV及其方差,建立稳态目标,实现MPC协调控制,得到化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值;
6)重复步骤1)~步骤5),根据化工过程变化自动更新化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值。
所述的非线性LQG最优基准求解与Pareto最优曲面方程拟合步骤包括:
1)建立过程输出方差VarY与控制方差VarU的加权LQG性能指标
2)对于每一组特定加权矩阵Λ的值,做如下求解:
(1)设m×p多变量离散控制***为:
Xt+1=AXt+BUi+Hαt
Yt=CXt+αt
其中***噪声αt为白噪声,H为卡尔曼滤波增益矩阵;
(2)求解最优状态反馈和控制律:
其中
L=(BTSB+R)-1(BTSA+NT)
为状态反馈增益矩阵,S由求解代数Riccati方程
ATSA-S-(ATSB+N)(BTSB+R)-1(BTSA+NT)+Q=0
得到,Q=CTWC为二次型状态加权矩阵,N为状态与控制加权矩阵,通常取N=0;
(3)得到对象模型的控制与输出方差分别为:
3)改变加权矩阵Λ的值,按照步骤1)求解该最优性能指标,获取控制与输出方差关系的LQG基准离散点集;
4)拟合该离散点集,得到控制与输出标准差关系的最优Pareto曲面约束方程
σY=f(σU)。
所述的根据化工过程预测控制变量MV与输出变量CV及其方差,建立稳态目标,实现MPC协调控制,得到化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值步骤包括:
根据化工过程预测控制变量MV与输出变量CV及其方差,建立如下上层稳态目标:
σY=f(σU)
σY≥0
σU≥0
其中,kij为被控过程的稳态增益,和分别为控制作用和过程输出的当前设定值,和为稳态经济目标最优下的MPC设定值,和为相应的最优退避值,实现MPC协调控制,得到化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值。
实施例
1)根据生产指标选取化工过程设备控制变量MV与输出变量CV,采集其稳定运行阶段的代表性过程数据,计算当前工况点均值及方差:
加热炉有4路空气进风通道,以南1路和北1路进风挡板为操作变量MV1和MV2,另外两路进风量保持恒定,将炉出口氧含量作为被控变量CV。采集具有代表性的历史数据,计算当前工况点的均值及方差。
2)确定各个生产单元经济目标及性能指标:
加热炉通过瓦斯气燃烧提供热量,工业过程中通常以热效率η来衡量加热炉参与热量交换的热能利用程度,因此以热效率最大作为优化目标,从而建立加热炉热效率η与氧含量y的经验关系:
其中,取c1=8.300×10-3,c2=3.100×10-2,c3=6.270×10-2,c4=1.350×10-4,c5=1.100为装置经验系数,T=300℃为炉出口温度均值,β=3为散热百分数估计值。由此即可确立经济优化目标:
max J=η
3)根据化工过程设备控制单元控制变量MV与输出变量CV确定稳态优化约束关系:
过程随机扰动为标准差为0.4的白噪声,以30秒为采样周期,则***动态过程表示为:
(1)稳态增益模型
(2)控制变量与输出变量约束限
ymin+2σy≤ys≤ymax-2σy
其中,
分别表示控制变量和过程输出设定值的标准差,ui,max和ui,min分别为控制作用的上下限约束,yj,max和yj,min分别为输出的上下限约束。
4)非线性LQG最优基准求解与Pareto最优曲面方程拟合:
(1)建立过程输出方差VarY与控制方差VarU的加权LQG性能指标
(2)对于每一组特定加权矩阵Λ的值,做如下求解:
a.设m×p多变量离散控制***为:
Xt+1=AXt+BUt+Hαt
Yt=CXt+αt
其中***噪声αt为白噪声,H为卡尔曼滤波增益矩阵。
b.求解最优状态反馈和控制律:
其中
L=(BTSB+R)-1(BTSA+NT)
为状态反馈增益矩阵,S由求解代数Riccati方程
ATSA-S-(ATSB+N)(BTSB+R)-1(BTSA+NT)+Q=0
得到,Q=CTWC为二次型状态加权矩阵,N为状态与控制加权矩
阵,通常取N=0。
c.得到对象模型的控制与输出方差分别为:
(3)改变加权矩阵Λ的值,按照步骤(1)求解该最优性能指标,获取控制与输出方差关系的LQG基准离散点集,如图5所示。
(4)拟合该离散点集,如图6所示,得到控制与输出标准差关系的最优Pareto曲面约束方程
Var(y)=1.614×10-1-1.958×10-4·Var(u1)1/2-8.025×10-5·Var(u2)1/2
5)根据化工过程预测控制变量MV与输出变量CV及其方差,建立稳态目标,实现MPC协调控制,得到化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值:
ymin+2σy≤ys≤ymax-2σy
σy≥0
6)重复步骤1)~步骤5),根据化工过程变化自动更新化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值。
7)对比过程历史数据,评估MPC控制***经济性能预计提升空间和实际提升效果,给出经济效益分析报告。
当前手动控制工况下氧含量均值为5.020%;经验MPC控制器氧含量均值为4.373%;按照本发明的方法,氧含量均值为3.815%。由上述分析可知,较当前手动工况点相比,采用MPC控制器以及评估优化进一步减小退避值后,氧含量分别降低了12.890%和24.000%。计算三种控制方案下加热炉热效率,分别为ηPID=82.983%,ηMPC=83.447%和ηOPT=83.819%,即较当前手动控制相比,热效率分别提高了0.560%和1.010%,从而按照本发明的方法对***做经济性能评估和优化后可以更大限度的节约燃料量,降低生产成本,提高经济效益。
Claims (3)
1.一种化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避的选择方法,其特征在于包括以下步骤:
1)根据生产指标选取化工过程设备控制变量MV与输出变量CV,采集其稳定运行阶段的代表性过程数据,计算当前工况点均值及方差;
2)确定各个生产单元经济目标θ(yj)及性能指标J:
其中yj为生产控制***输出,μ和σ分别为生产过程输出的数学期望和标准差,
为在该经济目标取值下的概率密度;
3)根据化工过程设备控制单元控制变量MV与输出变量CV确定稳态优化约束关系:
(1)稳态增益模型
(2)控制变量与输出变量约束限
4)非线性LQG最优基准求解与Pareto最优曲面方程拟合;
5)根据化工过程预测控制变量MV与输出变量CV及其方差,建立稳态目标,实现MPC协调控制,得到化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值;
6)重复步骤1)~步骤5),根据化工过程变化自动更新化工过程预测控制***经济目标的最优设定值和最优退避值。
2.如权利要求1所述的一种流程工业预测控制***经济目标优化自适应退避的选择方法,其特征在于所述的非线性LQG最优基准求解与Pareto最优曲面方程拟合步骤包括:
1)建立过程输出方差VarY与控制方差VarU的加权LQG性能指标
2)对于每一组特定加权矩阵Λ的值,做如下求解:
(1)设m×p多变量离散控制***为:
Xt+1=AXt+BUt+Hαt
Yt=CXt+αt
其中***噪声αt为白噪声,H为卡尔曼滤波增益矩阵;
(2)求解最优状态反馈和控制律:
其中
L=(BTSB+R)-1(BTSA+NT)
为状态反馈增益矩阵,S由求解代数Riccati方程
ATSA-S-(ATSB+N)(BTSB+R)-1(BTSA+NT)+Q=0
得到,Q=CTWC为二次型状态加权矩阵,N为状态与控制加权矩阵,通常取N=0;
(3)得到对象模型的控制与输出方差分别为:
3)改变加权矩阵Λ的值,按照步骤1)求解该最优性能指标,获取控制与输出方差关系的LQG基准离散点集;
4)拟合该离散点集,得到控制与输出标准差关系的最优Pareto曲面约束方程
σY=f(σU)。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2010102286857A CN101900992B (zh) | 2010-07-16 | 2010-07-16 | 化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避选择方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2010102286857A CN101900992B (zh) | 2010-07-16 | 2010-07-16 | 化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避选择方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101900992A true CN101900992A (zh) | 2010-12-01 |
CN101900992B CN101900992B (zh) | 2013-05-29 |
Family
ID=43226598
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2010102286857A Expired - Fee Related CN101900992B (zh) | 2010-07-16 | 2010-07-16 | 化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避选择方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN101900992B (zh) |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102183699A (zh) * | 2011-01-30 | 2011-09-14 | 浙江大学 | 化工过程多变量预测控制***模型失配检测与定位方法 |
CN103257572A (zh) * | 2012-11-29 | 2013-08-21 | 浙江大学 | 分馏***中稳态优化的软约束控制方法 |
CN103455003A (zh) * | 2013-09-03 | 2013-12-18 | 邵光震 | 用于石化行业生产的监控方法及*** |
CN103543719A (zh) * | 2013-10-17 | 2014-01-29 | 中国科学院软件研究所 | 一种基于工况的流程行业操作模式自适应调整方法 |
CN104765339A (zh) * | 2015-02-10 | 2015-07-08 | 浙江大学 | 一种基于控制变量优先级的fcc动态控制方法 |
CN104901318A (zh) * | 2014-10-23 | 2015-09-09 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 求解Pareto最优解集的多目标无功优化方法 |
CN105487515A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-04-13 | 浙江工业大学 | 一种连续搅拌釜式反应过程工艺设计与控制的集成优化方法 |
CN105929685A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-09-07 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于模糊鲁棒的舰载机备件生产和供应动态控制*** |
CN107942666A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-04-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于面向方程法的延迟焦化吸收稳定优化*** |
CN108089443A (zh) * | 2017-12-17 | 2018-05-29 | 北京世纪隆博科技有限责任公司 | 一种基于混合精英圈养优化的灵敏板温度智能建模方法 |
CN110083139A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-02 | 杭州电子科技大学 | 一种基于二维lqg基准的工业过程性能确定方法 |
CN111045327A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-21 | 中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力试验研究院 | 基于广义预测控制的手自动切换方法 |
CN117270483A (zh) * | 2023-11-22 | 2023-12-22 | 中控技术股份有限公司 | 化工生产装置全流程动态优化控制方法、装置、电子设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1996012990A1 (en) * | 1994-10-24 | 1996-05-02 | Olin Corporation | Model predictive control apparatus and method |
CN1161753A (zh) * | 1994-10-24 | 1997-10-08 | 奥林公司 | 模型预测控制装置与方法 |
WO2007096377A1 (de) * | 2006-02-24 | 2007-08-30 | Siemens Aktiengesellschaft | Modellbasierte prädiktive regelung einer gebäude-energieanlage |
CN101067828A (zh) * | 2007-06-12 | 2007-11-07 | 中南大学 | 焦炉火道温度集成建模与软测量方法 |
-
2010
- 2010-07-16 CN CN2010102286857A patent/CN101900992B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1996012990A1 (en) * | 1994-10-24 | 1996-05-02 | Olin Corporation | Model predictive control apparatus and method |
CN1161753A (zh) * | 1994-10-24 | 1997-10-08 | 奥林公司 | 模型预测控制装置与方法 |
WO2007096377A1 (de) * | 2006-02-24 | 2007-08-30 | Siemens Aktiengesellschaft | Modellbasierte prädiktive regelung einer gebäude-energieanlage |
CN101067828A (zh) * | 2007-06-12 | 2007-11-07 | 中南大学 | 焦炉火道温度集成建模与软测量方法 |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102183699B (zh) * | 2011-01-30 | 2012-12-26 | 浙江大学 | 化工过程多变量预测控制***模型失配检测与定位方法 |
CN102183699A (zh) * | 2011-01-30 | 2011-09-14 | 浙江大学 | 化工过程多变量预测控制***模型失配检测与定位方法 |
CN103257572B (zh) * | 2012-11-29 | 2016-05-18 | 浙江大学 | 分馏***中稳态优化的软约束控制方法 |
CN103257572A (zh) * | 2012-11-29 | 2013-08-21 | 浙江大学 | 分馏***中稳态优化的软约束控制方法 |
CN103455003A (zh) * | 2013-09-03 | 2013-12-18 | 邵光震 | 用于石化行业生产的监控方法及*** |
CN103455003B (zh) * | 2013-09-03 | 2016-01-13 | 邵光震 | 用于石化行业生产的监控方法及*** |
CN103543719A (zh) * | 2013-10-17 | 2014-01-29 | 中国科学院软件研究所 | 一种基于工况的流程行业操作模式自适应调整方法 |
CN103543719B (zh) * | 2013-10-17 | 2015-10-07 | 中国科学院软件研究所 | 一种基于工况的流程行业操作模式自适应调整方法 |
CN104901318A (zh) * | 2014-10-23 | 2015-09-09 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 求解Pareto最优解集的多目标无功优化方法 |
CN104765339A (zh) * | 2015-02-10 | 2015-07-08 | 浙江大学 | 一种基于控制变量优先级的fcc动态控制方法 |
CN104765339B (zh) * | 2015-02-10 | 2017-05-10 | 浙江大学 | 一种基于控制变量优先级的fcc动态控制方法 |
CN105487515A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-04-13 | 浙江工业大学 | 一种连续搅拌釜式反应过程工艺设计与控制的集成优化方法 |
CN105929685A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-09-07 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于模糊鲁棒的舰载机备件生产和供应动态控制*** |
CN105929685B (zh) * | 2016-05-12 | 2018-12-07 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于模糊鲁棒的舰载机备件生产和供应动态控制*** |
CN107942666A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-04-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于面向方程法的延迟焦化吸收稳定优化*** |
CN108089443A (zh) * | 2017-12-17 | 2018-05-29 | 北京世纪隆博科技有限责任公司 | 一种基于混合精英圈养优化的灵敏板温度智能建模方法 |
CN110083139A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-02 | 杭州电子科技大学 | 一种基于二维lqg基准的工业过程性能确定方法 |
CN111045327A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-21 | 中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力试验研究院 | 基于广义预测控制的手自动切换方法 |
CN117270483A (zh) * | 2023-11-22 | 2023-12-22 | 中控技术股份有限公司 | 化工生产装置全流程动态优化控制方法、装置、电子设备 |
CN117270483B (zh) * | 2023-11-22 | 2024-04-12 | 中控技术股份有限公司 | 化工生产装置全流程动态优化控制方法、装置、电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101900992B (zh) | 2013-05-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101900992B (zh) | 化工过程预测控制***经济目标优化自适应退避选择方法 | |
CN112580250A (zh) | 基于深度学习的火电机组脱硝***及优化控制方法 | |
CN101881563B (zh) | 加热炉热效率多区域智能在线优化控制方法 | |
CN104239981A (zh) | 一种基于多目标优化算法的能源动态平衡与优化调度方法 | |
CN104268712A (zh) | 基于改进的混合多种群进化算法的能源平衡与调度方法 | |
CN105652663B (zh) | 一种基于负荷区判别的滑压曲线深度优化的方法 | |
CN105260941A (zh) | 一种供应侧参与新能源调峰的技术经济评价方法 | |
CN115409396A (zh) | 基于双层滚动优化的综合能源***多时间尺度调度方法 | |
CN111552175A (zh) | 一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集***的整体优化调度和快速变负荷控制方法 | |
CN115111601A (zh) | 多变负荷下内嵌算法融合的多目标锅炉燃烧优化控制方法 | |
CN105573123A (zh) | 一种基于改进的t-s模糊预测建模的火电机组机炉协调控制方法 | |
CN114675543B (zh) | 基于优化学习算法的热风炉智能燃烧控制方法 | |
Sun et al. | Integrated control strategy of district heating system based on load forecasting and indoor temperature measurement | |
CN114427684A (zh) | 一种天然气净化过程中燃烧炉的控制方法及控制装置 | |
CN208888602U (zh) | 一种钢铁企业煤气管网运行优化装置 | |
Liu et al. | Study on integrated simulation model of economic, energy and environment safety system under the low-carbon policy in Beijing | |
CN113606650B (zh) | 基于机器学习算法的智慧供热室温调控*** | |
CN102021312B (zh) | 基于热平衡的热轧加热炉能源调度方法 | |
CN112783115A (zh) | 一种蒸汽动力***的在线实时优化方法及装置 | |
CN102880912B (zh) | 一种煤气安全与经济评估方法 | |
CN106873377A (zh) | 不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法 | |
CN115579072A (zh) | 一种供热管网水质智能监测控制***及方法 | |
CN111998383B (zh) | 基于锅炉负荷及火焰中心点坐标量化的燃尽风控制方法 | |
Shenets et al. | Study of gas consumption patterns for sheet glass enterprises | |
Danti et al. | Performance analysis of an optimization management algorithm on a multi-generation small size power plant |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20130529 |