CN102401371A - 一种基于多变量预测控制的再热气温优化控制方法 - Google Patents

一种基于多变量预测控制的再热气温优化控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多变量预测控制的再热汽温优化控制方法,它是将热汽温***整体看做两入一出的多变量对象,采用多变量预测控制方法,同时控制再热减温喷水流量和烟气挡板开度;此外,通过在常规预测控制的优化指标中加入再热减温喷水调门开度的稳态目标值,实现对***经济性的优化。本发明通过采用多变量预测控制方法,能够更好地实现烟气侧调节和蒸汽侧调节的协调,进一步提高再热汽温的动态调节品质;同时通过在常规预测控制性能指标中加入减温水调门的稳态目标值,实现了对减温喷水量的优化,从而能够有效提高机组的循环效率。

Description

一种基于多变量预测控制的再热气温优化控制方法
技术领域
本发明属于热工自动控制领域,尤其涉及一种再热汽温***的优化控制方法。
背景技术
再热汽温是火电机组运行过程中需要重点监控的过程参数之一,它直接关系到机组运行的安全性和经济性。
然而,再热汽温***同时也是比较难控的***之一。主要原因有三点:一是无论采用蒸汽侧或烟气侧调节手段,再热汽温都具有明显的大迟延特性;其次,考虑到烟气侧挡板(或燃烧器摆角)调节的可控性和控制精度较差,一般同时采用蒸汽侧喷水调节作为辅助调节手段。两种调节方式如何协调地进行工作,是一个问题。第三,采用喷水减温方式调节再热汽温,会增加汽耗率,降低机组循环效率,因此如何在保证动态调节性能的情况下,尽量减少再热喷水量,也是一个难点。
目前通常采用两个独立的PID控制器分别实现烟气侧和蒸汽侧调节,另外许多基于单变量预测控制、状态变量控制等先进控制策略的再热汽温控制方案,仅考虑了喷水减温方式。这些方法要么控制器参数整定困难,较难实现烟气侧调节和蒸汽侧调节的协调;要么未考虑再热汽温***的经济性优化问题。
发明内容
发明目的:针对上述现有存在的问题和不足,本发提供了一种可以解决再热汽温调节动态偏差、静态偏差大,以及喷水量难于优化,影响机组循环效率等问题的基于多变量预测控制的再热汽温优化控制方法。
技术方案:为实现上述发明目的,本发明采用以下技术方案:一种基于多变量预测控制的再热汽温优化控制方法,采用多变量预测控制方法对再热汽温***进行控制,该多变量预测控制方法包括再热减温喷水流量和烟气挡板开度两个变量的同时,通过引入再热减温喷水调门开度的稳态目标值,实现对***经济性的优化,所述多变量预测控制方法具体步骤如下:
1) 获取再热汽温对象的阶跃响应模型,在稳态工况下,分别以烟气挡板开度(或燃烧器摆角)和减温水调门为输入进行再热汽温开环阶跃响应试验,经滤波平滑后,分别得到两者的阶跃响应模型的系数为                                                
Figure 2011104003397100002DEST_PATH_IMAGE001
Figure 949802DEST_PATH_IMAGE002
,其中,N 1N 2分别为两个阶跃响应模型的时域长度。N 1N 2的选择应该确保使再热汽温的响应值已接近稳态值;
2) 设置控制器相关参数,包括采样时间T s,预测步数P,烟气侧挡板控制步数M 1,减温水调门控制步数M 2,输出误差权矩阵Q,控制权矩阵R,控制输入误差权矩阵ST s可以用经验规则T 95/T s=5~15来选取,其中,T 95为过渡过程上升到95%的调节时间;一般P选为近似等于再热汽温阶跃响应的上升时间;M 1M 2选1或2;,
Figure 622223DEST_PATH_IMAGE004
,
Figure 2011104003397100002DEST_PATH_IMAGE005
控制器参数确定后,采用公式(1)所述预测模型对未来再热汽温***输出进行预测:
Figure 604961DEST_PATH_IMAGE006
                                (1)
其中,
Figure 2011104003397100002DEST_PATH_IMAGE009
表示在k时刻对未来k+i时刻的再热汽温的预测值,表示在k时刻对未来k+i时刻的再热汽温预测的初值;
Figure DEST_PATH_IMAGE011
,其中
Figure 351757DEST_PATH_IMAGE014
其中
Figure 1045DEST_PATH_IMAGE016
分别表示在k时刻对未来k+i时刻的烟气挡板开度和减温水调门控制量增量的估计值。
为表达方便,用
Figure DEST_PATH_IMAGE017
来表示,即表示利用预测模型对未来P个采样时刻再热汽温的预测值;
3) 控制器状态初始化,即在某个稳态工况下,检测当前时刻再热汽温测量值y(k),并令
Figure 316674DEST_PATH_IMAGE018
,其中,y 0为利用预测模型对当前时刻再热汽温的预测值;
4) 计算再热汽温预测偏差
Figure DEST_PATH_IMAGE019
5) 进行反馈校正,
Figure 775468DEST_PATH_IMAGE020
,其中,h i 为校正系数,其选取方法很多,常见的方法是全取为1;
6) 计算烟气挡板控制量增量和减温水调门控制量增量,取性能指标函数为式:
Figure DEST_PATH_IMAGE023
              (2)
其中,
Figure 283163DEST_PATH_IMAGE024
为未来再热汽温的参考目标值向量,
Figure DEST_PATH_IMAGE025
为控制输入的稳态目标值向量,
Figure 966823DEST_PATH_IMAGE026
 T=diag(T 1T 2),
Figure DEST_PATH_IMAGE027
将预测模型式(2)代入式(1)中,并通过极值必要条件
Figure 912913DEST_PATH_IMAGE028
,求得:
    (3)                                                     
所以,
Figure 402538DEST_PATH_IMAGE030
   (4)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE031
Figure 117684DEST_PATH_IMAGE032
Figure DEST_PATH_IMAGE033
Figure DEST_PATH_IMAGE035
;由式(4)可以看出,与常规预测控制方法相比,本发明求得的控制量增加了一个新的与控制量偏差有关的修正项
Figure 140053DEST_PATH_IMAGE036
,从而可以保证在稳态工况下,关闭减温水调门或者把减温水调门控制到用户指定的某个较小的开度值。
7) 计算烟气挡板控制量
Figure DEST_PATH_IMAGE037
,以及减温水调门控制量
Figure 371052DEST_PATH_IMAGE038
8) if 
Figure DEST_PATH_IMAGE039
, then 令
Figure 3021DEST_PATH_IMAGE040
Figure DEST_PATH_IMAGE041
i=1, 2;
if 
Figure 529949DEST_PATH_IMAGE042
,then 令
Figure DEST_PATH_IMAGE043
Figure 949167DEST_PATH_IMAGE044
i=1, 2。其中,u maxu min分别为控制量的上限值和下限值;
9) 输出u 1(k)和u 2(k),计算并更新再热汽温输出预测值:
Figure DEST_PATH_IMAGE045
Figure 219742DEST_PATH_IMAGE046
,而后在每个采样周期内,重复执行第4)步到第9)步。
本发明把再热汽温***整体作为一个两入单出的多变量对象,采用多变量预测控制技术,同时控制烟气挡板(或燃烧器摆角)和喷水量,一方面可以较好地应对再热汽温对象的大迟延特性,另一方面还可以较好地实现两种的协调;此外,通过在预测控制性能指标中加入减温水调门的稳态目标值,可以有效地减少减温喷水量,从而实现对再热汽温***经济性的优化。
有益效果:与现有技术相比,本发明具有以下优点:通过采用多变量预测控制方法,能够更好地实现烟气侧调节和蒸汽侧调节的协调,进一步提高再热汽温的动态调节品质;同时通过在常规预测控制性能指标中加入减温水调门的稳态目标值,实现了对减温喷水量的优化,从而能够有效提高机组的循环效率。
附图说明
图1为本发明再热气温优化控制***示意图;
图2为本发明具体实施方式中的再热气温优化控制效果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例,进一步阐明本发明,应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围,在阅读了本发明之后,本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
1) 获取再热汽温对象的阶跃响应模型。
设再热汽温动态特性可由
Figure DEST_PATH_IMAGE047
表示。其中,G 1(s)为再热汽温对烟气挡板开度的传递函数(%/℃),
Figure 142436DEST_PATH_IMAGE048
G 2(s)为再热汽温对减温水调门开度的传递函数(%/℃),
Figure DEST_PATH_IMAGE049
        通过现场阶跃响应试验,可分别获得再热汽温对象阶跃响应模型的系数分别为:[
Figure 105844DEST_PATH_IMAGE050
]=[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0001, 0.0002, 0.0004, …, 0.2673, 0.2720, 0.2764, 0.2806],[
Figure DEST_PATH_IMAGE051
]=[0, 0, 0, 0, -0.0005, -0.0013, -0.0027, -0.0049, -0.0083,…, -0.3967, -0.3972, -0.3976, -0.3979];
2) 设置控制器相关参数,令采样时间T s=20秒,预测步数P=60,控制步数M 1 =M 2=2,输出误差权矩阵Q=I 60,控制权矩阵R=diag(
Figure 684462DEST_PATH_IMAGE052
,
Figure DEST_PATH_IMAGE053
)=diag(0.2, 0.2, 0, 0),减温水控制输入误差权系数S=diag(,
Figure DEST_PATH_IMAGE055
)= diag(0, 0, 0.3, 0.3)。则可得:
 
Figure 598246DEST_PATH_IMAGE056
Figure DEST_PATH_IMAGE057
3) 控制器状态初始化,即在某个稳态工况下,检测当前时刻再热汽温测量值y(k),并把再热汽温当前及未来60步的预测初值
Figure 732556DEST_PATH_IMAGE058
设置为当前时刻的再热汽温测量值y(k)。而后,在每个采样周期内,重复执行第4)步到第9)步;
4) 计算再热汽温预测偏差
5) 进行反馈校正:,其中,取校正系数h i =1
Figure 535481DEST_PATH_IMAGE060
6) 由式(4)计算烟气挡板控制量增量和减温水调门控制量增量
Figure 862612DEST_PATH_IMAGE022
Figure 838658DEST_PATH_IMAGE030
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE061
Figure 192410DEST_PATH_IMAGE031
Figure 272100DEST_PATH_IMAGE062
U 0=[0 0 0 0] T
7) 计算烟气挡板控制量
Figure 544949DEST_PATH_IMAGE037
,以及减温水调门控制量
Figure 211554DEST_PATH_IMAGE038
8) if 
Figure 228051DEST_PATH_IMAGE064
, then 令
Figure DEST_PATH_IMAGE065
i=1, 2;
if 
Figure DEST_PATH_IMAGE067
,then 令
Figure 481364DEST_PATH_IMAGE068
Figure DEST_PATH_IMAGE069
i=1, 2;
9) 输出u 1(k)和u 2(k),计算并更新再热汽温输出预测值:
如图2所示,当=0.3,=0.2,
Figure DEST_PATH_IMAGE073
=0时,实线部分为再热汽温设定值阶跃减小1℃情况下,采用本发明对再热汽温***的优化控制效果曲线。可以看出,当由于各种扰动,再热汽温偏离设定值的情况下,本发明通过同时协调控制烟气挡板开度(或燃烧器摆角)和减温水调门开度,可以使再热汽温迅速、平稳、无偏差地恢复到设定值;此外在稳态工况下,可以关闭减温水调门或者把减温水调门调节到用户指定的某个较小的开度值,从而可以有效地减少喷水量,提高机组整体循环效率;如图2所示,当
Figure 498288DEST_PATH_IMAGE071
=0.5,
Figure 873906DEST_PATH_IMAGE072
=0.5,
Figure 232206DEST_PATH_IMAGE073
=0.1时,虚线部分显示了控制器参数变化对优化控制效果的影响。可以看出,在Q确定的条件下,
Figure 140994DEST_PATH_IMAGE072
Figure 926547DEST_PATH_IMAGE073
决定了挡板调节和喷水调节控制速率的大小。
Figure 789461DEST_PATH_IMAGE072
越大,控制作用变化越平缓,但是再热汽温的调节时间也越长。此外,
Figure 738184DEST_PATH_IMAGE072
Figure 22535DEST_PATH_IMAGE074
的相对大小决定了挡板调节和喷水调节两种控制作用在再热汽温控制中相对作用的大小。
Figure 372745DEST_PATH_IMAGE071
决定了喷水回调至设定值的速度。其他参数不变,越大减温水回调至设定值的速度越快,反之越慢。通常取
Figure DEST_PATH_IMAGE075
=0,
Figure 628332DEST_PATH_IMAGE071
为0.3到0.5。

Claims (1)

1.一种基于多变量预测控制的再热汽温优化控制方法,其特征在于:采用多变量预测控制方法对再热汽温***进行控制,该多变量预测控制方法包括再热减温喷水流量和烟气挡板开度两个变量的同时,通过引入再热减温喷水调门开度的稳态目标值,实现对***经济性的优化,所述多变量预测控制方法具体步骤如下:
1) 获取再热汽温对象的阶跃响应模型,在稳态工况下,分别以烟气挡板开度(或燃烧器摆角)和减温水调门为输入进行再热汽温开环阶跃响应试验,经滤波平滑后,分别得到两者的阶跃响应模型的系数为                                                
Figure 733364DEST_PATH_IMAGE001
Figure 570870DEST_PATH_IMAGE002
,其中,N 1N 2分别为两个阶跃响应模型的时域长度,N 1N 2的选择应该确保使再热汽温的响应值已接近稳态值;
2) 设置控制器相关参数,包括采样时间T s,预测步数P,烟气侧挡板控制步数M 1,减温水调门控制步数M 2,输出误差权矩阵Q,控制权矩阵R,控制输入误差权矩阵ST s可以用经验规则T 95/T s=5~15来选取,其中,T 95为过渡过程上升到95%的调节时间;一般P选为近似等于再热汽温阶跃响应的上升时间;M 1M 2选1或2;
Figure 573199DEST_PATH_IMAGE003
,
Figure 546971DEST_PATH_IMAGE004
,
Figure 110808DEST_PATH_IMAGE005
控制器参数确定后,采用公式(1)所述预测模型对未来再热汽温***输出进行预测:                                (1)
其中,
Figure 976050DEST_PATH_IMAGE007
Figure 69908DEST_PATH_IMAGE008
Figure 866963DEST_PATH_IMAGE009
表示在k时刻对未来k+i时刻的再热汽温的预测值,表示在k时刻对未来k+i时刻的再热汽温预测的初值;
Figure 524657DEST_PATH_IMAGE011
,其中
Figure 971557DEST_PATH_IMAGE012
Figure 877196DEST_PATH_IMAGE013
Figure 911011DEST_PATH_IMAGE014
其中
Figure 861704DEST_PATH_IMAGE016
分别表示在k时刻对未来k+i时刻的烟气挡板开度和减温水调门控制量增量的估计值;
为表达方便,用
Figure 562DEST_PATH_IMAGE017
来表示
Figure 521673DEST_PATH_IMAGE009
,即表示利用预测模型对未来P个采样时刻再热汽温的预测值;
3) 控制器状态初始化,即在某个稳态工况下,检测当前时刻再热汽温测量值y(k),并令
Figure 709072DEST_PATH_IMAGE018
,其中,y 0为利用预测模型对当前时刻再热汽温的预测值;
4) 计算再热汽温预测偏差
Figure 632028DEST_PATH_IMAGE019
5) 进行反馈校正,
Figure 378005DEST_PATH_IMAGE020
,其中,h i 为校正系数,其选取方法很多,常见的方法是全取为1;
6) 计算烟气挡板控制量增量和减温水调门控制量增量
Figure 377502DEST_PATH_IMAGE022
,取性能指标函数为式:
Figure 154965DEST_PATH_IMAGE023
              (2)
其中,
Figure 71844DEST_PATH_IMAGE024
为未来再热汽温的参考目标值向量,
Figure 301968DEST_PATH_IMAGE025
为控制输入的稳态目标值向量,
Figure 159065DEST_PATH_IMAGE026
 T=diag(T 1T 2), 
将预测模型式(2)代入式(1)中,并通过极值必要条件,求得:
Figure 861814DEST_PATH_IMAGE029
    (3)                                                     
所以,
Figure 194706DEST_PATH_IMAGE030
   (4)
其中,
Figure 681182DEST_PATH_IMAGE031
Figure 706907DEST_PATH_IMAGE032
Figure 410159DEST_PATH_IMAGE033
Figure 343480DEST_PATH_IMAGE034
Figure 950041DEST_PATH_IMAGE035
7) 计算烟气挡板控制量
Figure 146668DEST_PATH_IMAGE036
,以及减温水调门控制量
Figure 573101DEST_PATH_IMAGE037
8) if 
Figure 11910DEST_PATH_IMAGE038
, then 令
Figure 472979DEST_PATH_IMAGE039
Figure 574927DEST_PATH_IMAGE040
i=1, 2;
if 
Figure 754235DEST_PATH_IMAGE041
,then 令
Figure 731156DEST_PATH_IMAGE042
Figure 46731DEST_PATH_IMAGE043
i=1, 2;其中,u maxu min分别为控制量的上限值和下限值;
9) 输出u 1(k)和u 2(k),计算并更新再热汽温输出预测值:
Figure 585160DEST_PATH_IMAGE044
Figure 986185DEST_PATH_IMAGE045
,而后在每个采样周期内,重复执行第4)步到第9)步。
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