本發(fā)明涉及一種火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的智能計(jì)算預(yù)測(cè)控制方法，屬于火力發(fā)電機(jī)組自動(dòng)控制技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

電站鍋爐-汽輪機(jī)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的任務(wù)是通過(guò)鍋爐側(cè)的燃料量u_b和汽機(jī)側(cè)的汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度u_t的聯(lián)合調(diào)節(jié)，以及時(shí)響應(yīng)中調(diào)負(fù)荷指令N₀要求的機(jī)組出力N_e，同時(shí)維持機(jī)組主蒸汽壓力P_t在允許的設(shè)定值P₀范圍，二者的協(xié)調(diào)配合是提高發(fā)電機(jī)組的經(jīng)濟(jì)效益、保證機(jī)組安全運(yùn)行的不可缺少的環(huán)節(jié)，日益受到發(fā)電廠家和科研人員的高度重視。

如今幾乎所有的大型電站機(jī)組都要參與電網(wǎng)調(diào)峰，對(duì)中調(diào)自動(dòng)發(fā)電控制(AGC)指令的響應(yīng)速度極大的關(guān)系到電廠的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。而對(duì)AGC指令做出快速響應(yīng)的前提是機(jī)組自身的各參數(shù)能夠良好的維持在安全范圍內(nèi)，這需要機(jī)組具備性能優(yōu)良的自動(dòng)控制系統(tǒng)予以保證。

然而由于火力發(fā)電生產(chǎn)過(guò)程的特殊性和蒸汽管道構(gòu)造的復(fù)雜性，對(duì)鍋爐-汽輪機(jī)過(guò)程的協(xié)調(diào)控制比較困難。其中由于機(jī)組負(fù)荷指令的隨機(jī)性波動(dòng)，導(dǎo)致擾動(dòng)頻繁且擾動(dòng)量較大。對(duì)于機(jī)組負(fù)荷的擾動(dòng)，致使主蒸汽壓力經(jīng)常波動(dòng)，主要原因是鍋爐-汽輪機(jī)系統(tǒng)對(duì)于機(jī)組負(fù)荷的變化具有明顯的時(shí)變和非線性特性。當(dāng)負(fù)荷變化時(shí)，描述系統(tǒng)特性的傳遞函數(shù)函數(shù)的慣性時(shí)間常數(shù)以及靜態(tài)增益都呈現(xiàn)明顯變化。目前廣泛使用的固定參數(shù)的單向解耦PID控制方案很難在全工況范圍取得滿意的控制效果。

為此一些更先進(jìn)的控制方案陸續(xù)被提出。

比如中國(guó)專利“基于模型動(dòng)態(tài)解耦的火電機(jī)組機(jī)爐協(xié)調(diào)控制方法”(200910154934.X)針對(duì)機(jī)爐協(xié)調(diào)系統(tǒng)特性之間的耦合問(wèn)題，提出了一種基于模型動(dòng)態(tài)解耦的控制方法，一定程度上提高了系統(tǒng)的控制性能，但其主體控制方案仍然是常規(guī)的PID控制，因而存在如下兩個(gè)方面的問(wèn)題：(1)固定參數(shù)的解耦模型對(duì)于機(jī)組負(fù)荷的變化魯棒性差；(2)常規(guī)的PID控制局限于三個(gè)參數(shù)自由度，仍然難以取得滿意的控制效果。

有的專利和文獻(xiàn)則針對(duì)系統(tǒng)隨機(jī)組負(fù)荷時(shí)變的特點(diǎn)，采用在線自適應(yīng)辨識(shí)系統(tǒng)模型，然后針對(duì)辨識(shí)的模型在線自適應(yīng)解耦。但是由于系統(tǒng)隨時(shí)受到多種因素的影響，在線辨識(shí)的結(jié)果往往不能反映甚至完全偏離真實(shí)的協(xié)調(diào)系統(tǒng)特性，此時(shí)的控制效果當(dāng)然就無(wú)法滿足期望的控制品質(zhì)。

也有一些專利和文獻(xiàn)采用分段性的多模型預(yù)測(cè)控制，但是他們都是從模型描述系統(tǒng)本身特性的角度考慮問(wèn)題，仍然需要在線進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)測(cè)控制計(jì)算，不利于在目前廣泛使用的分散控制系統(tǒng)(DCS)上實(shí)現(xiàn)，即使通過(guò)專用工業(yè)控制器如PLC等實(shí)現(xiàn)，這些方案需要占用大量的內(nèi)存開(kāi)銷，對(duì)于內(nèi)存有限的PLC設(shè)備來(lái)說(shuō)也是十分不利的，從而限制了控制方案的推廣應(yīng)用。

由上述分析可見(jiàn)，已有的鍋爐-汽輪機(jī)協(xié)調(diào)控制方法仍存在一定的局限性或缺陷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供了一種機(jī)組負(fù)荷及主蒸汽壓力控制性能優(yōu)良的火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的智能計(jì)算預(yù)測(cè)控制方法。

本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的智能計(jì)算預(yù)測(cè)控制方法，具體采用如下步驟：

步驟1.確定預(yù)測(cè)控制的采樣時(shí)間間隔T_s；

步驟2.通過(guò)機(jī)組特性測(cè)試獲得在M個(gè)典型負(fù)荷工況下鍋爐汽輪機(jī)系統(tǒng)的輸入-輸出差分方程形式描述的局部模型G_m；

步驟3.采用模型預(yù)測(cè)控制對(duì)所述步驟2中的所有局部模型G_m進(jìn)行方波信號(hào)的控制仿真；

步驟4.將所述步驟3中的所有局部模型G_m的控制仿真數(shù)據(jù)用來(lái)訓(xùn)練智能計(jì)算模型，從而形成智能預(yù)測(cè)控制器IPC；

步驟5.將從所述步驟4中訓(xùn)練得到的智能預(yù)測(cè)控制器IPC作為實(shí)時(shí)控制器，通過(guò)采集需要的輸入信號(hào)并送入所述智能預(yù)測(cè)控制器IPC，所述智能預(yù)測(cè)控制器IPC自動(dòng)計(jì)算得到任意工況下調(diào)節(jié)鍋爐汽輪機(jī)所需的控制增量指令Δu(t)。

進(jìn)一步的，所述步驟1中的采樣時(shí)間間隔T_s，根據(jù)控制器運(yùn)算系統(tǒng)的具體情況，的取值范圍為T(mén)_s＝3～10秒。

進(jìn)一步的，所述步驟2中的M個(gè)典型負(fù)荷工況的個(gè)數(shù)，在機(jī)組主要的運(yùn)行負(fù)荷區(qū)間內(nèi)取值M＝4～7個(gè)。

進(jìn)一步的，所述步驟2中的鍋爐汽輪機(jī)系統(tǒng)的輸入-輸出差分方程形式描述的M個(gè)局部模型G_m包括以燃燒率u_b(t)(t/h)和汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度u_t(t)(％)作為輸入，以主蒸汽壓力P_t(t)作為輸出的壓力模型G_m,P和以發(fā)電功率N_e(t)作為輸出的功率模型G_m,N；其中，所述壓力模型G_m,P形式如下：

所述功率模型G_m，N形式如下：

其中，t表示當(dāng)前采樣控制時(shí)刻；

n_a、n_b、n_c、n_d、n_e、n_f表示模型階次，對(duì)于M個(gè)不同的典型負(fù)荷工況取相同的值，取值范圍n_a＝n_b＝n_c＝n_d＝n_e＝n_f＝4～6；

a_i、b_j、c_k、d_i、e_j、f_k表示模型系數(shù)，采用最小二乘法辨識(shí)得到，對(duì)于M個(gè)不同的典型負(fù)荷工況會(huì)得到不同的值。

進(jìn)一步的，所述步驟3中的模型預(yù)測(cè)控制基于如下目標(biāo)函數(shù)采用廣義預(yù)測(cè)控制算法進(jìn)行求解，其目標(biāo)函數(shù)J(t)為：

(3)|Δu_b(t)|≤Δu_b，max，|Δu_t(t)|≤Δu_t，max；

(4)u_b，min≤u_b(t)≤u_b，max，u_t，min≤u_t(t)≤u_t，max.

其中，N₁、N₂分別表示主蒸汽壓力和輸出功率的預(yù)測(cè)時(shí)域，整數(shù)取值范圍20～50；

M₁、M₂分別表示燃燒率和汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度的控制時(shí)域，整數(shù)取值范圍1～10；

α₁、α₂分別表示主蒸汽壓力和輸出功率的預(yù)測(cè)誤差加權(quán)，取值范圍0～1；

β₁、β₂分別表示燃燒率和汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度的控制增量加權(quán)，取值范圍0～1；

s.t.表示緊隨其后的是4個(gè)約束條件；

Δu_b(t)、Δu_t(t)分別表示當(dāng)前采樣時(shí)刻計(jì)算的燃燒率和汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度控制增量；

Δu_t，max、u_b，max分別表示燃燒率和汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度的速率限制值，根據(jù)具體的設(shè)計(jì)要求，取值范圍是3％～10％；

u_b，min、u_b，max分別表示燃燒率指令幅度限制的下限和上限，其值根據(jù)執(zhí)行機(jī)構(gòu)位置的物理限制及安全要求設(shè)置；

u_t，min、u_t，max分別表示汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度指令幅度限制的下限和上限，其值根據(jù)執(zhí)行機(jī)構(gòu)位置的物理限制及安全要求設(shè)置；

u_b(t)表示燃燒率，單位是t/h；

u_t(t)表示汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度，單位是％；

P_t(t)表示主蒸汽壓力；N_e(t)表示發(fā)電功率；

n_a、n_b、n_c、n_d、n_e、n_f表示模型階次，對(duì)于M個(gè)不同的典型負(fù)荷工況取相同的值，取值范圍n_a＝n_b＝n_c＝n_d＝n_e＝n_f＝4～6；

a_i、b_j、c_k、d_i、e_j、f_k表示模型系數(shù)，采用最小二乘法辨識(shí)得到，對(duì)于M個(gè)不同的典型負(fù)荷工況會(huì)得到不同的值；

P₀(t+i₁)、N₀(t+i₂)分別表示主蒸汽壓力和輸出功率的參考軌跡，分別按下式計(jì)算：

P₀(t)＝P_t(t)，P₀(t+i₁)＝γ₁P₀(t+i₁-1)+(1-γ₁)P_target；

N₀(t)＝N_e(t)，N₀(t+i₂)＝γ₂N₀(t+i₂-1)+(1-γ₂)N_target；

其中，γ₁、γ₂分別表示主蒸汽壓力和輸出功率的跟蹤柔化系數(shù)，取值范圍0～1；

P_target表示主蒸汽壓力P_t(t)的目標(biāo)值；

N_target表示輸出功率N_e(t)的目標(biāo)值。

進(jìn)一步的，所述步驟3中的方波信號(hào)，所述方波信號(hào)的周期取值范圍為500Ts～1000Ts。

進(jìn)一步的，所述步驟4中用于智能預(yù)測(cè)控制器IPC設(shè)計(jì)的智能計(jì)算模型采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通常又稱RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；訓(xùn)練后得到的所述智能預(yù)測(cè)控制器IPC包括燃燒率預(yù)測(cè)控制器IPCB和汽機(jī)調(diào)門(mén)預(yù)測(cè)控制器IPCT。

本發(fā)明的有益效果如下：

本發(fā)明提供了一種準(zhǔn)確度高、反應(yīng)快速、在線計(jì)算量小、編程實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的電站鍋爐-汽輪機(jī)協(xié)調(diào)系統(tǒng)的直接預(yù)測(cè)控制方法，避免具有大遲延、大慣性和時(shí)變特性的機(jī)爐協(xié)調(diào)系統(tǒng)對(duì)象隨著機(jī)組負(fù)荷變化而導(dǎo)致機(jī)組負(fù)荷及主蒸汽壓力控制性能不佳的問(wèn)題。

本發(fā)明在機(jī)組運(yùn)行的全工況范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)電站鍋爐-汽輪機(jī)協(xié)調(diào)系統(tǒng)的直接預(yù)測(cè)控制，提高鍋爐-汽輪機(jī)協(xié)調(diào)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)性能和穩(wěn)定性，同時(shí)編程實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，便于在火電機(jī)組廣泛使用的DCS中組態(tài)實(shí)現(xiàn)而無(wú)需附加其它軟硬件設(shè)備。

附圖說(shuō)明

圖1是常規(guī)的電站機(jī)組鍋爐-汽輪機(jī)協(xié)調(diào)系統(tǒng)控制原理圖。

圖2是本發(fā)明提供的電站機(jī)組鍋爐-汽輪機(jī)協(xié)調(diào)系統(tǒng)智能預(yù)測(cè)控制原理圖。

圖1和圖2中符號(hào)說(shuō)明：P_t為主蒸汽壓力測(cè)量值；

P₀為主蒸汽壓力設(shè)定值；

N_e為發(fā)電功率測(cè)量值；

N₀為發(fā)電功率設(shè)定值；

u_b為鍋爐燃料量指令；

u_t為汽輪機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度指令；

x為機(jī)組負(fù)荷，一般等于發(fā)電功率；

PIDb為鍋爐燃料量控制器；

PIDt為汽輪機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度控制器；

IPCb為鍋爐燃料量智能預(yù)測(cè)控制器；

IPCt為汽輪機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度智能預(yù)測(cè)控制器。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合圖1和圖2以及具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。

如圖1和圖2所示，本實(shí)施例涉及一種基于智能計(jì)算進(jìn)行預(yù)測(cè)控制律學(xué)習(xí)的電站鍋爐汽輪機(jī)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的預(yù)測(cè)控制方法，具體步驟如下：

步驟1.確定預(yù)測(cè)控制的采樣時(shí)間間隔T_s；

步驟2.通過(guò)機(jī)組特性測(cè)試獲得在M個(gè)典型負(fù)荷工況下鍋爐汽輪機(jī)系統(tǒng)的輸入-輸出差分方程形式描述的局部模型G_m；

步驟3.采用模型預(yù)測(cè)控制對(duì)所述步驟2中的所有局部模型G_m進(jìn)行方波信號(hào)的控制仿真；

步驟4.將所述步驟3中的所有局部模型G_m的控制仿真數(shù)據(jù)用來(lái)訓(xùn)練智能計(jì)算模型，從而形成智能預(yù)測(cè)控制器IPC；

步驟5.將從所述步驟4中訓(xùn)練得到的智能預(yù)測(cè)控制器IPC作為實(shí)時(shí)控制器，通過(guò)采集需要的輸入信號(hào)并送入所述智能預(yù)測(cè)控制器IPC，所述智能預(yù)測(cè)控制器IPC自動(dòng)計(jì)算得到任意工況下調(diào)節(jié)鍋爐汽輪機(jī)所需的控制增量指令Δu(t)。

進(jìn)一步的，所述步驟1中的采樣時(shí)間間隔T_s，根據(jù)控制器運(yùn)算系統(tǒng)的具體情況，的取值范圍為T(mén)_s＝3～10秒。

進(jìn)一步的，所述步驟2中的M個(gè)典型負(fù)荷工況的個(gè)數(shù)，在機(jī)組主要的運(yùn)行負(fù)荷區(qū)間內(nèi)取值M＝4～7個(gè)。

進(jìn)一步的，所述步驟2中的鍋爐汽輪機(jī)系統(tǒng)的輸入-輸出差分方程形式描述的M個(gè)局部模型G_m包括以燃燒率u_b(t)(t/h)和汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度u_t(t)(％)作為輸入，以主蒸汽壓力P_t(t)作為輸出的壓力模型G_m,P和以發(fā)電功率N_e(t)作為輸出的功率模型G_m,N；其中，所述壓力模型G_m,P形式如下：

所述功率模型G_m,N形式如下：

其中，t表示當(dāng)前采樣控制時(shí)刻；

n_a、n_b、n_c、n_d、n_e、n_f表示模型階次，對(duì)于M個(gè)不同的典型負(fù)荷工況取相同的值，取值范圍n_a＝n_b＝n_c＝n_d＝n_e＝n_f＝4～6；

a_i、b_j、c_k、d_i、e_j、f_k表示模型系數(shù)，采用最小二乘法辨識(shí)得到，對(duì)于M個(gè)不同的典型負(fù)荷工況會(huì)得到不同的值。

進(jìn)一步的，所述步驟3中的模型預(yù)測(cè)控制基于如下目標(biāo)函數(shù)采用廣義預(yù)測(cè)控制算法進(jìn)行求解，其目標(biāo)函數(shù)J(t)為：

(3)|Δu_b(t)|≤Δu_b，max，|Δu_t(t)|≤Δu_t，max；

(4)u_b，min≤u_b(t)≤u_b，max，u_t，min≤u_t(t)≤u_t，max.

其中，N₁、N₂分別表示主蒸汽壓力和輸出功率的預(yù)測(cè)時(shí)域，整數(shù)取值范圍20～50；

M₁、M₂分別表示燃燒率和汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度的控制時(shí)域，整數(shù)取值范圍1～10；

α₁、α₂分別表示主蒸汽壓力和輸出功率的預(yù)測(cè)誤差加權(quán)，取值范圍0～1；

β₁、β₂分別表示燃燒率和汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度的控制增量加權(quán)，取值范圍0～1；

s.t.表示緊隨其后的是4個(gè)約束條件；

Δu_b(t)、Δu_t(t)分別表示當(dāng)前采樣時(shí)刻計(jì)算的燃燒率和汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度控制增量；

Δu_t，max、u_b，max分別表示燃燒率和汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度的速率限制值，根據(jù)具體的設(shè)計(jì)要求，取值范圍是3％～10％；

u_b，min、u_b，max分別表示燃燒率指令幅度限制的下限和上限，其值根據(jù)執(zhí)行機(jī)構(gòu)位置的物理限制及安全要求設(shè)置；

u_t，min、u_t，max分別表示汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度指令幅度限制的下限和上限，其值根據(jù)執(zhí)行機(jī)構(gòu)位置的物理限制及安全要求設(shè)置；

u_b(t)表示燃燒率，單位是t/h；

u_t(t)表示汽機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度，單位是％；

P_t(t)表示主蒸汽壓力；N_e(t)表示發(fā)電功率；

n_a、n_b、n_c、n_d、n_e、n_f表示模型階次，對(duì)于M個(gè)不同的典型負(fù)荷工況取相同的值，取值范圍n_a＝n_b＝n_c＝n_d＝n_e＝n_f＝4～6；

a_i、b_j、c_k、d_i、e_j、f_k表示模型系數(shù)，采用最小二乘法辨識(shí)得到，對(duì)于M個(gè)不同的典型負(fù)荷工況會(huì)得到不同的值；

P₀(t+i₁)、N₀(t+i₂)分別表示主蒸汽壓力和輸出功率的參考軌跡，分別按下式計(jì)算：

P₀(t)＝P_t(t)，P₀(t+i₁)＝γ₁P₀(t+i₁-1)+(1-γ₁)P_target；

N₀(t)＝N_e(t)，N₀(t+i₂)＝γ₂N₀(t+i₂-1)+(1-γ₂)N_target；

其中，γ₁、γ₂分別表示主蒸汽壓力和輸出功率的跟蹤柔化系數(shù)，取值范圍0～1；

P_target表示主蒸汽壓力P_t(t)的目標(biāo)值；

N_target表示輸出功率N_e(t)的目標(biāo)值。

進(jìn)一步的，所述步驟3中的方波信號(hào)，所述方波信號(hào)的周期取值范圍為500Ts～1000Ts。

進(jìn)一步的，所述步驟4中用于智能預(yù)測(cè)控制器IPC設(shè)計(jì)的智能計(jì)算模型采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通常又稱RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；訓(xùn)練后得到的所述智能預(yù)測(cè)控制器IPC包括燃燒率預(yù)測(cè)控制器IPCB和汽機(jī)調(diào)門(mén)預(yù)測(cè)控制器IPCT。

本發(fā)明的工作原理如下：

由于本發(fā)明只用2個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學(xué)習(xí)了M個(gè)不同的典型負(fù)荷工況下燃燒率預(yù)測(cè)控制器IPCB和汽機(jī)調(diào)門(mén)預(yù)測(cè)控制器IPCT的功能，而且學(xué)習(xí)過(guò)程是離線進(jìn)行的，在線計(jì)算時(shí)只是兩個(gè)訓(xùn)練好的無(wú)需在線優(yōu)化計(jì)算的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制器IPCB和IPCT，因而典型負(fù)荷工況的個(gè)數(shù)M可以取的較大以便增強(qiáng)系統(tǒng)的控制性能，而通常的多模型預(yù)測(cè)控制則不宜取過(guò)大的M以避免過(guò)大的在線優(yōu)化計(jì)算量。

本發(fā)明的主要技術(shù)特征：運(yùn)用模型辨識(shí)，以及對(duì)相應(yīng)模型進(jìn)行火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)預(yù)測(cè)控制器參數(shù)的仿真計(jì)算和計(jì)算結(jié)果的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合學(xué)習(xí)。