加入位置。
[0114] 协调控制系统的控制方案包括W锅炉跟随为主的控制方案和W汽机跟随为主的 控制方案等。本实施例中，具体可W通过确定协调控制系统的多变量约束控制器的结构、形 式W及通讯方式，确定控制方案。
[0115] 变量特性获取模块130用于根据超超临界机组的运行特性对超超临界机组的运 行过程进行工况划分，获取各工况下的超超级临界机组的输入变量、输出变量和扰动变量 的变化范围。
[0116] 参考图2和图3,其中，输入变量包括给定负荷、给煤量和给水量，输出变量包括机 组功率、溫度和压力，扰动变量包括风量和煤质波动。
[0117] 工况划分可W是根据预设值和机组负荷对超超临界机组的运行过程进行工况划 分，例如，本实施例中，具体是根据满载负荷的10%作为级差对负荷进行等级划分，得到多 个负荷范围对应的工况。可W理解，在其他实施例中，也可W是采用其他方式进行工况划 分。
[0118] 过程数据采集模块150用于根据激励信号的加入位置、各工况下输入变量的变化 范围和输出变量的变化范围，对输入变量的设定值施加激励信号并采集各工况的过程输入 数据和过程输出数据。
[0119] 过程输入数据、过程输出数据分别对应指对输入变量的设定值施加激励信号产生 的输入变量对应的过程数据、输出变量对应的过程数据和扰动变量对应的输出数据。在输 入变量施加激励信号，即为完成对输入变量进行过程对象的测试，从而采集闭环子空间辨 识所需要的过程数据。
[0120]第一模型生成模块170用于根据各工况的过程输入数据和过程输出数据，利用闭 环子空间辨识算法获取各工况的对应输入变量与输出变量的过程变量模型。
[0121] 根据过程输入数据和过程输出数据，利用闭环子空间辨识算法得到的过程变量模 型，可W体现输入变量与输出变量之间的关系。
[0122] 第二模型生成模块190用于根据各工况的扰动变量的变化范围和输出变量，利用 最小二乘法获取各工况的对应扰动变量与输出变量的扰动模型。
[0123]根据扰动变量的变化范围和输出变量，利用最小二乘法得到的扰动模型，可W体 现扰动变量与输出变量之间的关系。
[0124]控制模型选取模块210用于选取过程变量模型和扰动模型作为协调控制系统的 控制模型。
[01巧]上述超超临界机组协调控制系统的数据建模系统，针对输入变量和输出变量，过 程数据采集模块150根据信号位置确定模块110确定的加入位置和变量特性获取模块130 获取的输入变量、输出变量和扰动变量的变化范围，对输入变量的设定值施加激励信号并 采集过程输入数据和过程输出数据，第一模型生成模块170根据过程输入数据和过程输出 数据并利用闭环子空间辨识方法建立过程变量模型；针对扰动变量和输出变量，第二生成 模块190根据扰动变量的变化范围和输出变量并利用传统的最小二乘法建立扰动模型，控 制模型选取模块210选取的包括过程变量模型和扰动模型的控制模型结合了闭环子空间 辨识方法和最小二乘法，能够实现多个变量的综合控制，适用于运行状态下的超超临界机 组的协调控制系统，可W同时满足机组负荷协调控制的快速性和平稳性。
[0126] 在其中一实施例中，参考图9,超超临界机组协调控制系统还包括信号状态检测模 块100和异常信号处理模块101。
[0127] 信号状态检测模块100用于检测输入变量、输出变量和扰动变量是否正常，并在 输入变量、输出变量和扰动变量正常时返回执行信号位置确定模块110的功能。
[012引检测输入变量、输出变量和扰动变量是否正常的标准，可W是判断输入变量、输出 变量和扰动变量的输入信号是否在预设的正常条件内，若是，则判定为正常，否则，判定为 不正常。具体地，预设的正常条件可W根据实际情况设置。
[0129] 异常信号处理模块101用于在输入变量、输出变量或扰动变量不正常时，对不正 常的输入变量、输出变量或扰动变量设及的变送器或者阀口进行修复处理。
[0130] 例如，可W通过检查不正常的输入变量、输出变量或扰动变量设及的硬件设备是 否故障，或者检测设及的信号传输过程是否故障，针对故障情况进行相应修复处理。
[0131] 通过预先对输入变量、输出变量和扰动变量进行状态检测，并及时处理不正常的 输入变量、输出变量或扰动变量设及的变送器或者阀口，提高了数据建模的可靠性和准确 性。
[0132] 在其中一实施例中，参考图10,过程数据采集模块150包括第一数据采集单元 151、第二数据采集单元153和第Ξ数据采集单元155。
[0133] 第一数据采集单元151用于在激励信号的加入位置对应的输入变量为给定负荷 时，保证输入变量和输出变量不超过对应变化范围，在给定负荷的设定值上施加激励2%的 激励信号并采集过程输入数据和过程输出数据。
[0134] 第二数据采集单元153用于在激励信号的加入位置对应的输入变量为给煤量时， 保证输入变量和输出变量不超过对应变化范围，在给煤量的设定值上施加激励2%的激励 信号并采集过程输入数据和过程输出数据。
[0135] 第Ξ数据采集单元155用于在激励信号的加入位置对应的输入变量为给水量时， 保证输入变量和输出变量不超过对应变化范围，在给水量的设定值上施加激励3%的激励 信号并采集过程输入数据和过程输出数据。
[0136] 不同的输入变量对超超临界机组的协调控制系统的影响不同，针对不同的输入变 量设置不同的激励信号，使得采集的数据更具代表性，从而根据闭环空间子辨识所得到的 过程变量模型可靠性更高。
[0137] 在其中一个实施例中，参考图11，第一模型生成单元170包括模型辨识单元171、 时间获取单元173和过程变量模型生成单元175。
[0138] 模型辨识单元171用于根据各工况的过程输入数据和过程输出数据进行闭环子 空间辨识，得到各工况的阶跃响应系数。
[0139] 时间获取单元173用于根据阶跃响应系数获取阶跃响应延迟时间。
[0140] 过程变量模型生成单元175用于利用最小二乘法分别对各工况的阶跃响应系数 进行拟合，生成传递函数矩阵并结合阶跃响应延迟时间得到过程变量模型。
[0141] 第一模型生成模块170通过采用状态空间模型，参数化简单，适用于运行在闭环 状态下的超超临界机组协调控制系统，且对多输入多输出的控制效果尤为显著。
[0142] 在其中一实施例中，第二模型生成模块190具体可根据：选取变化范围最小的扰 动变量，获取变化范围最小的扰动变量的数据和对应的输出变量的数据并进行最小二乘法 处理，生成各工况的对应扰动变量与输出变量的传递函数，并对传递函数进行阶跃响应，得 到扰动模型。
[0143] 例如，比较风量和煤质波动的变化范围大小，若风量的变化范围较小，即风量的波 动较小，则第二模型生成模块190获取风量的数据和对应的输出变量的数据，从而选择风 量建立扰动变量模型。本实施例中，变化范围最小的扰动变量的数据和对应的输出变量的 数据可W通过DCS(DistributedControlSystem分布式控制系统）自动获取。
[0144] 在其中一个实施例中，参考图9,超超临界机组协调控制系统的数据建模系统还包 括参数配置模块230、系统运行测试模块250和参数调整模块270。
[0145] 参数配置模块230用于分别获取各工况的过程输入数据和过程输出数据的采样 间隔W及传递函数矩阵的最佳阶次。
[0146] 为了保证辨识结果的准确性，采集数据的总时间跨度应表现系统的动态特性。采 样间隔过小，会导致采样的过程数据长度变长，从而会增加闭环子空间辨识算法的计算量。 采样间隔过大，会导致采样的过程数据遗失系统信息，辨识结果不准确。本实施例中，采样 周期可W预设为1秒。可W理解，在其他实施例中，采样周期也可W为其他数值。
[0147] 设传递函数矩阵的行数和列数分别为N和J。选取合适的数值时，最佳阶次的选择 标准包括：列数J应当远大于max(mN，1脚，其中1为输入维度，m为输出维度；当计算获得 的第N个附近的脉冲响应系数逼近于0时对应的阶次选择较为合理。
[014引系统运行测试模块250用于根据控制模型、采样间隔和最佳阶次对协调控制系统 进行运行测试，判断超超临界机组是否运行正常。
[0149] 判断超超临界机组是否运行正常，可W是判断超超临界机组的运行参数是否在预 设的参数范围内，若是，则判定超超临界机组运行正常，否则为不正常。具体地，预设的参数 范围可W根据实际情况设置。
[0150] 参数调整模块270用于在超超临界机组运行不正常时，调整采样间隔和最佳阶 次，并返回执行参数配置模块230的功能。
[0151] 通过对获取的控制模型进行采样间隔、最佳阶次等参数的配置，并根据配置后的 控制模型进行运行测试，确保超超临界机组能正常运行，提高了控制模型的准确性。
[0152] W上所述实施例的各技术特征可W进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实 施例中的