一种基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法与流程

本发明涉及火电机组锅炉蒸汽温度控制领域，尤其涉及一种再热汽温调节方法，属于热工控制领域。

背景技术：

火电机组中再热汽温的稳定控制对提高机组经济型、安全性的具有重要意义，但目前火电机组调节再热汽温的策略并不能满足再热汽温调节需求，经常使用事故喷水进行调节，增加汽轮机进汽湿度，影响汽轮机的安全运行。由于烟气挡板对再热汽温调节具有较大的滞后以及强非线性的特点，多数电厂难以投入自动。

预测控制对克服被控对象的大滞后有较好的效果，但由于在不同负荷段烟气挡板对再热汽温的影响特性变化大，普通的线性模型设计的预测控制不能得到较好的控制效果，非线性预测控制的计算量大，难以在现场应用。

为提高烟气挡板的自动控制率以及再热汽温的控制品质，本文提出了一种基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法，在保证计算精度的同时尽可能减少计算量，可有效控制再热汽温，减少事故减温水的使用。

技术实现要素：

技术问题：本发明的目的是解决火电机组再热汽温控制品质差，传统预测控制难以应用于工程实践的问题。

技术方案：为克服上述问题，本文提出一种基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法，使得系统控制兼顾控制精度和控制速度。

一种基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法，其实现的步骤如下：

步骤1:根据火电机组在50％-100％负荷段的烟气挡板对末级再热汽温tre影响的非线性程度，确定子模型的最大数量n以及各子模型在相应负荷段的权重分布ωi(ne),i＝1,2,…,n。其中ωi(ne)为烟气挡板子模型权重分布与负荷相关的函数，且权重分布满足0≤wi(ne)≤1，且wi(ne)越大说明该子控制器所占的权重较大，对整体系统的影响越大；wi(ne)是负荷ne的函数，可以看做与时刻k无关，无需在线计算。

步骤2:由步骤1所确定子模型对应负荷点及数量后根据烟气挡板变化对再热汽温tre的特性试验所得数据，建立烟气挡板对末级再热汽温tre的传递函数模型集g(s)。

步骤3:建立三层精度不同的模型集，分别记上层模型、中层模型和下层模型为l1，l2，l3，上层模型共有n1个子模型，中层模型共有n2个子模型，下层模型共有n3个子模型，且n1＜n2＜n3，n1+n2+n3＝n。且上层模型l1子模型个数n1≤2，中层模型l2子模型个数n2≤4，下层模型l3子模型个数n3≤6，

步骤4:根据各个子模型设计广义预测控制器，确定各自控制器的预测控制采样时间tsi，预测步长ni以及控制步长nui，其中采样时间tsi＝2-5s，预测步长ni＝50-100，控制步长nui＝2。

步骤5:计算末级再热汽温tre与设定值偏差e(k)，当偏差e(k)≥a调用上层模型l1所对应的控制器进行粗调；偏差a＞e(k)≥b时调用精度稍高的中层模型l2所对应的控制器；偏差e(k)＜b时调用最精细的下层模型l3所对应的控制器进行微调，其中a，b，c分别为误差e(k)的阈值。

步骤6：各层模型对应的控制器输出与权重分布相乘，得到最终烟气挡板指令u(k)。各层模型对应的控制器输出的权重pji为步骤一中权重分布ωi(ne)折算所得。其公式为：

其中j＝[1,2,3]时，i∈[1,nj]。最终输出u(k)为：

借由上述方案，本发明至少具有以下优点：

利用基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法，可以使得系统控制兼顾控制精度和控制速度，提高烟气挡板自动化程度，较小再热汽温控制过程中的动态和稳态偏差，同时减少事故喷水使用量，提高机组的热循环效率及安全性。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某个实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为基于层级调度多模型预测控制的再热汽温控制结构图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方案对本发明作进一步说明。

图1为层级调度多模型预测控制结构图，图中，yr表示再热汽温设定值，unj表示根据所选lj层的第nj个子模型设计的广义预测控制器的控制量，u表示加权后的整体控制量，即烟气挡板开度指令，y表示在控制量u作用下的实际再热汽温。基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法，具体实现的步骤如下：

步骤1:根据火电机组在50％-100％负荷段的烟气挡板对末级再热汽温tre影响的非线性程度，确定子模型的最大数量n以及各子模型在相应负荷段的权重分布ωi(ne),i＝1,2,…,n。其中ωi(ne)为烟气挡板子模型权重分布与负荷相关的函数，且权重分布满足0≤wi(ne)≤1，且wi(ne)越大说明该子控制器所占的权重较大，对整体系统的影响越大，wi(ne)是负荷ne的函数，可以看做与时刻k无关，无需在线计算。

步骤2:由步骤1所确定子模型对应负荷点及数量后根据烟气挡板变化对再热汽温tre的特性试验所得数据，采用matlab拟合工具箱进行拟合，建立烟气挡板对末级再热汽温tre的传递函数模型集g(s)。

步骤3:根据烟气挡板对末级再热汽温tre的传递函数模型集g(s)建立三层精度不同的模型集，分别记上层模型、中层模型和下层模型为l1，l2，l3，上层模型共有n1个子模型，中层模型共有n2个子模型，下层模型共有n3个子模型，且n1＜n2＜n3，n1+n2+n3＝n。且上层模型l1子模型个数n1≤2，中层模型l2子模型个数n2≤4，下层模型l3子模型个数n3≤6，

步骤4:根据各个子模型设计广义预测控制器，确定各自控制器的预测控制采样时间tsi，预测步长ni以及控制步长nui，其中采样时间tsi＝2-5s，预测步长ni＝50-100，控制步长nui＝2。

步骤5:计算末级再热汽温tre与设定值偏差e(k)，当偏差e(k)≥a调用上层模型l1所对应的控制器进行粗调；偏差a＞e(k)≥b时调用精度稍高的中层模型l2所对应的控制器；偏差e(k)＜b时调用最精细的下层模型l3所对应的控制器进行微调，其中a，b分别为误差e(k)的阈值。一般可取a＝10～20℃，b＝3～6℃。

步骤6：各层模型对应的控制器输出与权重分布相乘，得到最终烟气挡板指令u(k)。各层模型对应的控制器输出的权重pji为步骤一中权重分布ωi(ne)折算所得。其公式为：

其中j＝[1,2,3]时，i∈[1,nj]。最终输出u(k)为：

以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。