专利名称：基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法
技术领域：
本发明涉及工业过程控制技术领域，特别是涉及基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法。
背景技术：
电厂热工系统的自动控制一直是控制界研究的热点问题之一，随着社会经济的飞速发展，生产系统的工况条件日益复杂，要求日益提高，控制系统往往呈现出多变量、强耦合、工况范围广、控制性能综合性要求高等特点，使这一问题的研究变得更加复杂。在日常生活中解决复杂问题，人们常常不自觉地运用分解合成法则，即一个复杂大问题可以分解为一组简单小问题，将各小问题进行某种合成推得原问题的解。对于复杂系统的控制问题，
上述法则同样具有借鉴性，将复杂非线性问题分解为若干简单的线性问题，继而针对各线性问题进行求解以获得良好的建模与控制效果，这就出现了多模型控制策略，早在1969年就有人提出通过将几个模型相加来提高模型的预测精度和鲁棒性的方法，现在人们已普遍认为将几个模型结合起来是可能获得较好预测结果的一种简单有效的办法，基于多模型建模方法也层出不穷，如T-S模糊多模型、局部模型网络、门限自回归等等。多模型控制器70年代被提出，主要用于解决具有参数不确定性系统的控制问题，即对被控对象建立多个模型，覆盖其参数不确定性，利用输出误差求取权值，然后通过加权求和的方式求取控制器。在传统技术当中，对于火电厂锅炉传统协调控制，大多采用MPC (ModelPredictive Control,模型预测控制)技术,但实际应用的控制效果并不理想。火电机组在负荷变化要将锅炉与汽轮机由一个稳态控制到另一个稳态，现有成熟的MPC技术多采用线性模型，以及非线性过程建模与控制均不能适应负荷的大幅变化，常出现负荷和压力偏差较大的情况，在实际过程控制的应用非常困难。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提供一种基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法，能够将多模型预测控制方法用于超超临界机组的协调控制，取得快速平稳的控制效果。一种基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法，包括根据超临界机组的非线性工况响应，设置预设数个局部预测模型；通过模型识别方法，选取负荷参数作为控制变量，通过插值公式获取各个局部预测模型的输出增量；在每个控制周期中，通过DMC预测控制算法将所述各个局部预测模型的输出增量进行叠加，获取实际输出增量对前馈通道进行校正。实施本发明，具有如下有益效果本发明将多模型与预测控制结合，解决超超临界火电机组协调控制问题。多模型预测控制(MMPC)是非线性预测控制的一种基本形式，采用多个线性化的局部模型来描述同一个非线性对象。MMPC控制针对局部模型设计控制器，并采用插值法进行模型切换。确定了控制用模型的合理个数和划分方法，提出了预测控制用控制变量、过程变量和扰动变量的选取方法及多模型预测控制在协调控制系统中实施的具体方案。本发明具有先进性，实用性强，鲁棒性好。该发明控制效果快速平稳，能够取得理想的控制效果。
图I为本发明基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法的流程图；图2为本发明输入输出的阶跃响应的示意图；图3为本发明不同负荷段多模型切换原理的示意图；图4为本发明基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法的实施例示意图。
具体实施例方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。进入80年代以来，人们开始进一步研究基于稳定意义下的多模型控制器，并尝试将多模型与各种常规控制相结合，如多模型自适应控制、多模型模糊控制、多模型预测控制等等，在实际中也取得了良好的应用效果。通过大量的研究表明，人们发现采用多模型策略使得非线性系统有了简化的、透明的模型及控制器，便于系统分析；与其它非线性全局策略相比，其计算复杂程度大大降低；模型及控制器结构更适于灵活的在线调整学习算法；采用这种建模结构便于在更高层次上加入定性信息；更重要的是，人们对于线性模型与控制器的熟悉与掌握程度是促使这种方案日渐流行并取得成果的最主要因素。正是由于上述诸多特点，多模型控制受到越来越多的关注，并在过程控制、航空、医学等领域得到广泛应用。近年来，国际自动控制领域的主要学术杂志如IEEETrans-AC、Automatica以及重要国际会议如美国控制会议(ACC)、IEEE控制与决策会议(CDC)等发表了许多关于多模型控制的论文，一些学者还将前人的工作进行了总结，国际刊物Int. J. Control在1997年7/8期出版了多模型方法专刊，使得多模型理论在国际控制界的地位再一次得到肯定。本发明将多模型预测控制方法用于超超临界机组的协调控制，提出了预测控制用控制变量、过程变量和扰动变量的选取方法及多模型预测控制在协调控制系统中实施的具体方案。图I为本发明基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法的流程图，包括SlOl :根据超临界机组的非线性工况响应，设置预设数个局部预测模型；S102:通过模型识别方法，选取负荷参数作为控制变量，通过插值公式获取各个局部预测模型的输出增量；S103:在每个控制周期中，通过DMC预测控制算法将所述各个局部预测模型的输出增量进行叠加，获取实际输出增量对前馈通道进行校正。本发明根据超超临界机组的非线性强的特点，确定控制用局部预测模型的合理个数，针对局部预测控制器使用经典的DMC预测控制算法求解控制器输出。并在基于底层DCS协调控制的基础上实施多模型的预测控制，这样能够平滑过渡时期的控制输出，有效提高机组的负荷和压力响应特性，适应大范围的工况变化。
首先根据机组功率L建立一组参考点的机组模型，然后以负荷L为调度变量，插值规则可以定义为
权利要求
1.一种基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法，其特征在于，包括 根据超临界机组的非线性工况响应，设置预设数个局部预测模型； 通过模型识别方法，选取负荷参数作为控制变量，通过插值公式获取各个局部预测模型的输出增量； 在每个控制周期中，通过DMC预测控制算法将所述各个局部预测模型的输出增量进行叠加，获取实际输出增量对前馈通道进行校正。
2.根据权利要求I所述的基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法，其特征在于，所述负荷参数包括阀门开度、燃料量指令、总给水流量。
3.根据权利要求I或2所述的基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法，其特征在于，设置预设数个局部预测模型的步骤包括 设置基于30%的锅炉最大连续蒸发量负荷段的局部预测模型； 设置基于50%的锅炉最大连续蒸发量负荷段的局部预测模型； 设置基于75%的锅炉最大连续蒸发量负荷段的局部预测模型； 设置基于100%的锅炉最大连续蒸发量负荷段的局部预测模型。
4.根据权利要求3所述的基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法，其特征在于 在预设时间内负荷参数的变化幅度大于阈值时，根据当前所属的局部预设模型对所述负荷参数进行调整。
5.根据权利要求4所述的基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法，其特征在于 当进入另一工况超过预设的越界时间长度时，进行各个局部预测模型之间的切换调度。
全文摘要
本发明公开了基于多模型预测控制的超临界机组协调控制方法。该方法包括根据超临界机组的非线性工况响应，设置预设数个局部预测模型；通过模型识别方法，选取负荷参数作为控制变量，通过插值公式获取各个局部预测模型的输出增量；在每个控制周期中，通过DMC预测控制算法将所述各个局部预测模型的输出增量进行叠加，获取实际输出增量对前馈通道进行校正。采用本发明，将多模型预测控制方法用于超超临界机组的协调控制，提出了预测控制用控制变量、过程变量和扰动变量的选取方法及多模型预测控制在协调控制系统中实施的具体方案。具有先进性，实用性强，鲁棒性好。而且控制效果快速平稳，能够取得理想的控制效果。
文档编号G05B13/04GK102841540SQ20121033319
公开日2012年12月26日 申请日期2012年9月10日 优先权日2012年9月10日
发明者陈世和, 张曦, 阎威武, 罗嘉, 李晓枫, 王国良 申请人:广东电网公司电力科学研究院, 上海交通大学