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超超临界火电机组AGC系统优化控制算法应用 被引量:6

Application of Optimal Control Algorithm for AGC System of Ultra-supercritical Thermal Power Unit
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摘要 为了提高AGC跟踪速率,解决锅炉燃烧控制滞后以及机炉协调控制耦合性强的缺陷,提出了多模型多变量预测控制(MOMI-MPC)的优化方案,对于预测控制中模型失配问题,提出了模糊切换多模型的方案。工程实践表明优化后主蒸汽压力波动幅度明显减小,滑压曲线斜率变大,满足电网考核要求。 In order to improve the AGC tracking rate,and eliminate boiler combustion control lag and strong coupling of the boiler-turbine coordinated control,an optimization scheme of multi-model multi-variable predictive control(MOMI-MPC)is presented.For the problem of model mismatch in predictive control,this paper also presents an scheme of multiple-model fuzzy switching.Engineering practice shows that after optimization,main steam pressure fluctuation amplitude is significantly reduced,and the slope of the sliding pressure curve becomes larger,which meets the requirements of power grid assessment.
作者 柯炎 席德庆 马世京 KE Yan;XI Deqing;MA Shijing(Jiangsu Guohua Chenjiagang Power Generation Co.,Ltd.,Yancheng224631,China;Hebei Technology Innovation Center of Simulation&Optimized Control for Power Generation,North China Electric Power University,Baoding071000,China)
出处 《山东电力技术》 2020年第8期55-58,共4页 Shandong Electric Power
基金 河北省自然科学基金项目“火电机组脱硝系统的数据驱动建模方法与优化控制策略研究”(E2018502111)。
关键词 速率跟踪 模糊切换 AGC系统 多变量预测控制 rate tracking fuzzy switching AGC system multi-variable predictive control
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