超临界机组快速模型预测控制算法及应用

Fast model predictive control algorithm for supercritical units

作为一个多输入多输出复杂控制对象,超临界机组非线性特征明显,使用传统控制手段往往无法取得良好的控制效果,因此需要采取先进控制手段从而实现对于超临界机组系统的协调控制。为此,针对超临界机组特点,采用模型预测控制对机组进行控制。此外,鉴于生产过程中对于实施先进控制算法所提出的时效性要求,根据权重系数固定后在线二次规划问题黑塞矩阵的不变性,提出了一种可以应用于超临界机组的快速模型预测控制方法用于减小机组协调控制过程中的在线计算负担。首先根据超临界机组的物理知识搭建了应用模型预测控制算法所需要的超临界机组动态模型,随后,根据推导获得了超临界机组工作点附近的线性模型。通过对在线优化问题黑塞矩阵奇异值分解提取到了目标函数相关信息特征,并根据特征利用无约束最优解进行搜索从而获得满足约束的次优解。快速模型预测控制算法由于避免了在线优化问题的求解,因此提高了计算效率,缩短了其在机组的单次应用时间。最后,通过MATLAB仿真,分析快速模型预测控制方法在50%负荷机组上的应用结果与计算时间,从而验证了所提算法的有效性与快速性。