基于改进的DE固废热裂解釜多模型预测控制策略

由于裂解釜温度控制存在非线性、大滞后、时变等特性,基于改进差分进化(IDE)算法,采用一种固废多模型温度预测控制策略,通过软切换器应对固废热裂解釜中的温度变化。同时,运用改进DE算法和模型预测控制(MPC)来更新模型参数,以最小化控制误差和确保系统稳定性。该控制策略能适应不同工作条件下的温度动态。结果表明,与现有算法相比,所提算法在抑制扰动方面有明显优势,跟踪平均百分比误差提升0.11%,均方根误差降低0.0268。

前馈修正的循环流化床机组脱硝系统多模型预测控制研究

双碳政策的深入推进对燃煤机组负荷灵活调峰能力提出了更高要求,然而机组负荷大范围变化时会造成烟气NO_(x)浓度的大幅度波动,提升了NO_(x)超低排放控制的难度。针对大范围变负荷工况下难以快速、精准调控喷氨量的难题,以某循环流化床机组联合脱硝系统为研究对象,建立关键参数前馈修正与多模型预测控制耦合的控制策略,以炉膛出口烟气温度为依据划分工况子模型,根据阶跃扰动试验及改进粒子群算法对各子模型进行参数辨识,并通过隶属度加权方法建立多模型控制器。工程应用结果表明,前馈修正的多模型预测控制方法在平稳负荷工况时波动范围达到±5.8mg/m^(3),变负荷工况时为±8.1mg/m^(3),标准差分别为2.10和2.89mg/m^(3),应用结果证明了该控制方法的有效性。

基于多模型预测控制算法的自动转态深度调峰优化控制策略在超临界机组中的研究与应用

在当前推进节能减排和实现双碳达标的形势下,光伏、风电等新能源得到大力发展,所以火电机组的深度调峰优化控制在节能减排和确保火电机组满足新时期能源供给需求方面有着积极意义,且直接关乎火电厂经济效益。超低负荷下,火电机组湿态工况下在深度调峰范围内具有显著的动态特性,导致控制干态/湿态的转换较为困难。转换过程中相关主要参数大幅波动,导致机组运行不稳定,导致能源消耗增加、经济效益降低,甚至带来安全隐患。因此需要对超临界机组深度调峰控制策略进行优化,使其适应湿态工况的动态特性,更好地完成“干-湿”转换过程,实现全工况智能协调控制,以解决机组自动干湿转态深度调峰中的瓶颈问题。本文以吉林电力股份有限公司白城发电公司1号机组为例,采用多模型预测控制算法自动转态深度调峰优化策略,对660MW超临界机组最低负荷下调至25%额定负荷以下具有关键性的意义。

三电平PWM整流器多模型预测控制方法

针对PWM整流器滤波电感、等效电阻等参数失配时高性能控制问题,在模型预测控制的基础上引入多模型自适应环节,提出一种三电平PWM整流器多模型预测控制方法。在该方案中,根据整流器模型参数实测值及其波动范围建立多模型集,由各子模型预测输出与整流器系统实际输出偏差,确定与实际系统模型匹配度较高的多个子模型,加权求和后即可确定最优系统参数。针对多模型自适应控制与模型预测控制相结合引起的大负荷在线计算问题,提出一种在线优化多模型预测控制方法,分别设计了在线优化移动子集和多电平快速预测控制方法对其进行简化。最后,实验结果表明所提控制策略的正确性和有效性。

基于多模型集的主汽温多模型预测控制方法

针对一类可以采用一阶惯性加纯滞后模型描述不同工况下动态特性且随工况变化的工业过程,提出一种基于对象特征参数极大极小值的多模型集建立方法,采用递推贝叶斯概率加权方法获得全局预测模型,并以此设计多模型预测控制器以满足工况大范围变化的控制要求,同时在进行误差校正时,预先补偿由于工况动态变化所带来的模型预测误差,以提高预测精度。对电站锅炉主汽温系统的仿真结果表明在各工况下均有很好的定值跟踪能力,在大范围工况变化时,能够将主汽温度稳定在设定值附近。

基于AP-LSSVM的多模型预测控制

针对一类非线性系统的控制问题,结合基于仿射传播聚类的最小二乘支持向量机(LS-SVM)多模型建模算法与PSO优化算法,提出新的多模型预测控制算法.采用仿射传播聚类算法对历史样本数据进行聚类,得到各个类的训练样本数据;利用LS-SVM对各个类分别建立子模型,采用网格搜索和交叉验证为各子模型找到合适的模型参数,将所建立的子模型作为预测控制算法的预测模型.在滚动优化时,计算当前控制量与各聚类中心的欧氏距离,选择相应的子模型计算未来时刻模型的预测输出,计算得到参考轨迹.建立优化问题的目标函数,采用PSO算法优化求解得到系统的最优控制量作用于对象.将提出的算法在某芳烃异构化过程中进行仿真试验,分别采用提出的算法以及单模型预测控制算法、基于k均值和BP神经网络的多模型预测控制算法进行仿真.结果表明,采用提出的多模型预测控制算法可以获得更好的控制性能.

双馈风力发电机组有功功率多模型预测控制

针对双馈风机传统有功功率控制策略下存在的功率波动与超调量大等问题,提出一种在全风速范围内基于状态空间模型的有功功率多模型预测控制方法。该方法采用机组的状态空间模型,在控制过程中可充分考虑机组重要状态参数的变化与约束,避免其超出额定值。考虑到机组严重的非线性特性,根据风速的大小对机组模型进行分段线性化。引入预测控制算法,在目标函数中计及机组输出功率和发电机转速与目标值的偏差、桨距角和发电机转矩控制量及其增量等多项指标。在不同风速段,通过调整目标函数的权值,实现机组追踪最大风能或按额定功率满发等控制目标。仿真结果表明,所提出的控制策略可在保证风能利用效率、维持输出功率平稳的同时,减小输出功率和发电机转速的超调量。

基于自校正模型的非线性系统多模型预测控制

针对化工过程某些非线性系统的不对称动态特性,提出了一种基于自校正模型的多模型预测控制算法。在平衡点附近建立线性模型,利用当前工作点,通过二阶泰勒展开校正模型参数,补偿非线性不对称动态特性,形成了非线性系统的自校正多模型描述。以基于模型输出偏差的切换指标函数作为模型切换准则,结合状态反馈预测控制,构成了多模型预测控制器。pH值控制的仿真结果验证了该算法的有效性。

ALSTOM气化炉的多模型预测控制

为了克服ALSTOM气化炉多变量、非线性的特性给系统控制带来的困难,提出了一种多模型预测控制(multiple model predictive control,MMPC)算法.根据气化炉在多个工况下的局部线性模型,设计了一组简化状态估计的子预测控制器.通过子模型输出误差项的无量纲化处理,改进了递推贝叶斯加权策略,并对各子预测控制器的输出进行了加权计算,得到了系统的实际控制量.将该多模型预测控制算法用于ALSTOM气化炉的控制,仿真结果表明:在压力扰动测试中,即使各控制量受到严格的约束,各输出量的偏差仍能维持在规定的范围内;在变负荷测试中,系统能够迅速跟踪负荷设定值的变化,从而满足了基准测试的各项要求.

焦炉集气管压力状态空间建模与多模型预测控制

依据焦炉集气管压力系统物理特性建立集气管压力的机理模型,将整个焦炉集气过程分为结焦初期落煤、结焦中期和结焦末期3种工况,然后非线性机理模型在这3个平衡点处线性化。再将线性化模型转化为状态空间预测模型,最后进行多模型预测控制器的设计。通过对模型的动态过程进行仿真验证,证明模型合理性。控制仿真实验表明,在焦炉生产的不同工况,采用不同的预测模型明显强于目前采用的单一控制率方法。

极点配置多模型预测函数控制在制导炸弹控制系统中的应用

针对非线性系统,结合多模型预测控制和极点配置预测函数控制,提出了极点配置多模型预测函数控制方法,并将这种方法应用到制导炸弹控制系统中去。仿真结果表明,当被控对象参数变化时,这种方法具有较强的自适应能力,比常规的控制方法具有更好的控制效果。

机械手臂的多模型预测控制

针对机械手臂的非线性特点,提出了基于隶属度函数的多模型预测控制方法。该方法首先根据机械手臂的特点,选择合适的调度变量,将机械手臂的工作空间划分为若干个工作子空间,在每个子空间内的平衡点处对机械手臂进行线性化处理,得到相应的线性子模型,从而得到机械手臂的多模型表示;其次针对每个线性子模型设计局部预测控制器,使其在相应的子空间内达到控制要求;最后选择梯形隶属度函数与局部预测控制器进行加权求和,获得全局多模型预测控制器,以对机械手臂进行控制。仿真结果表明,当机械手臂的工作条件在大范围内变化时,全局多模型预测控制器的控制性能远优于常规PD控制器,达到了预期的控制目的。

风力发电机系统的多模型预测控制

由于风力发电系统是一个多输入多输出系统，具有强非线性、强干扰等特性，传统的变桨控制在抑制机组传动链转矩波动以及载荷等方面不能很好地满足系统控制要求。针对这些问题，本文提出了基于模型预测控制的多变量控制策略。为了使模型预测控制在抑制转矩波动的同时，使系统依然具有较强的鲁棒性，对风机工作区域进行分段设计，根据不同区域的控制要求，对系统进行线性化处理，得到其线性化模型，建立多模型预测控制器。根据不同控制目标，切换到最适配的模型，得到最优发电机转矩和桨距控制信号，运用转矩与桨距角协同控制，实现转速的快速跟踪与功率的稳定输出控制，并达到降低传动链扭矩脉动与减小疲劳载荷的目的。最后，通过在Matlab／Simulink下进行仿真，仿真结果验证了多模型预测控制器的正确性和有效性。

风力发电机系统的多模型预测控制

由于风力发电系统是一个多输入多输出系统，具有强非线性、强干扰等特性，传统的变桨控制在抑制机组传动链转矩波动以及载荷等方面不能很好地满足系统控制要求。针对这些问题，本文提出了基于模型预测控制的多变量控制策略。为了使模型预测控制在抑制转矩波动的同时，使系统依然具有较强的鲁棒性，对风机工作区域进行分段设计，根据不同区域的控制要求，对系统进行线性化处理，得到其线性化模型，建立多模型预测控制器。根据不同控制目标，切换到最适配的模型，得到最优发电机转矩和桨距控制信号，运用转矩与桨距角协同控制，实现转速的快速跟踪与功率的稳定输出控制，并达到降低传动链扭矩脉动与减小疲劳载荷的目的。最后，通过在Maflab／Simulink下进行仿真，仿真结果验证了多模型预测控制器的正确性和有效性。

风力发电机系统的多模型预测控制

由于风力发电系统是一个多输入多输出系统，具有强非线性、强干扰等特性，传统的变桨控制在抑制机组传动链转矩波动以及载荷等方面不能很好地满足系统控制要求。针对这些问题，本文提出了基于模型预测控制的多变量控制策略。为了使模型预测控制在抑制转矩波动的同时，使系统依然具有较强的鲁棒性，对风机工作区域进行分段设计，根据不同区域的控制要求，对系统进行线性化处理，得到其线性化模型，建立多模型预测控制器。根据不同控制目标，切换到最适配的模型，得到最优发电机转矩和桨距控制信号，运用转矩与桨距角协同控制，实现转速的快速跟踪与功率的稳定输出控制，并达到降低传动链扭矩脉动与减小疲劳载荷的目的。最后，通过在Matlab／Simulink下进行仿真，仿真结果验证了多模型预测控制器的正确性和有效性。

基于模糊聚类的NOx排放多模型预测优化

火电机组广泛参与调峰导致运行工况频繁变动,使得锅炉出口NO_(x)排放的控制难度增大。基于对燃烧状态的影响将锅炉运行参数分为可调参数和不可调参数,并利用不可调参数分布将运行数据样本进行模糊均值聚类划分,以此实现锅炉出口NO_(x)排放特性的多模型预测。同时,利用粒子群算法对各工况所属子模型的可调参数进行寻优来实现NO_(x)排放的优化。对某1000 MW燃煤机组数据仿真表明,提出的NO_(x)排放多模型预测方法比单一模型具有更好的精度,且模型训练时间更短,经过粒子群算法参数优化后NO_(x)排放质量浓度降低了9.98%。

塔式太阳能聚热发电换热系统过热蒸汽温度多模型预测控制

为了有效克服系统工况变化范围大、非线性、大惯性、大滞后和参数时变等特点导致的换热控制困难,通过研究塔式太阳能聚热发电系统换热系统的工艺原理,提出了一种基于多模型的预测控制算法,解决了该类工业过程非线性系统的换热控制问题。仿真结果表明,该方法具有较好的控制效果,可防止过热汽温大幅度波动,减小过热汽温的动态和稳态偏差。

有机朗肯循环余热利用系统的多模型预测控制

针对有机朗肯循环(Organic Rankine Cycle,ORC)余热利用系统大范围运行工况(膨胀机转矩[20,35]expF?N·m,工质泵转速[300,550]ppR?r/min)的控制问题,提出基于线性离线多模型的多模型预测控制策略。对ORC实际运行过程中的不同工况进行基于离线线性模型的预测控制器设计。综合考虑当前时刻系统输出残差与输出残差累积值,设计切换策略,对不同运行工况下的子控制器进行切换。设计仿真实验对该算法在大范围运行工况的ORC系统上的控制效果进行验证。结果表明,多模型预测控制能够适用于大范围运行工况的ORC系统,并取得良好的控制效果。

单轴燃气轮机的多模型预测控制

针对单轴燃气轮机这样大型复杂且具有极强非线性的热力系统,利用Matlab/Simulink对某型单轴燃气轮机系统进行了仿真,并采用自适应多模型广义预测控制的先进控制方法对转速控制器进行了仿真分析。仿真表明,该控制方案对燃气轮机的转速控制取得了很好的效果,具有实际应用价值,为燃气轮机的转速控制提供了一种新的思路。

太阳能热发电系统多模型加权预测控制研究

针对太阳能热发电过程中广泛存在的随机性和不确定性问题,文中采集实测的数据进行聚类后建立多模型,设计了多模型加权预测控制器.首先,采用模糊聚类算法对实测的太阳能热发电数据进行分类,再用递推最小二乘法建立系统的多模型作为预测模型;其次,取集热器入口温度、太阳辐照强度以及环境温度为扰动信号,以导热熔盐的流速为控制量控制集热器的出口温度,并针对不同的子模型设计预测控制器;第三,按照子控制器的加权策略得到最小的控制增量并对系统进行稳定性分析;最后,进行试验仿真分析,和目前多采用的单模型预测控制结果比较,加权多模型预测控制精度更高,滞后时间更短.