基于一阶LADRC的锅炉主蒸汽温度控制策略

针对锅炉主蒸汽温度控制效果不佳的现象,首先建立了发电机组容量为300 MW的汽包锅炉主蒸汽温度模型,并将传统的PID串级控制应用其中,然后基于锅炉的主蒸汽温度特性,在原有的串级控制方案上进行了优化,设计了一种应用一阶线性自抗扰控制器(linear active disturbance rejection controller,简称LADRC)的串级控制方案。最后使用Matlab/Simulink仿真平台对两种控制方案进行实验仿真。结果表明,与传统的PID串级方案进行对比,应用一阶LADRC的串级控制方案,系统具有更快的响应能力并且超调量较低。当系统受到外界扰动时候,使用一阶LADRC串级控制方案系统仅经过一次震荡便达到稳定状态,具有更好的抗扰性。

锅炉汽温调节系统控制策略的优化研究

锅炉汽温调节系统的控制策略优化是提高锅炉系统效率和稳定性的关键一环。通过对锅炉汽温调节系统的控制算法和参数进行优化,可以实现锅炉运行的精确控制和优化能源利用。介绍了引起锅炉汽温调节系统变化的因素,进而分析了锅炉汽温调节系统的控制优化策略,包括经典控制与现代控制两种方式,确保提高锅炉系统的温度稳定性和响应速度。这些优化应用为锅炉运行提供了更精确和高效的控制手段,并对提升锅炉系统的性能和节能效果具有重要意义。

锅炉主蒸汽温度控制策略浅析

解析了主蒸汽温度控制系统内涵盖的调节对象特性,总结了新颖的锅炉主蒸汽温度控制系统的特点。在此策略下的主蒸汽温度控制系统,完全可以适应机组负荷静态下的全工况和动态下50%~100%范围及5%变化率的变负荷运行。

基于改进等价输入干扰观测器的主蒸汽温度系统阶梯式动态矩阵控制

由于频繁而广泛的负荷变化引起的未知扰动以及对发电效率和运行安全的严格控制要求,主蒸汽温度的控制变得越来越具有挑战性。为此,针对高阶动态扰动响应迟滞的问题,提出一种以阶梯式动态矩阵控制算法(SDMC)为核心的抗干扰控制方案,从根本上解决了主蒸汽温度控制系统的大滞后、大惯性以及多扰动的问题。实例仿真表明,提出的改进等价输入扰动观测器(IEIDO)可实现对不可测扰动和未知模型动态的实时估计与补偿,而SDMC既能够保证主蒸汽温度控制系统的快速性和稳定性,又能够根据引入的可测扰动前馈补偿实现干扰的抑制。因此,所提出的方案可以保证机组运行的安全性、稳定性、经济性和灵活性,在电力行业有着广阔的应用前景。

基于主汽温多模型的变论域模糊控制

火电厂主汽温系统具有非线性、大惯性、大迟延性等特点,针对传统串级PID控制在不同工况下控制效果变差且难以适应的问题,提出一种基于模糊决策构建切换算法的多模型变论域模糊控制方法。首先,基于预处理过的某火电厂历史数据利用改进粒子群算法对导前区和惰性区传递函数优化建模,再将其拟合为一阶纯迟延形式的广义被控对象。之后,在常规模糊PID的基础上引入变论域思想,并根据不同工况设计不同控制器,同时用改进粒子群优化变论域参数。最后,在控制过程中,采用模糊规则推理得到实际各控制器输出权值,从而实现多工况控制。仿真结果表明,在不同工况下较传统控制方案,控制品质有明显提升,表现出较好的鲁棒性。

汽温联合控制系统改进GRU控制算法研究

针对超临界机组直流锅炉汽水系统所具有的大惯性、大迟延等特点,研究如何联合控制主汽温和中间点温度。首先,基于某600MW超临界机组运行数据,以中间点温度、主汽温度系统作为被控对象进行建模;然后,设计出一款改进的门控循环单元神经网络(GRU)的控制器,神经网络各项权值通过麻雀搜索算法优化;最后,将该控制器应用于中间点温度主汽温联合控制。结果表明,相比于传统门控循环单元神经网络控制的单独主汽温控制,本文提出的控制器取得了更好的控制效果。

基于神经网络模型的锅炉主蒸汽温度预测控制

为解决传统控制方法在火力发电机组蒸汽温度控制过程中存在的强非线性、大迟延的难题,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络在线估计和粒子群(PSO)滚动优化的预测控制算法。该方法将常规串级控制系统的主回路控制器用预测控制器替代,采用LSTM神经网络建立主蒸汽温度控制系统的过程模型,通过多步预测实现了对复杂非线性系统模型的精确预测。利用PSO算法在线求解主蒸汽温度控制系统的最优预测控制律,避免了传统递推方法无法直接求解非线性优化问题。仿真结果表明:与传统主蒸汽温度串级控制策略相比,该控制算法明显改善了控制系统的快速性,抗扰能力较强,对主蒸汽温度这类具有非线性及模型不精确的被控对象有一定的参考价值。

Generalized Predictive Control for Superheated Steam Temperature Regulation in a Supercritical Coal-fired Power Plant

The design and implementation of a Generalized Predictive Control(GPC)strategy for the superheated steam temperature regulation in a supercritical(SC)coal-fired power plant is presented.A Controlled Auto-Regressive MovingAverage(CARMA)model of the plant is derived from using the experimental data to approximately predict the plant’s future behavior.This model is required by the GPC algorithm to calculate the future control inputs.A new GPC controller is designed and its performance is tested through extensive simulation studies.Compared with the performance of the plant using a conventional PID controller,the steam temperature controlled by the GPC controller is found to be more stable.The stable steam temperature leads to more efficient plant operation and energy saving,as demonstrated by the simulation results.Plant performance improvement is also tested while the plant experiences the load demand changes and disturbances resulting from the malfunctioning of coal mills.

基于OSELM-SGPC的主蒸汽温度优化控制仿真研究

为解决比例积分微分(PID)控制器难以在大迟延、大惯性的主蒸汽温度被控对象上取得理想控制效果的问题,通过改进极限学习机(ELM)网络构建预测模型控制器,在解决传统神经网络算法训练速度慢、模型参数选取复杂的问题的同时,对主蒸汽温度进行多步预测,从而更好地抑制扰动。将阶梯式广义预测控制器(SGPC)作为滚动优化控制器,进一步优化计算过程,从而搭建了在线贯序极限学习机-阶梯式广义预测控制器(OSELM-SGPC),充分兼顾预测效果与计算复杂度。通过主蒸汽温度设定值扰动、给煤量扰动以及给煤量和给水量叠加扰动等试验,并与传统串级PID控制作对比,充分验证了OSELM-SGPC的有效性和优越性。

基于模糊PID的区域供热锅炉主汽温控制方法

锅炉供热仍是目前大部分区域取暖的主要方式,但其温度不可控是一大问题,为此,提出基于模糊PID的区域供热锅炉主汽温控制方法。在闭环辨识条件下先通过分析热锅炉主汽温温度控制系统的动态模型,计算其连续的传递函数,进而反向推导得出实际的主汽温辨识模型,使系统在离线条件下也可以完成汽温控制。然后构建出汽温预测模型得出温度预测结果,在PID控制的基础上添加模糊控制策略,运用比例环节以及微分环节,将误差组成线性组合,实现区域供热锅炉主汽温控制,最后利用实验证明所提方法的先进性。实验结果表明,所提方法对供热锅炉主汽温控制的精度高、超调量小以及调整所需时间短,具有一定研究价值。

基于PI-DMC的发电机组主蒸汽温度串级前馈预测控制策略

针对发电机组主蒸汽温度控制系统惯性大、时滞长、扰动大的特点,结合比例积分微分(PI)控制和动态矩阵控制(DMC)的优点,提出一种基于PI-DMC的发电机组主蒸汽温度串级前馈预测控制策略。以控制量为燃料量、被控量为主蒸汽温度,利用遗忘因子递推最小二乘法对主蒸汽温度控制系统模型参数进行辨识;通过对模型施加单位阶跃信号得到预测模型,并通过反馈校正在线修正预测值;对目标函数实时滚动优化得到当前时刻控制量,并设定控制权重对PI和DMC进行优化组合。仿真结果表明:与串级PID和DMC控制相比,提出的控制策略在模型适配且施加干扰时,调节时间约20 s、超调量仅6.47%;在模型失配且施加干扰时,调节时间约30 s、超调量为6.03%。工程应用结果表明:相较于工业现场原控制策略,提出的控制策略控制精度提高了66.91%,同时汽包液位的控制精度提高了47.23%,符合现场设计要求。

广义预测控制算法在火电机组汽温控制中的应用

由于火电机组主汽温的大延迟、大惯性与模型不确定性,主汽温控制一直都是控制系统中的难点。工业控制使用最广泛的是常规PID控制,在火电机组中使用的常规串级PID控制的控制效果相对一般。文章对广义预测控制算法的机理进行了介绍,分析GPC-PID控制在主汽温调节系统的结构与调节质量,并通过MATLAB对GPC与增量式PID控制仿真进行分析。

模糊免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延和时变等特性, 传统的火电厂主汽温控制系统大多采用基于模型的常规PID串级控制方法。本文借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性, 提出将模糊免疫PID控制策略应用到火电厂主汽温控制系统中。仿真研究表明, 该方法的控制效果优于常规的PID控制, 能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质, 即使发生扰动时也具有较强的鲁棒性和自适应能力。

PFC-PID串级控制在主汽温控制系统中的应用研究

针对火电厂主汽温控制系统大惯性、大迟延、慢时变以及扰动因素较多,常规串级PID控制难以取得满意的调节效果的特点,该文介绍并分析了预测函数控制(PFC)的基本原理和特点,给出了一阶加纯滞后系统的预测函数控制的具体算法,并将PFC和PID控制相结合,提出了PFC-PID串级主汽温控制策略。系统的内回路采用PID控制,内回路和主调节区对象构成PFC的广义被控对象,对广义被控对象进行拟合简化得到一阶加纯滞后对象,作为PFC的预测模型,算法简单;预测模型失配时,系统仍具有良好的控制品质,易于工程实现,具有较高实际应用价值。大量的仿真实验表明,采用PFC-PID串级控制策略的主汽温控制系统的动态品质明显优于采用PID串级控制策略的系统,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。

神经网络预测控制算法及其应用

针对电站中具有大惯性和变参数等特性的主汽温系统,提出了一种神经网络预测控制算法。该方法是用神经网络来实现预测控制算法中的模型预测和优化计算。将这种算法用于主汽温控制的仿真研究表明,该控制方案表现出良好的控制品质并能适应被控对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。它明显优于传统的PID控制。

多模型预测函数控制及其应用研究

提出了多模型预测函数控制策略 ,并给出了模型平滑切换方法。将多模型预测函数控制策略应用于主汽温控制系统 ,仿真结果表明 。

热力系统串级控制PID参数优化研究

提出一种稳定域约束的串级PID控制器的参数优化方法。首先根据广义H_B定理得到串级PID控制器参数的稳定域约束条件,然后利用遗传寻优算法获得ITAE性能指标最优的串级PID控制器参数,最后通过对锅炉过热汽温和火电厂主汽压力的串级控制系统的研究,表明该方法有效且易于实现,设定值跟踪和扰动响应曲线输出平缓、超调量小、调节时间短。

主汽温系统模糊自适应预测函数控制

提出了基于有限脉冲响应(FIR)模型的预测函数控制(PFC)算法,给出了采用1个基函数(阶跃函数)和2个基函数(阶跃函数、斜坡函数)的控制律的解析解,分析了闭环系统稳态特性,结果表明,系统对于设定值变化和输出扰动均无余差。结合该算法、T-S模糊建模和自适应控制技术,提出了模糊自适应预测函数控制(FAPFC)策略,该方法实现简单,对工况变化具有优良的适应性。针对某超临界600MW直流锅炉主汽温对象,设计预测函数-比例(PFC-P)串级控制系统,经4种典型工况下的阶跃响应试验表明,采用PFC-P串级控制策略的主汽温系统具有良好的动态性能,明显优于采用PID-P串级控制策略的主汽温系统;为了克服负荷变化对主汽温系统性能的影响,采用了FAPFC策略,仿真结果表明,系统具有良好的负荷适应性,负荷大范围升降时,主汽温度变化能维持在5℃以内,而且控制量变化平稳,具有较高的工程实用价值。

过热汽温的稳定自适应预测函数控制

针对火电厂锅炉过热蒸汽温度的动特性设计了一种基于Laguerre模型的稳定自适应预测函数控制器。通过对闭环系统状态方程的稳定性分析,依据Lyapunov稳定性定理得到了控制系统稳定的必要条件。对于不同负荷情况下模型发生跳变所引起的不稳定,该文提出一种衰减因子补偿校正方法,并使用混沌算法在线寻优调节衰减因子,提高了控制品质。仿真研究中根据多模型切换性能指标函数来判断模型跳变,当负荷变化时,在线辨识模型参数,得到较好的控制结果,证明该算法的有效性。

预测函数控制及其应用研究

介绍并分析了预测函数控制(PFC)的基本原理和特点,给出了一阶加纯滞后系统的预测函数控制的具体算法。将PFC和PID控制相结合,提出了PFC-PID串级主汽温控制策略。系统的内回路采用PID控制,内回路和主调节区对象构成PFC的广义被控对象,对广义被控对象进行拟合简化得到一阶加纯滞后对象,作为PFC的预测模型,算法简单;预测模型失配时,系统仍具有良好的控制品质,易于工程实现,具有较高实用价值。大量的仿真实验表明,采用PFC-PID串级控制策略的主汽温控制系统的动态品质明显优于采用PID串级控制策略的系统,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。