◎ 習春苗
電力工業模型預測控制
——現狀與發展
◎ 習春苗
模型預測控制是一種基于模型的先進的具有優化性能的控制算法,近年來在復雜電力工業系統中逐漸成為研究的熱點。該文全面介紹了模型預測控制在電力行業中的各類系統中的應用現狀。在電力行業生產運行控制過程中,模型預測控制能夠滿足電力系統各個子系統的優化控制,并實現最大程度的節能。在合理的處理約束的前提下,達到滿意的負荷跟蹤效果。分布式預測控制實現了廠級分布優化控制的目標。在電力系統自動發電控制中,模型預測控制可實現發電機變化率約束的處理。最后對現在存在的理論與應用方面所存在問題進行了闡述并提出有待改進和研究的幾個主要問題。

模型預測控制問世之初,模型預測控制是一種應用于工業過程中的啟發式控制算法,通過幾十年的發展,已經發展成為了一個新的學術界研究方向,具有豐富的理論基礎和實踐。被眾多學者認為是最有發展前景的先進控制算法。預測控制算法具有強大的處理約束的性能,能滿足實際工業過程可理論研究過程中對約束的要求,近年來,在先進制造、能源、環境、航天航空、醫療等許多領域中,都出現了不少用預測控制解決約束優化控制問題的報道。此外,許多學者根據不同工業過程的不同控制要求,提出各種改進控制算法,包括非線性預測控制、階梯式模型預測控制,分布式預測控制等。但是,不同的模型預測控制都具有基本相似的控制性能:1)良好的約束處理性能,包括輸入約束的處理,輸出約束的處理,和一些優化性能指標約束的處理。2)控制算法在計算過程中應用系統的過程模型,控制器的設計直接體現被控過程動態。3)模型預測控制算法應用預測的未來時刻行為特征,能直接處理耦合問題和多變量問題,將系統的控制問題轉化為優化問題。本文在分析電力生產過程電力系統的自動發電控制的基礎上,考慮模型預測控制算法所具有的優點,對模型預測控制的應用現狀和未來的發展方向進行綜述。
模型預測控制在電力生產過程應用中存在的問題
電力生產過程的發電系統主要組成部件為鍋爐、汽輪機和發電機。鍋爐實現將化學能轉化為熱能的過程,汽輪機和發電機實現由熱能轉化為電能的過程。電廠通過消費煤炭,石油等一次能源生產二次能源,實現發電廠節能降耗不僅能提高電廠的經濟效益,實現利益最大化,而且能減低環境污染,實現可持續發展。因此,電站自動化技術以節能降耗為首要目標。從這一控制角度考慮,控制器必須具有能減少主汽溫波動,允許采用高設定值的特點,從而達到控制目標。減少主汽溫波動的主要目標是延長機組的使用壽命,減少因機械應力導致的微裂紋,從而減少因維護系統所需要的開支。將模型預測控制成功的應用到實際工業過程仍然有許多問題需要解決處理,比如如何獲得復雜系統準確的被控模型,如何解決復雜系統各種復雜的約束條件,如何實現優化過程的實時性等。相信隨著諸多學者的深入研究和探索,模型預測控制的理論和實踐發展將會更加完善,在工業被控過程中的應用將會越來越廣泛。并能盡可能的滿足電力生產過程中對節能降耗的要求。
在大規模互聯電力系統中,自動發電控制(AGC)不僅能夠滿足對發電功率和負荷功率的控制要求,而且能夠實時的對電力系統的負荷進行快速跟蹤。電力系統頻率的穩定能保證發電質量。我們希望能在電力系統正常的運行下達到以下的三個控制目標:快速響應負荷擾動和迅速跟蹤發電的隨機變化;在控制區域內調節各自的發電機組出力;對于周期性的負荷變化按發電計劃調整出力。隨著電力行業的發展,現代電力系統已經發展成為大規模復雜系統,這類系統的組成部分通常是多個區域子系統。對傳統電力系統的控制方法-集中控制已經不能將模型預測控制的優良性能發揮到極致。隨后學者通過研究提出了針對這類新系統的控制方法-分布式模型預測控制,相信隨著這種方法的不斷研究和發展,其在電力系統中將會有越來越廣泛和深入的應用,并在電力市場中發揮舉足輕重的作用。
近幾十年來,隨著理論的研究和在實踐過程中應用,模型預測控制已成為控制并解決電力工業復雜系統優化問題的有效手段。分散控制系統(DCS)的迅速發展進一步推進了模型預測控制的應用范圍,成為解決復雜電力系統控制問題的強有力的手段。DCS 在結構上實現分散化,具有強大的數據處理能力和通信功能,因此能成功的應用到復雜的電力被控系統中。模型預測控制在復雜電力工業系統控制應用過程中仍需解決如下幾個問題:(1)在建模方面。模型預測控制的成功應用很大程度上依賴于可靠的系統模型,但是電力系統通常比較復雜,導致建立精確模型困難重重,如何建立精確的數學模型是今后研究的一個重要課題;(2)在電廠過程控制方面。如何實現熱工過程中人為給定的設定值,約束條件和優化條件,滿足利益最大化,降低環境污染等多個目標需要諸多學者進行深入的研究。(3)在電力系統自動發電控制方面。未來電力系統將大量采用柔性交流傳輸系統裝置(FACTS)。如何提高FACTS的經濟性能和安全性能是今后研究課題的難點和重點,也是一個具有重大研究意義的研究方向。
(作者單位:華北電力大學)