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預(yù)測控制技術(shù)用于燃煤鍋爐再熱汽溫控制的研究

2019-01-07 01:41:48高星宇甄偉靜武曉華
山東電力技術(shù) 2018年12期
關(guān)鍵詞:模型

楊 碩,高星宇 ,甄偉靜 ,武曉華

(1.湛江中粵能源有限公司,廣東 湛江 524099;2.河北省發(fā)電過程仿真與控制工程技術(shù)研究中心(華北電力大學(xué)),河北 保定 071003)

0 引言

目前國內(nèi)大型火電機組的鍋爐再熱汽溫控制,仍采用常規(guī)的串級PID控制系統(tǒng)。而電廠汽溫對象的慣性很大,且噴水閥存在嚴重的非線性,當(dāng)機組負荷變化時,汽溫可能偏離設(shè)定值8~10℃,超溫頻繁,嚴重影響火電機組的安全、經(jīng)濟運行[1]。為此,針對這類具有大時滯特點的熱工系統(tǒng)的先進控制算法的研究一直是控制領(lǐng)域的重點。

面向大滯后過程比較有效的控制方法一般有Smith預(yù)估、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家控制、預(yù)測控制等。這些控制算法中,預(yù)測控制憑借其對模型精度要求低、在線優(yōu)化計算方便、易實現(xiàn)、綜合控制質(zhì)量好的優(yōu)點[2],受到了工業(yè)生產(chǎn)的青睞。 文獻[3]將基于模型的預(yù)測控制方法應(yīng)用于電站的控制中,以解決電廠控制中的汽溫控制問題。

預(yù)測控制是20世紀70年代后期提出,到20世紀80年代預(yù)測控制的應(yīng)用和研究有了很大發(fā)展。預(yù)測控制是基于被控對象預(yù)測模型的控制算法,模型包含了對象歷史動態(tài)信息。針對未來控制策略,預(yù)測模型可以預(yù)估系統(tǒng)未來狀態(tài),根據(jù)具體算法進行控制。基于輸出預(yù)測的PID控制、D步超前預(yù)測等算法,以湛江電廠600 MW亞臨界燃煤機組再熱汽溫被控對象進行仿真試驗,對預(yù)測算法進行分析。

1 600 MW機組鍋爐再熱汽溫被控對象的動態(tài)數(shù)學(xué)模型

預(yù)測控制以被控過程的數(shù)學(xué)模型為設(shè)計基礎(chǔ)。以湛江電廠2號機組(600 MW機組)為測試對象,測試再熱汽溫被控對象的動態(tài)特性。由于該廠再熱器設(shè)計與布置的問題,導(dǎo)致煙氣擋板在關(guān)到最小的情況下,依然無法降低再熱蒸汽溫度,故犧牲機組的熱效率,采用事故噴水減溫控制。由于導(dǎo)前區(qū)溫度測點布置太靠近減溫器,進入飽和區(qū),不能進行串級控制。

進行現(xiàn)場特性試驗。試驗過程中不改變機組的AGC指令,將機組負荷穩(wěn)定在480 MW工況上。手動階躍改變鍋爐A側(cè)再熱汽溫噴水閥的開度10%,對再熱汽溫做噴水減溫擾動試驗,記錄相關(guān)的試驗數(shù)據(jù)。鍋爐A側(cè)和B側(cè)再熱噴水閥指令正、反方向的階躍擾動試驗曲線基本相同,經(jīng)對記錄數(shù)據(jù)進行模型擬合,獲得再熱減溫噴水閥開度變化Δμ,對末級再熱器出口汽溫變化ΔT的動態(tài)數(shù)學(xué)模型為

不失一般性,以B側(cè)再熱汽溫為例進行分析。

2 基于輸出預(yù)測的PID控制

PID預(yù)測控制是在經(jīng)典PID控制系統(tǒng)的反饋環(huán)節(jié)上增加了一個預(yù)測器,如圖1所示。

圖1 PID預(yù)測控制系統(tǒng)方框圖

PID預(yù)測控制系統(tǒng)可以選擇不同類型的預(yù)測器,本文分別以CARMA模型和灰色模型為例,介紹控制系統(tǒng)的實現(xiàn)過程。

2.1 基于CARMA模型預(yù)測的PID控制

被控對象的CARMA模型[4]表示為

式中:y(t),u(t)和 ω(t)分別表示輸出、控制量和白噪聲;d為純遲延。有

經(jīng)過推導(dǎo)可以得到

式中:l為遲延系數(shù)。

針對B側(cè)再熱汽溫對象,采用基于CARMA模型的PID預(yù)測控制。在單位階躍輸入信號作用下,系統(tǒng)在名義模型和失配時的控制效果如圖2~5所示。PID控制與基于CARMA預(yù)測PID控制系統(tǒng)控制品質(zhì)對比見表1。

圖2 名義模型PID與CARMA預(yù)測PID系統(tǒng)被控量曲線

圖3 名義模型PID與CARMA預(yù)測PID系統(tǒng)控制量曲線

觀察兩組曲線和控制品質(zhì)可以發(fā)現(xiàn):名義模型時,相同參數(shù)的PID控制作用下,加入CARMA模型預(yù)測反饋可以大幅度縮短穩(wěn)定時間,減少超調(diào)量;模型失配時,兩種控制控制品質(zhì)都有較大程度的惡化,但基于CARMA預(yù)測的PID控制魯棒性是優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制的;加入CARMA模型預(yù)測反饋后,PID控制下的輸出波動情況有所平滑。

圖4 模型失配PID與CARMA預(yù)測PID系統(tǒng)被控量曲線

圖5 模型失配PID與CARMA預(yù)測PID系統(tǒng)控制量曲線

表1PID控制與基于CARMA預(yù)測PID控制系統(tǒng)控制品質(zhì)對比

2.2 基于灰色模型預(yù)測的PID控制

信息中部分明確、部分不明確的系統(tǒng)稱灰色系統(tǒng)。灰色預(yù)測是根據(jù)系統(tǒng)中有限的一組歷史數(shù)據(jù),建立灰色模型(GM),再根據(jù)所得模型預(yù)測灰色系統(tǒng)的未來行為[5]。 灰色預(yù)測的基本流程[6]如圖 6所示。

圖6 灰色預(yù)測流程

原始數(shù)據(jù)預(yù)處理包括對數(shù)據(jù)進行濾波、去除粗大值處理、均值處理。灰色序列生成可以將數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律增強,本文選擇累加生成方法。第一個數(shù)據(jù)不變,第二個數(shù)據(jù)是原始的第一與第二個數(shù)據(jù)相加,第三個數(shù)據(jù)是原始的第一、第二與第三個相加……得到的灰色模型P步預(yù)測結(jié)果為

ag,bg是灰色模型參數(shù),辨識公式為

式中:x(0)為原始數(shù)據(jù),x(1)為一次累加后的數(shù)據(jù)。

針對上一節(jié)中的過程對象,進行基于灰色預(yù)測的PID控制。在單位階躍輸入信號作用下,系統(tǒng)在名義模型和失配時的控制效果如圖7~10所示,控制品質(zhì)對比見表2。

觀察上述曲線和各自的控制品質(zhì)發(fā)現(xiàn):名義模型時,加入灰色模型預(yù)測反饋可以縮短穩(wěn)定時間,大幅度減少超調(diào)量;模型失配時,基于灰色預(yù)測PID控制的魯棒性優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制。

圖7 名義模型PID與灰色預(yù)測PID控制系統(tǒng)被控量曲線

圖8 名義模型PID與灰色預(yù)測PID控制系統(tǒng)控制量曲線

圖9 模型失配PID與灰色預(yù)測PID控制系統(tǒng)被控量曲線

圖10 模型失配PID與灰色預(yù)測PID控制系統(tǒng)控制量曲線

表2 PID控制與基于灰色預(yù)測PID控制系統(tǒng)控制品質(zhì)對比

3 D步超前預(yù)測控制

對被控對象進行多步超前預(yù)測,取超前控制量數(shù)為M,預(yù)測步數(shù)為P,預(yù)測輸出為

前l(fā)-1步為CARMA預(yù)測模型,余下P-l+1步寫成矩陣表達式

其中

由此可以得到多步預(yù)測的目標(biāo)函數(shù)如式(17)。當(dāng)取 Jd極小值,得到 ΔU=(GTG+I)-1GTF,由此可以得到未來k時刻的控制量,實現(xiàn)對被控對象的控制。單位階躍輸入D步預(yù)測控制效果如圖11~14所示,控制品質(zhì)對比見表3。

式中:yr為期望輸出值。

圖11 傳統(tǒng)PID控制與D步預(yù)測控制系統(tǒng)被控量曲線

圖12 傳統(tǒng)PID控制與D步預(yù)測控制系統(tǒng)控制量曲線

圖13 工況改變時PID與D步預(yù)測控制系統(tǒng)被控量曲線

圖14 工況改變時PID與D步預(yù)測控制系統(tǒng)控制量曲線

表3 PID控制與D歩預(yù)測控制系統(tǒng)控制品質(zhì)對比

觀察上述曲線和各自的控制品質(zhì)發(fā)現(xiàn):名義模型時,D步預(yù)測可以縮短穩(wěn)定時間,減少超調(diào)量,改善品質(zhì);模型失配時,D步預(yù)測控制系統(tǒng)魯棒性不如傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)的。

4 結(jié)語

針對大慣性的再熱汽溫系統(tǒng),選取多種預(yù)測控制策略與傳統(tǒng)PID控制進行仿真研究,可以看出預(yù)測控制技術(shù)可以克服大遲延對控制系統(tǒng)的影響,有效改善系統(tǒng)的控制品質(zhì),提高魯棒性。預(yù)測控制技術(shù)對于大慣性、大滯后的熱工過程控制是有效的,在熱工過程控制中具有廣闊的應(yīng)用前景。

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