[发明专利]一种基于循环流化床机组的多变量约束预测控制方法

说明书

一种基于循环流化床机组的多变量约束预测控制方法，涉及循环流化床AGC控制的研究领域。包括以下的步骤：确定控制对象的AGC运行工况区间，划分工况点；获得4个工况点下的控制对象阶跃响应系数；获得4个工况点下的控制对象状态空间近似表述形式；获取由不同工况点子模型组成的线性变参数模型；获取预测控制算法的预测模型；进行预测控制算法的滚动优化，计算获得最优控制量；进行预测控制算法的反馈校正。本发明充分利用一次风量对于循环流化床锅炉“积碳”和蓄热的动态影响，提高机组AGC负荷跟踪速率。可提高描述循环流化床机组显著非线性特征的能力，能够更加准确的描述控制对象的特性，减小模型失配对控制算法性能的影响。

技术领域

本发明涉及循环流化床AGC控制的研究领域，具体是涉及一种基于循环流化床机组的多变量约束预测控制方法。

背景技术

循环流化床锅炉(Circulating Fluidized Bed Boiler，CFBB)燃烧效率高、燃料适应性广、燃烧污染低、脱硫效率高，在能源紧缺和环境保护的大背景之下，其应用前景非常广阔。然而循环流化床机组是一个非常复杂的多变量系统，具有非线性、大延迟、大惯性和强耦合等特性，且在结构上与常规工业煤粉锅炉机组存在较大的差异，目前针对CFBB机组AGC控制研究的主要有以下两个问题：其一，AGC控制结构研究较少，工程实践中直接套用传统煤粉锅炉机组的控制结构，无法充分利用CFBB的特性；其二，控制策略有待改进，PID加前馈解耦的传统控制方案无法获得理想的控制效果，尤其是AGC的负荷跟踪性能较差。

针对第二个问题，不少学者进行了深入的研究，将预测控制算法应用于CFBB机组的AGC控制问题中，并且也取得了一定的效果。而针对预测控制算法在CFBB机组AGC控制方面的应用，主要存在以下的问题：

(1)预测控制算法的研究基于单一工况进行，未考虑CFBB对象的非线性特征；

(2)未考虑涉及的各类输入输出约束问题；

(3)预测模型主要采用传递函数的形式，消除不可测扰动影响的能力有待增强。

综上，对于循环流化床机组的控制研究而言，提出充分利用机组特性的新型控制结构，并在此基础上设计新型控制策略，以此应对对象非线性、大延迟、大惯性和强耦合等特性，就显得尤为重要了。

发明内容

针对目前存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于循环流化床机组的多变量约束预测控制方法。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于循环流化床机组的多变量约束预测控制方法，包括以下步骤：

S1：确定控制对象的AGC运行工况区间，划分工况点

针对具体循环流化床机组控制对象的特性，确定AGC运行区间，取

Θ＝{Ne|Ne∈[40％ECR,110％ECR]} (1)

式(1)中，Θ为AGC的运行区间，Ne为机组功率(MW)，ECR为机组额定工况，40％ECR为低负荷运行状态，110％ECR为出力超发运行状态；

在上述区间范围内，以20％ECR为间隔，选取4个具体工况点，即40％ECR、60％ECR、80％ECR和100％ECR；

S2：获得4个工况点下的控制对象阶跃响应系数

在上述4个工况点，对实际电厂对象进行阶跃响应动态实验；以其中第l个工况点为例，设该对象有m维控制输入、p维输出，则获取的相应阶跃响应系数矩阵A_l,i，如式(2)所示：

式(2)中，m为输入量的个数，p为输出量的个数，N为模型长度，l为工况点个数；