[发明专利]一种融合支持向量机的SCR脱硝系统扰动抑制预测控制方法有效

专利信息
申请号: 201911164271.X 申请日: 2019-11-25
公开(公告)号: CN110908351B 公开(公告)日: 2022-11-18
发明(设计)人: 李益国;曾令超;刘西陲;沈炯;潘蕾;吴啸;张俊礼 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G05B19/418 分类号: G05B19/418
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 姜慧勤
地址: 210096 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 融合 支持 向量 scr 系统 扰动 抑制 预测 控制 方法
【说明书】:

发明公开了一种融合支持向量机的SCR脱硝系统扰动抑制预测控制方法,每个控制周期内,利用卡尔曼滤波对系统的增广模型进行状态估计,同时得到系统状态和等效输出扰动的估计值,对系统未来输出的预测则由基于状态空间模型的状态预测和基于支持向量机的扰动序列预测两部分组成。本发明通过引入支持向量机来预测等效输出扰动,提高了模型预测精度及自适应能力,改善了系统应对不可测扰动的响应性能,显著提高了电厂SCR脱硝系统抑制一类有一定规则性和可预测性不可测扰动的能力,降低了脱硝装置出口NOx浓度与设定值之间的偏差水平。

技术领域

本发明涉及一种融合支持向量机的SCR脱硝系统扰动抑制预测控制方法,属于热工自动控制技术领域。

背景技术

选择性催化还原(SCR)烟气脱硝技术是目前火电机组烟气脱硝技术中成本较低且技术相对成熟的一种,实际应用较为广泛。当前国内的火电机组SCR脱硝系统仍普遍采用传统的PID控制方式,而SCR脱硝系统具有大惯性、大延迟的特点,因此PID控制器往往不能达到很好的控制效果,烟气出口氮氧化物(NOx)浓度波动较大。模型预测控制能够通过预测被控对象未来的行为进行实时优化控制,并具有处理约束的能力,在化工、电力等领域的过程控制中得到了较为广泛的应用。近年来,已有众多学者将动态矩阵算法、模型预测控制算法成功应用于火电机组SCR脱硝系统中,并取得了一定的改善效果,但当系统存在较大不可测扰动时,调节效果仍较差。SCR脱硝系统特性复杂,存在着一些规律复杂不可测扰动的影响,如何提高模型预测控制的扰动抑制能力成为进一步改善SCR脱硝系统控制效果的关键。传统的预测控制算法不能有效抑制不可测扰动,特别是一类有一定的规则性和可预测性的扰动信号。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是:提供一种融合支持向量机的SCR脱硝系统扰动抑制预测控制方法,能够有效抑制有一定的规律性和可预测性扰动信号为代表的系统不可测扰动。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:

一种融合支持向量机的SCR脱硝系统扰动抑制预测控制方法,包括如下步骤:

步骤1,在稳定运行状态下,将SCR脱硝系统切换到手动状态,以脱硝装置喷氨量为控制量,对脱硝装置出口NOx浓度进行开环阶跃响应试验获取运行数据,经辨识后得到由喷氨量到出口NOx浓度的传递函数Gm(s);

步骤2,确定采样时间,将传递函数Gm(s)转换为离散状态空间模型,并将输出扰动项作为扩增项对离散状态空间模型中系统的状态变量进行扩增,得到增广状态空间模型;

步骤3,设置预测控制器的参数,包括预测时域P、控制时域M、误差权矩阵Q、控制权矩阵R;设置卡尔曼滤波的参数,包括误差协方差矩阵的初始值PK(0)、扰动协方差矩阵Qn、噪声协方差矩阵Rn;根据上述设置的参数,确定脱硝装置出口NOx浓度的预测模型;

步骤4,设置控制量约束条件umin,umax,Δumin,Δumax,以及k时刻对控制量增量ΔU(k)的约束条件,其中umin、umax依次为控制量约束的最小值、最大值,Δumin、Δumax依次为控制量增量约束的最小值、最大值;

步骤5,设置在线支持向量机的参数,包括扰动序列阶次nd、训练样本数N、正规化参数c、核参数σ;

步骤6,对预测控制器广义状态进行初始化,对在线支持向量机训练样本集及决策函数系数进行初始化,初始化完成后,在每个控制周期内,依次执行步骤7至步骤11;

步骤7,利用卡尔曼滤波对增广状态空间模型进行状态估计,得到系统广义状态的估计值

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