[发明专利]基于分层模型预测控制算法的超临界机组协调控制方法

说明书

本发明公开了一种基于分层模型预测控制算法的超临界机组协调控制方法，包括如下内容：将超临界机组的被控对象看作一个三输入三输出的多变量系统，系统的输入量为给水流量、汽机调门开度和实际入炉煤量，输出量为机组实发功率、机侧主汽压力和分离器出口温度；将超临界机组的被控对象的不同工况的子模型按CARIMA模型进行表述，并基于丢番图方程求得模型预测值，最终以性能指标函数最小为优化目标求取当前最优控制量；采用分层结构算法，建立三层子模型集；根据机组运行负荷范围、控制偏差及偏差变化率的大小，组合不同层次、不同数量的子模型集，以适应机组运行时的不同控制目标。本发明能有效保证超临界机组的控制效果，满足实际工程需要。

技术领域

本发明涉及热能与动力工程的自动控制方法，尤其涉及一种基于分层模型预测控制算法的超临界机组协调控制方法。

背景技术

电力系统目前的发展趋势是低碳化，包括风电、光伏发电、水电及核电在内的清洁能源本身具有随机性和波动性，大量接入电网势必影响电网的安全性和稳定性。

为给电力系统安全运行提供可靠性支撑，还是需要发挥火电“压舱石”的作用，不断提高火电机组的灵活性运行水平。目前几乎所有燃煤电厂的协调控制系统都以PID为基础，而PID控制器在机组大范围变负荷运行时，并不适应大滞后、非线性、约束多及强耦合的协调系统被控对象，导致机组AGC、一次调频等涉网功能不满足电网要求，进而严重制约火电机组的运行灵活性。切换子模型或子控制器的方法虽易实现且计算负担较轻，但易导致控制量跳变，不利于系统稳定；加权子模型或子控制器的方法虽能实现系统的平滑过渡，但计算负担加大。

发明内容

发明目的：针对现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种能够提高机组负荷调节性能及拓宽负荷调节宽度，同时保证主汽压力、主汽温等关键参数的控制性能的超临界机组协调控制方法。

技术方案：本发明所述的一种基于分层模型预测控制算法的超临界机组协调控制方法，包括如下内容：

(1)将超临界机组的被控对象看作一个三输入三输出的多变量系统，所述多变量系统的输入量为给水流量、汽机调门开度和实际入炉煤量，输出量为机组实发功率、机侧主汽压力和分离器出口温度；

(2)将所述超临界机组的被控对象的不同工况下的子模型按CARIMA模型进行表述，并基于丢番图方程求得模型预测值，最终以性能指标函数最小为优化目标求取当前最优控制量；

(3)采用分层结构算法，建立三层子模型集；根据机组运行负荷范围、控制偏差及偏差变化率的大小，组合不同层次、不同数量的子模型集，以适应机组运行时的不同控制目标。

进一步的，步骤(1)中，采用现场的阶跃响应试验数据辨识所述超临界机组30％～100％Pe的数学模型。

具体的，步骤(1)中，采用如下公式表述所述被控对象：

其中，为输出量，分别代表机组实发功率N_e、机侧主汽压力p_st和分离器出口温度T_sep，为输入量，分别代表给水流量D_fw、汽机调门开度u_t和实际入炉煤量r_B，G_ij为第j个输入量对第i个输出量影响的传递函数，i、j＝1，2，3。

具体的，步骤(2)中，采用如下公式将所述超临界机组的被控对象的不同工况下的子模型按CARIMA模型进行表述：

其中，z^-1为后移算子，Δ＝1-z^-1为差分算子，均为关于z^-1的多项式，k为时刻，ξ_i(k)为噪声；

将上式等号两边同乘差分算子，得：