發(fā)布時間：2021-09-07 04:37

　　優(yōu)化前饋-反饋控制策略是提高火電機組深度調峰能力的有力途徑。對于非最小相位對象,靜態(tài)前饋或不完全動態(tài)前饋在運行中較大偏離不變性原理時,不能有效補償擾動.基于電廠大數據平臺,本文建立了某300 MW機組除氧器水位控制系統的閉環(huán)仿真模型,在此基礎上設計了除氧器水位系統的最優(yōu)前饋-反饋控制策略。針對主要擾動給水流量,采用線性二次型調節(jié)器（LQR）設計離散狀態(tài)空間形式的動態(tài)前饋控制器,代替原來的靜態(tài)前饋控制器,并通過閉環(huán)仿真對PID反饋回路的調節(jié)器參數實施粒子群優(yōu)化,得到最優(yōu)前饋-反饋控制器。仿真與現場控制數據的對比表明了基于閉環(huán)辨識模型設計的LQR動態(tài)前饋-反饋控制器,在抑制動態(tài)偏差和消除擾動影響方面的明顯優(yōu)勢. 

【文章來源】：工程熱物理學報. 2020,41(10)北大核心EICSCD

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

圖１某３００?ＭＷ機組除氧器水位控制系統框圖??Ｆｉｇ．?１?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ａ?３００?ＭＷ?ｕｎｉｔ?ｄｅａｅｒａｔｏｒ?ｗａｔｅｒ?ｌｅｖｅｌ??ｃｏｎｔｒｏｌ?ｓｓｔｅｍ??

究??結果可以指導現場實際系統的改進。??２０８０??２０７０??０１２３４５６７８９?１０??時間／１０３ｓ??圖６除氧器水位控制系統有無靜態(tài)前饋仿真對比圖??Ｆｉｇ．?６?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｄｅａｅｒａｔｏｒ?ｗａｔｅｒ?ｌｅｖｅｌ?ｃｏｎｔｒｏｌ??ｓｙｓｔｅｍ?ｗｉｔｈ?ｏｒ?ｗｉｔｈｏｕｔ?ｓｔａｔｉｃ?ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ?ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ??２１３０??２１２０??－４０??０１２３４５６７８９?１０??時間／１０３Ｓ??圖５除氧器水位模型辨識辨識結果圖??Ｆｉｇ．?５?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔ?ｏｆ?ｄｅａｅｒａｔｏｒ?ｗａｔｅｒ??ｌｅｖｅｌ?ｍｏｄｅｌ??表ｉ辨識傳遞函數模型??Ｔａｂｌｅ?１?Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｔｒａｎｓｆｅｒ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ?ｍｏｄｅｌ??象，在沒有預先設定無自平衡模型結構的情況下，所??用閉環(huán)辨識方法準確辨識出了該積分特性。另外，給??水流量對水位的傳遞函數有一個ＲＨＰ零點０．５１４４，??因此不能用常規(guī)的方法設計給水流量動態(tài)前潰??圖４是本文用于辨識和仿真的數據段，圖４（ｃ）、??（ｂ）分別是除氧器凝結水位主、副調節(jié)閥的數據變??化，其閥門開度變化幅值很小，閥門基本處于全開??狀態(tài)。而圖４（ｂ）中凝結水變頻器指令變化幅度相對??較大，所以變頻器指令起主要控制作用。??辨識結果如圖５所示，根據擬合度計算公式??Ｆｆｉｔｓ??Ｘ）（識－沅）２??ｘ?１００??（９）??Ｙ２?￣?Ｖｉｆ??式中，２／ｉ是實際輸出；仏是辨識擬合輸出；拓是實際??輸出的均值。求得模型擬合

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3388859