發(fā)布時間：2018-09-16 21:01

【摘要】：火電廠再熱汽溫的控制具有大遲延特性,而且在不同的負荷工況下,再熱汽溫控制系統(tǒng)表現(xiàn)出不同的動態(tài)特性,針對該系統(tǒng)的特點,考慮將一種基于綜合加權的多模型預測控制算法應用于該系統(tǒng)。首先,針對各個穩(wěn)態(tài)工況建立局部線性模型,根據(jù)實際電廠再熱汽溫和相應的煙氣擋板開度數(shù)據(jù),應用粒子群優(yōu)化方法進行模型辨識,得到典型穩(wěn)態(tài)工況下的再熱汽溫對象模型集。其次,根據(jù)模型預測控制的原理,基于各個局部線性模型,應用模型預測控制設計出相應的預測控制器,以解決大遲延的問題。最后,根據(jù)某時刻的模型輸出與實際系統(tǒng)輸出求取各個控制器的綜合加權系數(shù),得到實際控制量,進行了仿真實驗,實驗結果表明:論文提出的多模型預測控制器能夠適應被控對象參數(shù)變化,有效地控制再熱汽溫,確保了再熱汽溫控制系統(tǒng)在全工況范圍內(nèi)具有良好的控制品質(zhì)。
[Abstract]:The control of reheat steam temperature in thermal power plant has the characteristics of large delay, and under different load conditions, the reheat steam temperature control system shows different dynamic characteristics, according to the characteristics of the system, A multi-model predictive control algorithm based on comprehensive weighting is considered in this paper. Firstly, a local linear model is established for each steady state. According to the opening data of reheat steam and flue gas baffle, particle swarm optimization (PSO) is used to identify the model. The model set of reheat steam temperature is obtained under typical steady state condition. Secondly, according to the principle of model predictive control, based on each local linear model, the model predictive control is applied to design the corresponding predictive controller to solve the problem of large delay. Finally, according to the model output at a certain time and the actual system output, the comprehensive weighting coefficient of each controller is obtained, and the actual control quantity is obtained, and the simulation experiment is carried out. The experimental results show that the multi-model predictive controller proposed in this paper can adapt to the parameter change of the controlled object, effectively control the reheat steam temperature, and ensure that the reheat steam temperature control system has good control quality in the whole working condition.
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP273;TM621

【參考文獻】

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本文編號：2244781