[发明专利]一种火力发电厂超超临界机组的主汽温预测控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种火力发电厂超超临界发电机组的主汽温预测控制方法。

背景技术

火力发电厂锅炉发电机组的主蒸汽温度是直流锅炉运行中需要监视的一个重要参数，过高或过低都会影响机组的安全经济运行。随着高参数、大容量机组逐步参与电网调峰，机组负荷会发生大幅度变动，主蒸汽温度也将承受剧烈变化。优化主汽温预测控制方法，提高控制精度和稳定性，能够减少爆管事故的发生，提高机组变负荷快速响应能力，对于机组的长期安全、经济运行具有重要意义。常规的主汽温控制结合前馈补偿和串级系统等策略，采用固定参数或分段PID构造控制器，没有完全考虑主汽温在变负荷下模型变化的影响，工况复杂时还需手工操作和监督控制，严重影响了机组的经济性和安全性。

现在，先进的PID控制技术被引入火电厂热工过程，可用来处理主汽温控制中存在的问题。针对主汽温控制的不稳定性，科研人员提出一种基于免疫遗传算法和神经网络的PID控制，采用免疫遗传算法来优化人工神经网络权值，并通过BP神经网络整定PID控制器，最终实现稳定的主汽温控制。为了解决火电厂主汽温大迟延的控制问题，有人提出了一种神经网络前馈控制器，用于主汽温串级控制系统中，仿真结果表明该方法在机组发生负荷扰动时调节品质明显改善。现有的这些改进PID算法在某些领域得到了成功的应用，但都存在着结构复杂、参数整定规则较多等问题，对复杂的火电厂热工过程控制而言，其应用存在一定的困难。先进的控制算法在软硬件方面缺乏有效的支持，特别是过程控制DCS层上的设计，如果要引入先进的控制算法，就意味着硬件结构需要大规模改造。先进控制算法的控制器参数和实际控制对象的系统特性缺乏明确的关联意义，因此对于熟悉PID参数调节的操作人员来讲，理解先进控制算法的含义比较困难。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，就是提供一种可实现先进控制技术在DCS系统下应用，并具有较强稳定性和鲁棒性的火力发电厂超超临界机组的主汽温预测控制方法。

解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种火力发电厂超超临界机组的主汽温预测控制方法，其特征是：包括分层的控制结构，由底层直接控制层和上层指导优化层两个控制层次构成，上层指导优化层实现模型参数辨识、预测优化和PID参数整定控制；底层直接控制层为串级系统结构，包括主、副两个回路控制，直接控制面向DCS系统的PID控制器。

所述的底层直接控制层引入广义控制算法，t时刻的性能指标为以下形式

minJ(t)=E{ΣJ=N1N2[y(t+j)-ω(t+j)]2+Σj=1Nuλ(j)[Δu(t+j-1)]2}]]>