[发明专利]一种微型燃气轮机冷热电三联供系统的协调控制方法有效
申请号: | 201610120625.0 | 申请日: | 2016-03-03 |
公开(公告)号: | CN105652665B | 公开(公告)日: | 2018-03-20 |
发明(设计)人: | 朱明娟;沈炯;吴啸;李益国;张俊礼 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人: | 肖明芳 |
地址: | 210096 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了微型燃气轮机冷热电三联供系统的协调控制方法,包括离线阶段和在线阶段;离线阶段包括步骤1‑1,简化被控系统;步骤1‑2,在MGT‑CCHP系统处于稳定运行状态时,依次在各输入变量中加入高斯白噪声扰动,采集输入变量和输出变量的数据作为模型辨识的数据;步骤1‑3,根据扰动实验的数据,利用子空间辨识的方法辨识出该三输入三输出系统的离散状态空间模型;在线阶段包括步骤2‑1,观测当前时刻k的状态向量x(k)的值;步骤2‑2,据当前时刻k的状态向量x(k)、k‑1时刻的输入向量u(k‑1)以及辨识出的状态空间模型,推导出未来P个时刻的输出向量的表达式;步骤2‑3,优化性能指标;步骤2‑4,利用二次规划的方法,求解优化性能指标最小的优化问题,得到当前时刻的控制增量。 | ||
搜索关键词: | 一种 微型 燃气轮机 热电 三联 系统 协调 控制 方法 | ||
【主权项】:
一种微型燃气轮机冷热电三联供系统的协调控制方法,其特征在于,包括离线阶段和在线阶段两个部分;离线阶段包括:步骤1‑1,简化被控系统;步骤1‑2,在MGT‑CCHP系统处于稳定运行状态时,依次在各输入变量中加入高斯白噪声扰动,采集输入变量和输出变量的数据作为模型辨识的数据;步骤1‑3,根据扰动实验的数据,利用子空间辨识的方法辨识出三输入三输出系统的离散状态空间模型;在线阶段包括:步骤2‑1,利用卡尔曼滤波器来观测当前时刻k的状态向量x(k)的值;步骤2‑2,据当前时刻k的状态向量x(k)、k‑1时刻的输入向量u(k‑1)以及辨识出的状态空间模型,推导出未来P个时刻的输出向量的表达式;步骤2‑3,优化性能指标;步骤2‑4,利用二次规划的方法,求解优化性能指标最小的优化问题,得到当前时刻的控制增量;步骤1‑1中,简化被控系统包括:保持冷媒水流量、活热水流量以及相应入口温度三者恒定;保证冷剂泵始终全开;制冷机中溶液循环泵处于自动运行模式;微型燃气轮机切换到带变速负载运行;将微型燃气轮机冷热电三联供系统方简化为一个三输入变量三输出变量的系统,三个输出变量是汽轮机转速yn、冷媒水温度yTclo以及生活热水温度yThwo,三个输入变量分别是微型燃气轮机的燃料流量控制阀门umbf、再热阀门开度ure以及双效溴化锂吸收式制冷机中的高压冷剂阀开度uhgr;输入变量服从以下约束:0≤umbf,ure,uhgr≤1;选定微型燃气轮机的燃料流量控制阀门umbf、再热阀门开度ure以及双效溴化锂吸收式制冷机中的高压冷剂阀开度uhgr这三个输入量作为控制系统的控制量;步骤1‑3中,三输入三输出系统的离散线性定常状态空间模型为:式中,u(k)∈Rm,y(k)∈Rl分别是k时刻的输入列向量、输出列向量,输入向量u=[umbf,ure,uhgr]T,输出向量y=[yn,yTclo,yThwo]T,x(k)∈Rn是k时刻的状态向量,x(k+1)∈Rn是k+1时刻的状态向量;m、l和n分别是输入向量、输出向量和状态向量的维数,Rm,Rl和Rn分别是m、l和n维实空间,分别表示全体m、l和n维实向量构成的集;A是系统矩阵,表示了系统内部状态变量之间的联系;B是控制矩阵,表示各个输入变量如何控制状态变量;C为输出矩阵即观测矩阵,输出变量反映状态变量;状态空间模型为公式(1);步骤2‑2中,推导出未来P个时刻的输出向量的表达式为:且,式中,ΔU(k)=[Δu(k),Δu(k+1),…Δu(k+M‑1)]T,Sx=[CA CA2 … CAP]T,Su1=CBCB+CAB...Σh=0P-1CAhBT,]]>P和M分别是预测时域和控制时域,ΔU(k)是未来M个时刻的输入增量值,Sx∈RlP×n,Su1∈RlP×m和Su∈RlP×mM分别是由状态空间模型推导出的预测矩阵,Sx∈RlP×n表示当前时刻即k时刻的状态向量x(k)影响未来P个时刻的输出向量预估值,Su1∈RlP×m表示上一时刻即k‑1时刻的输入向量u(k‑1)影响未来P个时刻的输出向量预估值;Su∈RlP×mM表示未来M个时刻即k时刻到k+M‑1时刻的输入增量值影响未来P个时刻的输出向量预估值;RlP×n,RlP×m和RlP×mM分别是lP×n,lP×m和lP×mM维实向量空间,分别表示全体lP×n,lP×m和lP×mM维实矩阵构成的集;m、l和n分别是输入向量、输出向量和状态向量的维数,P和M分别是预测时域和控制时域,表示将h1=0,1,…,P‑1时的CAhB相加得到的数值,h1=0,1,…,P‑1,表示将h2=0,1,…,P‑M时的CAhB相加得到的数值,h2=0,1,…,P‑M。
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