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广义预测控制在火电厂单元机组协调控制中的应用研究

广义预测控制在火电厂单元机组协调控制中的应用研究 2011年12月09日 来源： 1引言 火电厂单元机组是一个具有不确定性的复杂多变量的被控对象，由于机组输出功率和机前压力之间存在强烈的耦合，运用传统的控制方法很难设计出既能迅速适应电网负荷的变化，又能使压力维持在额定值附近的控制系统。 预测控制作为一种新型计算机控制算法，是一种基于模型、滚动实施并结合反馈校正的优化控制算法。这种建立在实际反馈信息基础上的反复优化，能不断顾及不确定性的影响，并及时加以校正，反而要比只依靠模型的一次优化更能适应实际过程，有更强的鲁棒性。所以，预测控制是针对传统最优控制在工业过程中的不适应性而进行修正的一种新型优化控制算法。广义预测控制(GPC)是随着自适应控制的研究而发展起来的一种预测控制方法。它基于参数模型，引入了不相等的预测水平和控制水平，系统设计灵活方便，呈现良好的控制性能和鲁棒性，适用于控制不易建立精确数学模型比较复杂的工业生产过程。将广义预测控制应用于火电厂协调控制系统中，能获取更多被控过程的动态信息，还能通过滚动优化，计算出合理的控制信号。使复杂生产过程控制在最佳运行状态，降低煤耗、提高可靠性及控制质量，产生巨大的经济效益，从而使广义预测控制算法比PID调节器能更好地控制单元机组协调控制系统。2广义预测控制的基本原理 被控对象的数学模型采用下列具有随机阶跃扰动非平稳噪声的离散差分方程描述：式中y(t),u(t),w(t)分别为系统的输出，输入和零均值不相关的白噪声向量，Δ为差分算子。 其中式(1)被称为受控自回归积分滑动平均模型(Controlled Auto_Regressive Integrated Moving Average),缩写为CARIMA。 预测控制的目的是使系统的输出y(t)沿着一条事先预定的曲线逐渐到达设定值ysp，这条指定的曲线被称为参考轨迹yr。采用如下一阶离散模型计算：其中αr为柔化因子，调节跟踪速度； αr=exp(-T/τ),T为采样周期，τ为参考轨迹时间常数，一般取0≤αr＜1。 性能指标函数如下：式(3)中， E——数学期望； j——预测步数； N0——对象输出的最小预测时域，它应小于系统的纯滞后时间，一般情况下取为1； N1——对象输出的最大预测时域，在离散系统中，N1应大于系数多相式B的阶次，一般取为近似与对象的上升时间； Nu——控制时域，应取Nu≤N1； λ(j)——控制加权序列，一般取为常数，有限制控制幅度的作用。 根据预测理论，利用直到t时刻为止的输入、输出数据，对t+j时刻系统的输出进行预测，为此使用Diophantine方程 为了简化书写，在下面的某些多项式中将括号内的z－1算子省略。由(1)(4)(5)式可得 因为Ejw(t+j)均是t时刻以后的白噪声，则t+j时刻y(t+j)的最优预测值可表示为根据式(5)算出当j=1,2,…，N1－Ｎu时G(z－1)的值分别为g0，g1，…，gＮ1－Ｎu组成下面的矩阵： 将(7)代入(8)式，则使J取最小值的控制律为则根据滚动优化和

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