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多模型预测控制及其在超临界锅炉性能优化中的应用

杨世忠  娄新生  Carl Neuschaefer  Robert Schrecengost  
【摘要】:本文提出了基于多模型的预测控制(MMPC)策略,并将其作为监督控制器应用于某829 MWe超临界锅炉的动态仿真器上进行性能测评。该锅炉动态仿真器包括汽水循环的动态模型,简化的氮氧化物和一氧化碳排放模型及关键的闭环控制逻辑。我们提出了相应的模型预测控制(MPC)的模型结构并进行了动态模型的辨识。为更好地发挥MPC的性能,我们也对已有的某些控制系统进行了修改。为了验证MPC控制器的性能,本文考虑了三种运行工况并进行了动态仿真。通过与常规控制的的仿真结果进行比较,我们对MPC的控制性能进行了定量评价。对于某一小负荷扰动,MPC可以显著抑制蒸汽温度的变化。MPC的引入也可以帮助减少过量氧气和水冷壁出口温度,从而降低热耗率。此外,为了提高MPC在整个负荷变化范围内的控制性能,我们在不同的负荷水平通过阶跃测试建立了多个动态模型以抓住锅炉在不同工况下的动态特性。当锅炉从65%MCR到100%MCR大范围变负荷运行时,我们在此仿真器上进行了多模型预测控制的性能测试。仿真结果表明,MMPC可以更好地抓住锅炉的动态特性,从而在变负荷运行时显著改善锅炉控制性能。在从事先进控制器仿真研究的同时,阿尔斯通也在进一步推动与之相关的现场测试工作。

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