潘巖 潘維加

(長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,湖南 長沙 410004)

動態(tài)矩陣預(yù)測控制在火電廠中的應(yīng)用與展望

潘巖 潘維加

(長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,湖南 長沙 410004)

隨著火電機組單機容量的不斷增大,傳統(tǒng)PID控制難以滿足大型火電機組的控制要求。動態(tài)矩陣預(yù)測控制是一種先進控制算法,適用于大滯后、大慣性被控對象的控制,應(yīng)用潛力巨大。在廣泛收集動態(tài)矩陣預(yù)測控制相關(guān)研究資料的基礎(chǔ)上,分別闡述了動態(tài)矩陣預(yù)測控制算法和改進后的動態(tài)矩陣預(yù)測控制算法在火力發(fā)電廠熱工控制系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀,并進行了分析比較。最后對動態(tài)矩陣預(yù)測控制在未來火力發(fā)電廠中的應(yīng)用,提出了一些看法。

火電廠 熱工控制系統(tǒng) 預(yù)測控制 動態(tài)矩陣 復(fù)合控制 仿真

0 引言

最近幾十年,預(yù)測控制發(fā)展迅速,這主要得益于計算機運算速度的提高,為復(fù)雜算法的實現(xiàn)提供了條件。預(yù)測控制算法不是由某些理論推導(dǎo)所得,而是在工業(yè)實踐中逐漸得出的,有較強的實用性。動態(tài)矩陣控制(dynamic matrix predictive control,DMC)屬于預(yù)測控制算法。動態(tài)矩陣控制算法由卡特勒(Cutler)等人于1980年提出[1-2],他指出實現(xiàn)動態(tài)矩陣控制主要經(jīng)歷三個步驟,即預(yù)測模型、滾動優(yōu)化和反饋校正。預(yù)測模型與經(jīng)典控制不同,主要依賴于已獲得的歷史信息,對下一步的輸入進行控制。其對于對象的結(jié)構(gòu)要求不高,這一特點恰恰適應(yīng)了火力發(fā)電廠中被控對象模型難以準(zhǔn)確建立且特性常常伴隨工況變化而改變的情況。滾動優(yōu)化是控制過程的又一突出特點,即沒有設(shè)置全局性能指標(biāo),每優(yōu)化一次,指標(biāo)都會有所提升,只是不同時刻其相對形式相同。這種優(yōu)化不是一次完成,有助于提升控制品質(zhì)。反饋校正解決了實施過程中有關(guān)非線性的影響,從整體上提升了動態(tài)矩陣控制算法的控制效果,實用性很強。

1 DMC在熱控系統(tǒng)中的應(yīng)用

火力發(fā)電廠實施自動化控制有著重大意義[3]。電力生產(chǎn)要求火力發(fā)電廠熱工控制系統(tǒng)具有安全性、技術(shù)性、先進性的特點,以保證機組最優(yōu)經(jīng)濟運行的需求?，F(xiàn)階段,我國火力發(fā)電廠熱工控制系統(tǒng)設(shè)計形式較為多樣,但絕大部分都是以傳統(tǒng)PID控制為基礎(chǔ)的。這種方案對模型要求較高,對多變量對象的控制效果不理想,導(dǎo)致諸如磨煤機等被控設(shè)備在許多發(fā)電廠依然以人工手動方式運行,效率不高,經(jīng)濟性難以實現(xiàn)最佳。

1.1 動態(tài)矩陣預(yù)測控制現(xiàn)狀

動態(tài)矩陣預(yù)測控制理論經(jīng)過長時間的發(fā)展與總結(jié),理論基礎(chǔ)較為成熟。相關(guān)文獻(xiàn)表明,人們對這種先進控制理論進行了大量的仿真試驗,進一步證實了理論的價值與意義。文獻(xiàn)[4]作者對預(yù)測控制算法在熱工控制系統(tǒng)中的應(yīng)用進行了總結(jié),明確指出預(yù)測控制與其他控制方案結(jié)合的理念與趨勢,有力地證明了預(yù)測控制可以應(yīng)用到熱工過程控制,并能取得較好的控制品質(zhì)。文獻(xiàn)[5]作者調(diào)研了優(yōu)化控制軟件的需求,基于我國現(xiàn)階段的情況,針對火力發(fā)電廠繁雜工業(yè)控制的難點、常規(guī)控制的不足,對預(yù)測控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等當(dāng)前主流控制算法進行比較,并設(shè)計出開放性的控制軟件,這類軟件經(jīng)受住了實際應(yīng)用的考驗。文獻(xiàn)[6]作者以Matlab軟件為基礎(chǔ),調(diào)用函數(shù)mpccon(),成功設(shè)計了輸入/輸出無約束的預(yù)測控制器,并將其應(yīng)用于仿真機。文獻(xiàn)[7]作者針對工業(yè)過程中對象特性改變的情況,提出了切換的動態(tài)矩陣控制方案。試驗結(jié)果表明,切換的動態(tài)矩陣控制方案魯棒性較好,優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制方案。文獻(xiàn)[8]作者采用動態(tài)矩陣預(yù)測對主汽溫度進行控制,并與傳統(tǒng)PID控制方案進行比較,其響應(yīng)曲線明確反映了動態(tài)矩陣預(yù)測控制方案的優(yōu)勢。文獻(xiàn)[9]作者設(shè)計了針對再熱汽溫的動態(tài)矩陣預(yù)測控制方案,有較強的使用價值。文獻(xiàn)[10]作者將動態(tài)矩陣預(yù)測控制應(yīng)用于機爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng),針對電網(wǎng)峰谷差與日俱增、機組負(fù)荷頻繁增減,以及主蒸汽壓力與負(fù)荷耦合的情況,提出多變量動態(tài)矩陣預(yù)測控制方案,對負(fù)荷預(yù)測控制系統(tǒng)進行建模,并在不同負(fù)荷下分別進行仿真。仿真結(jié)果證明了其策略的可靠性和良好的魯棒性。文獻(xiàn)[11]作者詳細(xì)闡明了動態(tài)矩陣預(yù)測控制的優(yōu)點,并將Matlab軟件作為平臺,搭建出動態(tài)矩陣預(yù)測控制算法界面。通過輸入已知模型,選擇適當(dāng)參數(shù),成功達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。

1.2 改進的動態(tài)矩陣預(yù)測控制現(xiàn)狀

隨著時間的推移,動態(tài)矩陣控制理論也有了進一步發(fā)展。常規(guī)單輸入單輸出算法推廣為多輸入多輸出。在應(yīng)用過程中,人們還常常將動態(tài)矩陣與其他控制算法相結(jié)合,特別是與PID控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制以及自適應(yīng)控制的結(jié)合成為了人們關(guān)注的熱點,發(fā)展空間與潛力很大。經(jīng)過不斷的仿真與應(yīng)用,針對在試驗和生產(chǎn)過程中遇到的問題,人們提出并嘗試了很多改進與優(yōu)化措施,進一步完善了動態(tài)矩陣預(yù)測控制理論,大幅提高了實用價值。文獻(xiàn)[12]作者分別基于動態(tài)矩陣控制和傳統(tǒng)PID控制方案,對鍋爐燃料調(diào)節(jié)系統(tǒng)進行仿真試驗,詳盡分析并綜合兩種控制方案的特點,提出了DMC-PID共同作用的第三種控制方案。這一種設(shè)計是對單一控制方案的改進,在一定程度上克服了單純動態(tài)矩陣控制方案中多層次過于復(fù)雜和無法分辨干擾源的問題,取得了較好的試驗效果。文獻(xiàn)[13]作者應(yīng)用DMC-PID方案實現(xiàn)了鍋爐汽包水位控制,現(xiàn)場應(yīng)用前景良好。文獻(xiàn)[14]作者針對動態(tài)矩陣控制理論算法運算量大、實用性低的不足,對其進行了優(yōu)化,設(shè)計了兩種動態(tài)矩陣控制的簡化方案。該方案的關(guān)鍵在于分別引入控制增量衰減因子α與β,力求將控制增量ΔU(k+1)在M步內(nèi)變?yōu)?,即停止控制。兩種簡化后的運算,使得對于矩陣的求逆變成對于純數(shù)字的求逆,成功實現(xiàn)了減化運算步驟,降低了設(shè)備要求,提高了可行性。同時作者基于這兩種控制方案,以主汽溫度控制系統(tǒng)、主汽壓力控制系統(tǒng)、單元機組負(fù)荷控制系統(tǒng)為例,分別進行仿真試驗,研究了魯棒性,并與其他方案進行比較。由仿真曲線可知,系統(tǒng)響應(yīng)速度略有下降,但無超調(diào),實用性顯著提高,試驗效果較為理想。文獻(xiàn)[15]作者直接從產(chǎn)生偏差的原因入手,采用簡化后的動態(tài)矩陣控制算法對鍋爐燃燒系統(tǒng)進行控制,其特點在于設(shè)置一個前饋環(huán)節(jié)補償,避免了高階求逆的復(fù)雜運算,達(dá)到了預(yù)期效果,且最終基本消除偏差,試驗成功。文獻(xiàn)[16]作者對低速鋼球磨煤機進行動態(tài)矩陣預(yù)測控制。由于鋼球磨煤機涉及的參數(shù)較多,諸如磨煤機出口溫度、磨煤機負(fù)荷及磨煤機電流等,大部分電廠沒有實現(xiàn)自動化運行,而作者及其團隊以最佳存煤量為設(shè)定值,內(nèi)回路大量采用PID控制,以力求盡快抑制干擾,外回路利用動態(tài)矩陣控制實現(xiàn)全局優(yōu)化。綜合兩種方案的優(yōu)點,并在實施過程中巧妙設(shè)置了三層結(jié)構(gòu),取得了良好的效果。該系統(tǒng)運行于陜西秦嶺發(fā)電廠6號爐乙側(cè),實現(xiàn)了自動化控制,調(diào)節(jié)效果好,過渡時間短,鋼耗減少,煤粉細(xì)度均勻,經(jīng)濟性有所提高。文獻(xiàn)[17]作者提出了串級控制與動態(tài)矩陣控制結(jié)合的控制方案,仿真研究得到了較為完美的曲線,效果很好。

2 動態(tài)矩陣預(yù)測控制展望

動態(tài)矩陣預(yù)測控制自提出以來,在實踐中日趨完善,其應(yīng)用范圍也逐步擴大,從局部控制發(fā)展到應(yīng)用于整個系統(tǒng),從應(yīng)用于小機組升級至大機組,從單輸入單輸出的單一控制方案完善成為與其他先進控制理論相結(jié)合的復(fù)合控制方案,動態(tài)矩陣預(yù)測控制都表現(xiàn)出了極強的實用性。文獻(xiàn)[18]作者對1 000 MW超超臨界機組的特性和模型進行了分析,采用了雙層結(jié)構(gòu)的多變量約束預(yù)測控制(MCPC)方案,充分利用了動態(tài)矩陣滾動優(yōu)化的特點,完成了整體MCPC控制系統(tǒng)的方案設(shè)計和建模仿真。與傳統(tǒng)PID控制方案相比,仿真曲線振蕩和超調(diào)幾乎可以忽略,試驗十分成功。從文獻(xiàn)[18]不難看出,對于算法本身的簡化,伴隨硬件水平的提升,已不再是人們追求的重點;在物質(zhì)基礎(chǔ)的保障下,控制系統(tǒng)的復(fù)雜程度已經(jīng)有了較大的提高,對于控制品質(zhì)的追求成為主流趨勢;同時,動態(tài)矩陣預(yù)測控制算法與其他先進控制理論的結(jié)合使用也是日漸普遍。與傳統(tǒng)PID控制方案的聯(lián)合使用已經(jīng)取得了良好的經(jīng)濟效果,文獻(xiàn)[19]和文獻(xiàn)[20]作者分別應(yīng)用DMC-PID方案,對過熱汽溫、再熱汽溫進行控制,取得了令人滿意的效果。不同控制理念的組合可以極大地發(fā)揮各種算法的特點,其不同于新理論的創(chuàng)造,周期短,更貼近實際,對于問題的解決針對性強,發(fā)揮取長補短的效果。動態(tài)矩陣預(yù)測控制與模糊PID控制、模糊控制、遺傳算法等先進控制理論的結(jié)合使用,也將逐步應(yīng)用于實際生產(chǎn),創(chuàng)造出應(yīng)有的價值。

3 結(jié)束語

隨著工業(yè)自動化水平的不斷提升,計算機技術(shù)的不斷發(fā)展,我國火力發(fā)電廠在很大程度上實現(xiàn)了自動化生產(chǎn)。但隨著機組容量的迅速擴大,充分暴露了傳統(tǒng)控制方案的不足。這使得人們在應(yīng)用過程中針對原有的不足之處進行了改進,提出了很多先進控制方法。動態(tài)矩陣預(yù)測控制算法作為先進控制理論,以其作用于大慣性、大滯后對象時具有良好的性能,以及對模型的低要求得到了人們的肯定。我國科研人員利用仿真軟件進行了大量仿真研究,提出了很多實用性很強的改進措施,并在一定程度上投入了工業(yè)應(yīng)用。計算機技術(shù)的飛速發(fā)展和超大規(guī)模集成電路的產(chǎn)生,進一步為動態(tài)矩陣預(yù)測控制提供了空間。但目前動態(tài)矩陣預(yù)測控制仍存在一些問題,諸如不能識別擾動原因、計算量相對較大、實時性受影響等依然制約著其在現(xiàn)場的應(yīng)用范圍與深度。伴隨科學(xué)技術(shù)的不斷騰飛,相信動態(tài)矩陣預(yù)測控制能發(fā)揮更大的作用,提升火力發(fā)電廠的自動化水平,提高火力發(fā)電廠的運行效率,更好地滿足現(xiàn)代電力生產(chǎn)的要求。

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Application and Outlook of the Dynamic Matrix Predictive Control in Fossil Power Plant

Along with the continuously increasing of the unit capacity in fossil power plants,the traditional PID control is difficult to satisfy the control requirements for large scale fossil power units.Dynamic matrix predictive control is an advanced control algorithm,it is suitable for the controlled objects with large time delay and large inertia,so it possesses huge potential for application.On the basis of collecting relative research materials for dynamic matrix predictive control,the current status of applications of dynamic matrix predictive algorithm and the improved dynamic matrix predictive control algorithm in fossil power plants are described respectively and compared.In addition,some comments for the applications of dynamic matrix predictive control in future power plants are proposed.

Fossil power plant Process automated control system Predictive control Dynamic matrix Composite control Simulation

TP273

A

修改稿收到日期:2014-06-16。

潘巖(1990-),男,現(xiàn)為長沙理工大學(xué)控制理論與控制工程專業(yè)在讀碩士研究生;主要從事火力發(fā)電過程先進控制技術(shù)的研究。