基于GA-IGPC的鍋爐煙氣含氧量控制系統(tǒng)研究與應用

劉圣晶 馮旭剛 章家?guī)r

摘要：該文針對燃煤鍋爐煙氣含氧量傳統(tǒng)測量方法誤差大、效率低和成本高等缺點，利用隱式廣義預測控制方法對控制系統(tǒng)進行設計，通過遺傳算法對目標函數(shù)進行在線滾動優(yōu)化，以此來實現(xiàn)對煙氣含氧量的實時控制。從現(xiàn)場的運行工況來看，將煙氣含氧量控制在2%左右，符合現(xiàn)場的設計要求。

關(guān)鍵詞：燃煤鍋爐;煙氣含氧量;隱式廣義預測控制;遺傳算法;滾動優(yōu)化

中圖分類號：TM621? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）01-0122-02

煙氣含氧量是燃煤鍋爐燃燒優(yōu)化控制中的一項重要指標，其值過低會導致供給鍋爐燃燒的氧氣量不足，煤粉不能充分燃燒，同時還會對環(huán)境造成一定的污染[1-6]。張瑋等[7]建立基于PSO-Eiman模型的預測模型，完成火電廠煙氣含氧量的軟測量，通過仿真結(jié)果表明，該模型具有較高的預測精度和泛化能力;李建強等[8]提出最小二乘支持向量機（LSSVM），并結(jié)合粒子群算法對模型參數(shù)進行尋優(yōu)，建立輸入輸出變量之間的關(guān)系模型，結(jié)果表明該模型具有魯棒性強和訓練時間短等優(yōu)點。而本文提出了一種基于隱式廣義預測控制（IGPC）的煙氣含氧量預測模型，并通過遺傳算法（GA）對目標函數(shù)進行在線滾動優(yōu)化，從而實現(xiàn)對煙氣含氧量的實時控制。

1隱式廣義預測控制原理

本文采用IGPC控制算法來設計控制系統(tǒng)。根據(jù)預測控制算法的特點，設計了一種閉環(huán)控制器，其控制原理框圖如圖1所示。

在圖1所示的框圖中，[r（k）]為煙氣含氧量的設定值，三個輸入量分別為送風量[u1（k）]、燃料量[u2（k）]和引風量[u3（k）]。三個輸入量同時作用在燃煤鍋爐燃燒系統(tǒng)和隱式廣義預測模型上。同時[y（k）]為煙氣含氧量的實際輸出值，<E：＼2021知網(wǎng)文件＼1-3＼1＼6xs202201＼Image＼image8_1.png>為煙氣含氧量的預測輸出值。首先，將煙氣含氧量預測輸出值與實際輸出值進行比較，然后再將兩者比較產(chǎn)生的差值反饋到輸入端，接著計算實際控制增量與所需控制增量之間的誤差，通過GA在線優(yōu)化目標函數(shù)來減小預測誤差。

1.1預測模型

預測控制算法對于非線性和時滯性等復雜的工業(yè)過程控制具有較好的控制效果。IGPC采用CARIMA模型作為預測模型。將IGPC控制算法應用到本文的三輸入單輸出系統(tǒng)中，其模型表達式如下所示：

2）輸出預測

1.3反饋校正

在控制的每一步都要檢測煙氣含氧量的實際輸出值并與預測值做比較，以此來修正預測的不確定性。當實際控制系統(tǒng)存在模型失配或外界干擾等問題時，這種反饋校正就會及時修正預測值，從而提高系統(tǒng)的魯棒性。

2遺傳算法尋優(yōu)

本文采用遺傳算法優(yōu)化目標函數(shù)的控制量增量，即利用GA算法求取目標函數(shù)的最小值。根據(jù)遺傳算法的設計原理，選取個體的適應度函數(shù)為：

同時本文采用二進制遺傳算法，通過選取相關(guān)參數(shù)，求取各控制量的最優(yōu)控制值，從而達到最優(yōu)控制的目的。

3 仿真分析

本文以某熱電總廠42MW燃煤鍋爐為研究對象，通過采集現(xiàn)場的運行數(shù)據(jù)，利用遞推最小二乘法（RLS）對系統(tǒng)進行辨識，得到以下傳遞函數(shù)：

根據(jù)上面的傳遞函數(shù)，進一步采用MATLAB軟件對控制系統(tǒng)進行仿真研究。經(jīng)過GA優(yōu)化之后，選取IGPC的預測長度[n=8]，控制長度[m=5]，柔化系數(shù)[α=0.5]，控制加權(quán)系數(shù)[λ=0.9]。再選取群體大小[M=30]，進化代數(shù)[T=100]，交叉概率[Pc=0.84]，變異概率[Pm=0.072]。其仿真波形如圖2所示。

4 工程應用

根據(jù)現(xiàn)場運行情況，要求煙氣含氧量控制2%左右，控制系統(tǒng)實際應用效果趨勢圖對比如下所示：

原DCS控制系統(tǒng)的煙氣含氧量在[0，5]范圍之間波動，而本文設計的控制系統(tǒng)在運行期間，煙氣含氧量在[0，2]范圍之間波動。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，圖4所示的煙氣含氧量控制較為平穩(wěn)，且變化范圍小，符合現(xiàn)場的設計要求。

5 總結(jié)

本文采用IGPC控制策略設計三輸入單輸出控制系統(tǒng)，利用GA實現(xiàn)目標函數(shù)在線滾動優(yōu)化，以此來實現(xiàn)對煙氣含氧量的實時控制。最后從現(xiàn)場的運行結(jié)果也可以看出：與原DCS控制系統(tǒng)相比，本文所設計的控制系統(tǒng)在運行后，將煙氣含氧量控制在2%左右，且波動范圍較小，具有較好的工程應用價值。

參考文獻：

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[7] 張瑋，陳超波，王景成，等.基于PSO-Elman模型的火電廠煙氣含氧量預測[J].自動化與儀表，2020，35（4）：75-79，85.

[8] 李建強，張瑩瑩，牛成林.基于PSO-LSSVM模型的火電廠煙氣含氧量預測[J].熱能動力工程，2018，33（7）：49-55.

【通聯(lián)編輯：王力】

收稿日期：2021-06-09

作者簡介：劉圣晶（1996—），男，安徽合肥人，碩士，研究方向為發(fā)電機組智能優(yōu)化控制。

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