在电厂热工过程中预测控制技术的运用分析

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1、在电厂热工过程中预测控制技术的运用分析郭鹏辽宁大唐国际阜新煤制天然气有限责任公司辽宁123000摘要：随着经济的快速发展，我国工业也在快速发展，在工业方面预测控制是一类新型计算机控制算法，是一种根据预测的过程模型的控制算法，它根据过程的历史信息判断将来的输入与输出。同时也是一种最优质的控制算法，也是反馈控制算法。电厂热工自动化技术能够提高运行经济效益，确保设备安全、减低劳动强度等。为了提高电厂热工控制技术的发展，我们将进行更深入的研究。预测控制结合实际生产的需要，在热工过程中取得较好的控制质量。下面将电厂热工过程中预测控制技术的运用进行探讨

2、。关键词：预测控制；PID控制；控制策略；热工过程；热工控制系统引言：随着时代的进步与科技的发展，电力系统越来越复杂，对电厂热工控制能够提高电力系统的经济性与安全性。预控技术，是一项比较适合电厂热工过程的控制。预测控制，通俗来讲，到当前时刻，选择对自己最有例的做法，然后到下一步在重新估计对自己最优的做法。在工业生产中，预测控制技术广泛运用。能够提高工业经济效益，同时对自身生产优点有了明确的认知，为以后的生产计划提供基础信息。在生产某一时段都能够准确地选择对生产最有效的生产方法。将进一步推动工业的发展。一、预测控制技术基木原理预测控制技术是最

3、近几年发展起来的控制算法，它采用多步测试、滚动优化和反馈控制算法等控制手段，因此，控制效果好，适用于比较复杂的工业生产过程。所以，它的出现受到社会各界人士的高度关注。并且已经在石油、化工等工业部门的控制系统得到了成功的引用。随着工业的快速发展人们需要面向工业开发出一种对各种模型要求低、在线计算方便、控制效果好的新型的算法；加上计算机的快速发展，预测控制技术应运而生，它是依据实际生产情况进行总结出来的技术，它具有建立模型方便、采用滚动优化策略、运用模型误差反馈校正。正是有如此特点，才可以与工业生产机密结合。MPC算法出现于20世纪70年代，经

4、过多年的发展，在应用中取得了较好的效果，并II出现了众多理论，诸如有约束的MPC算法以及非线性的MPC算法等。虽然MPC算法种类繁多，但一般包含模型预测、反馈矫正以及滚动优化3个关键要素。预测控制技术在实际应用中能否成功，也取决于这3个关键要素。二、预测控制技术在电厂热工过程中的应用1、过热汽温控制一般来说，火电厂锅炉蒸汽温度控制以改变减温水量作为手段。因为人惯性、大延迟以及吋变性的特点，再加上该过程的动态特性会因为运行工况的变化作出相应的改变，因此人们往往在过热汽温控制中运用各种先进控制措施，如预测控制和神经网络PID控制等。业内众多专家

5、就预测控制在过热过程中的应用进行研宄，提出了建立在变结构基础上的MPC算法，并综合反馈控制以及最优控制,研宄出新型的最优预测控制技术等。2、单元机组负荷控制作为参数慢吋变、非线性与大惯性并存的多变量系统，电厂锅炉的汽机发电单元当遭遇大范围的负荷改变吋，就会出现协调控制系统运行缓慢的情况，因此需要采用模型预测控制技术。基于控制输入受到的约束问题，很多学者在单元机组的负荷控制研宄中引入了多变量约束MPC算法，为过程的实现提供了可能。该算法具有操作简单、控制能力良好以及在线计算量小的优点。此外，还有学者综合了模糊控制与预测控制技术，研发出模糊预测

6、控制器，这为消除非线性以及大吋滞的不良影响提供了有效的方法与途径。3、主蒸汽压力控制衡量蒸汽品质的其中一个指标就是主蒸汽压力，如果汽压的波动幅度大，汽轮机组和锅炉的运行将受到影响。而影响汽压扰动的主要因素包括燃料量的扰动以及汽轮机组的汽量扰动。所以,为了确保汽轮机组和锅炉在既安全又经济的状况下运行，就必须控制好蒸汽压力品质。因此，连续吋间广义预测控制技术就被运用到电厂锅炉汽机系统的汽压控制过程中，这种预测技术相对于普通技术来说具有明显的优越性。4、锅炉水位控制通常来说，锅炉水位系统的变化具有变参数、纯延迟的特点，还会出现虚假水位的状况。如果

7、采用常规的控制系统，结果一般并不理想。因此，可以在汽包水位系统中运用阶梯式广义预测控制技术，苏不但可以提高控制精度，而且可以减缓调节器的输出波动。有其他学者提出使用汽包水位MPC预测技术。5、制粉系统控制磨煤机制粉系统在实现自动控制吋往往会受到大吋滞、大惯性以及多变量强耦合和吋变性等因素的影响。因此，为了实现该系统的自动控制，必须消除上述因素对磨煤机制粉系统的影响。于是冇学者提出了建立神经网络预测模型，并将其运用于制粉系统球磨机。实验证明，该技术方法抗干扰能力非常强，且具有较强的鲁棒性。6、锅炉燃烧系统控制受煤的质量、变量间的耦合性、吋滞性

8、与燃烧稳定性等因素影响，锅炉燃烧系统可以被视为一个不断波动、不稳定的复杂系统。所以当使用常规控制方法进行控制时，如果因为锅炉的燃烧率不能精确测量计算，那么这种控制方法效果并不好。