火电厂单元机组广义预测自校正解耦控制的研究

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1、摘要火电厂单元机组是一个具有不确定性的复杂多变量的控制对象，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。多变量广义预测控制策略，具有适用范围广，鲁棒性强等优点，可有效弥补上述不足，具有广阔的发展前景和研究价值。对火电厂大型机组的控制方法加以改进，从而改善大型单元机组的协调控制性能，提高机组的控制品质，这具有重要的现实意义。本文由于采用了解耦设计、分散优化的设计思想，使多变量系统的综合设计转化为多个单变量系统的独立设计，因而运算简单，便于推广与应用。此外，本文还分析并应用了多变量广义预测控制的直接算法，从而使算法简化，更易于在线实

2、现。针对系统参数未知或具有慢时变的情形，设计中引入系统辨识，构成相应的自校正控制算法，提高了系统的稳定性、快速性和鲁棒性。将广义预测自校正解耦控制策略应用于火电厂单元机组的协调控制系统进行仿真研究，结果表明该算法行之有效。关键词：单元机组；协调控制；广义预测控制；解耦；自校正AbstractGeneratingunitinthermalpowerplantisacomplicatedmulti-variableobjectundercontrolwithgreatuncertainty.Itishardtodesignasystemwithconventionalcontrol

3、strategy,whichcannotonlyadapttochangesoftheloadinpowernetworkquickly,butalsomakefrontalpressuremaintainnearbytherating.Multi-variablegeneralizedpredictivecontrolstrategyhaswideprospectandstudyvalueforitsbeneficialcharacteristicssuchaswideapplicationandstrongrobustness,whichcanmakeupthedefici

4、enciesquotedaboveefficiently.Improvingthecontrolmethodofgeneratingunitinthermalpowerplantcanstrengthencoordinatecontrolperformanceofgeneratingunitandenhancecontrolqualityofgeneratingunit,sothishasveryimportantrealitymeaning.Becauseoftheadoptionofdecouplingdesignanddispersiveoptimizationhere,

5、syntheticaldesignofamulti-variablesystemisconvertedtoseparatedesignofafewsingle-variablesystems.Socalculationsbecomeveryeasy,andthemethodisconvenientforwideapplication.Directalgorithmofgeneralizedpredictivecontrolformulti-variablesystemisalsoanalyzedhere.Itismucheasiertoachieveonlineforitssi

6、mplification.Duringthedesign,systemidentificationisintroducedtoconstituteitscorrespondingself-tuningalgorithm,whichisaimedattheinstancethatsystemparametersarenotknownorchangeslowlywithtime.Thisalgorithmcanimprovethestability,speedinessandrobustnessofsystem,andsimulationresultsdemonstratethee

7、ffectivenessofGPC,becausethealgorithmisappliedtocoordinatedcontrolforgeneratingunitinthermalpowerplant.Keywords:Generatingunit；Ｃoordinatedcontrol；Generalizedpredictivecontrol；Decoupling；Self-tuning原创性声明本人声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除文中已经注明