单元机组负荷系统的多变量模型算法解耦控制

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1、维普资讯http://www.cqvip.comNo4电力科学与工程2006ELECTRICPOWERSCIENCEANDENGINEERING文章编号:16720792(2006}04—0001—03单元机组负荷系统的多变量模型算法解耦控制刁伟辽,郭鹏(1.广东省电力工业职业技术学校,广东广州510520;2.华北电力大学自动化系,北京102206)MultivariableMACwithDecouplingandItsApplicationinUnitLoadSystemDIAOWei—liao,GUOPeng2(1.ElectricPowerSchoolofGua

2、ngdongProvince,Gu~gzhou510800,China;2.NorthChinaElectricPowerUniversity,P~ijing102206,China)Abstract:Theunitloadsystemisatwo-inputandtwo-output此,本文对SISO系统的模型算法进行了改进。首先multivariableplantwithcouplingandinertia.MACisonekindof根据线性迭加原理,将原系统分解为2个双输入单predictivecontrolbasedonimpul~modelandhaseff

3、ectiveappli—输出系统,然后分别应用模型算法控制设计控制器,cationinplantwithdelayandinertia.Theunitloadsystexnwos再将其进行联立求解,最终得到2个子系统的控制firstlyd~mposedintotwotw~inputandsingle-outputsysterrhs.律,达到解耦设计的目的。本文选取300MW直流Thencontrollersweredesigned.Bysolvingtheequation燃煤锅炉100%和70%2个工况进行了仿真验证,groups.decouplingdesignWas

4、achieved.Withthesimulationofa300MWunitloadsystem,thenewmethodprovedtobeeffec—结果表明该方法具有很好的控制效果。tive.Keywords:Unitloadsystem,multivariable,decoupling1多变量系统增量型模型算法解耦控制摘要:单元机组负荷系统是具有耦合的两输入两输出多变量系统,具有较大的惯性。模型算法控制是基于对象脉冲响应1.1IMAC(增量型模型算法控制)模型的一种预测控制,在惯性迟延对象的控制中有很好的应基本型模型算法控制以“为控制量,导致其本用。文章首先将系

5、统分解为2个双输入单输出系统,并分别质为一种比例控制。因此,即使模型完全匹配,系用模型算法控制设计控制器,通过联立求解二元一次矩阵方统也存在稳态偏差。当目标函数中的控制作用加权程组,达到解耦设计的目的。通过300MW机组负荷系统的矩阵R=0时,该余差即可消除。但这种方法在实仿真,验证了该方法的有效性。关键词:单元机组负荷;多变量模型算法控制;解耦践中是不可实现的。本文采用增量型预测模型,在中图分类号:TM714文献标识码:A控制器中引入积分因子,可以有效消除稳态偏差。设被控对象的增量型脉冲响应模型为⋯0引言Y(志+i)=y(志+i一1)十(2一)Au(志十一1)(i=1

6、,2,⋯,P)(1)预测控制是20世纪70年代以来发展起来的一经过整理,多步预测的输出方程可以写为种新型控制算法,包括MAC(模型算法控制),y。(志+1)=Y(忌+1)+(志)=GAU(志)+DMC(动态矩阵控制)等。模型算法控制的脉冲模FU(志1)+(志)(2)型辨识相对简单,实际应用和仿真研究都表明MAC式(2)中:Y(志十1)为预测输出序列;AU(志)=[△“算法能够得到比较满意的控制效果。在电厂中,单(是),AM(是+1),⋯,△M(是+M一1)]M为待求控制元机组的负荷系统是一个两输入两输出的多变量系增量矢量;U(志一1)=[U(志一N+1),U(志一N+统

7、,机组输出功率和主汽压间存在严重的耦合。为2),⋯,U(志一1)]2(N一1)为过去已知控制增量矢收稿日期:2006—0911量;e(志)=y(k)一y(志)为k时刻预测模型输出误维普资讯http://www.cqvip.com·2·电力科学与工程差;模型参数。同理可得:^g1Y位(k+1)=l,22(k+1)+Y12(k+1)+22(k)§L+叁2G22△U2(k)+F22U2(k一1)+GI2AUI(k)+G=Fl2ul(k一1)+2e2(惫)(6)Pl设y1(惫十1),yr2(k+1)分别为Y1,Y2的参考l∑P∑⋯∑jPMt;11

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