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基于IGPC解耦控制的火电机组多目标协同燃烧优化控制策略 被引量：10
1
作者 冯旭刚 鲍立昌 +1 位作者 章家岩 王胜 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期3223-3231,共9页
针对火电机组燃煤锅炉系统的大惯性、大滞后和强耦合等特点,提出了一种基于隐式广义预测控制(Implicit generalized predictive control,IGPC)的火电机组多目标协同燃烧优化控制策略。以主蒸汽压力、炉膛负压和烟气含氧量为被控量,以燃... 针对火电机组燃煤锅炉系统的大惯性、大滞后和强耦合等特点,提出了一种基于隐式广义预测控制(Implicit generalized predictive control,IGPC)的火电机组多目标协同燃烧优化控制策略。以主蒸汽压力、炉膛负压和烟气含氧量为被控量,以燃料量、引风量和送风量为操纵量,设计基于IGPC解耦控制的多输入多输出燃烧优化控制系统,通过PID神经网络对多输入多输出预测模型进行解耦,利用滚动优化实时对目标函数进行寻优,并引入基于误差的反馈校正算法,使各控制量输出达到设定值。仿真结果表明:IGPC解耦控制策略与常规PID和IGPC未解耦控制策略相比,施加扰动的情况下,主汽压、烟气含氧量和炉膛负压调节时间分别最多可减少141s、210s和162s,超调量分别最多可减少18.2%、4%和9.3%。工程应用表明:主汽压、烟气含氧量和炉膛负压控制偏差分别低于10.15MPa、3%和±0.7Pa,各被控量波动范围小,具有良好的控制效果。 展开更多
关键词 多输入多输出 隐式广义预测解耦控制 多目标协同控制 燃烧优化
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