【摘 要】
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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
【机 构】
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安徽工业大学,安徽省 马鞍山市 243032
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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?0.15MPa、3％和?0.7Pa,各被控量波动范围小,具有良好的控制效果.
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