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题名基于IMPC的燃煤发电机组多变量解耦控制策略
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作者
周心睿
安硕
王兵
谢宏星
朱玉林
赵凯
王正兵
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机构
安徽工业大学电气与信息工程学院
湘潭钢铁集团有限公司
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出处
《动力工程学报》
北大核心
2025年第2期263-274,共12页
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基金
安徽高校自然科学研究重大资助项目(KJ2021ZD0042)
芜湖市重点研发与成果转化项目(2023yf017)。
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文摘
针对燃煤发电机组燃烧系统的大时滞和参数时变等复杂动态特性,以及主蒸汽压力和炉膛负压间的强耦合关系,提出一种改进多变量解耦模型预测控制(Improved multivariable decoupling model predictive control,IMDMPC)。根据机组历史运行数据,利用蜻蜓算法优化偏最小二乘法,构建以主蒸汽压力和炉膛负压为被控量、燃煤量和引风量为控制量的多变量耦合数学模型,运用多变量动态解耦算法对其进行解耦,设计多变量模型预测控制器,按照设定目标函数得到当前时刻控制量,同时实时采集系统输出值对控制器进行反馈校正。仿真实验结果表明:改进多变量解耦模型预测控制与模糊自适应PID控制和未解耦模型预测控制相比,主蒸汽压力和炉膛负压的超调量分别减少20.3%和8.6%,调节时间分别缩短2.6和29.55 s,具有更好的控制精度和鲁棒性。现场应用结果表明:改进多变量解耦模型预测控制策略能够使主蒸汽压力和炉膛负压分别稳定控制在±0.24 MPa和±0.27 Pa,提高了系统的稳定性且波动幅度明显减小,符合工业现场生产要求。
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关键词
改进多变量解耦模型
预测控制
火电机组
偏最小二乘法
蜻蜓算法
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Keywords
improved multivariable decoupling model
predictive control
thermal power unit
partial least squares method
dragonfly algorithm
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分类号
TM621
[电气工程—电力系统及自动化]
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