申请/专利权人：中冶华天南京工程技术有限公司;中冶华天工程技术有限公司

申请日：2022-01-17

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN114562713B

主分类号：F22B1/28

分类号：F22B1/28;F22B35/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2022.06.17#实质审查的生效;2022.05.31#公开

摘要：本发明公开一种发电锅炉主蒸汽温度控制方法及系统，方法包括：采用RBF神经网络在线辨识获得导前区子模型和惰性区子模型，导前区子模型和惰性区子模型构成锅炉主蒸汽温度模型；将二自由度PID控制器以及锅炉主蒸汽温度模型依次连接，利用混合优化算法模块对二自由度PID控制器的PID参数进行整定，获得最优解，通过最优解控制锅炉主蒸汽温度模型，从而控制锅炉主蒸汽温度模型输出最优的主蒸汽温度。本发明以混合优化算法模块整定二自由度PID控制器参数，通过设定判定准则并实现模拟退火算法和最小二乘法的混合，结合两者全局优化性能和高效局部的优化能力进行参数整定，使系统快速跟踪目标值且稳定输出，提高控制器品质。

主权项：1.一种发电锅炉主蒸汽温度控制方法，其特征在于，包括：采用RBF神经网络在线辨识获得导前区子模型和惰性区子模型，所述导前区子模型和惰性区子模型构成锅炉主蒸汽温度模型；将二自由度PID控制器以及所述锅炉主蒸汽温度模型依次连接，将输入主蒸汽温度与输出主蒸汽温度的偏差信号e，以及二自由度PID控制器的输出作为混合优化算法模块的输入，将所述混合优化算法模块的输出、输入主蒸汽温度与输出主蒸汽温度的偏差信号e作为二自由度PID控制器的输入，其中，所述混合优化算法模块包含模拟退火算法、最小二乘法混合运算；利用所述混合优化算法模块对二自由度PID控制器的PID参数进行整定，获得最优解，通过最优解控制锅炉主蒸汽温度模型，从而控制锅炉主蒸汽温度模型输出最优的主蒸汽温度，还包括前馈控制器，所述前馈控制器的输入为输入主蒸汽温度，并且二自由度PID控制器的输出与前馈控制器的输出作为锅炉主蒸汽温度模型的输入，所述混合优化算法模块对二自由度PID控制器的PID参数以及前馈控制器的参数进行整定，获得最优解，通过最优解控制锅炉主蒸汽温度模型，从而控制锅炉主蒸汽温度模型输出最优的主蒸汽温度，所述RBF神经网络在线辨识获得导前区子模型和惰性区子模型，是指RBF神经网络根据所述锅炉主蒸汽温度模型的输入参数、输出参数辨识获得导前区子模型和惰性区子模型，输入参数包括燃料量、烟气含氧量、主蒸汽流量、一级减温水流量、二级减温水流量，输出参数为主蒸汽温度，利用所述混合优化算法模块对二自由度PID控制器的PID参数进行整定，获得最优解，包括：所述混合优化算法模块先采用模拟退火算法计算出当前解，若当前解满足进入全局最优解区域的切换准则，则退出模拟退火算法，将满足所述切换准则的当前解作为最小二乘法的初值代入，通过最小二乘法运算得到最优解，所述混合优化算法模块先采用模拟退火算法计算出当前解，包括：步骤a，初始化：给定目标函数的初始解、初始温度、马尔科夫链的链长，所述目标函数如下： 式中，x为系统输入，x1,x2,x3,x4,x5分别为燃料量、主蒸汽流量、一级减温水流量、二级减温水流量以及烟气含氧量，xmin为燃料量最小值，xmax为燃料量最大值；yx为主蒸汽温度，由锅炉主蒸汽温度模型输出，RBF.net表示锅炉主蒸汽温度模型是由RBF神经网络辨识得到；Q为主目标函数；Mp、Mpb分别为实际超调量与期望超调量； 分别为主蒸汽温度曲线衰减率与主蒸汽温度曲线衰减率最小值；tr、tmax分别为主蒸汽温度上升时间及主蒸汽温度上升时间最大值；步骤b，随机产生新解xnew；步骤c，计算目标函数增量Δy；步骤d，若目标函数增量Δy0，则接受该新解xnew，若目标函数增量Δy≥0，则判断是否成立，若成立，则接受新解xnew，否则保留当前解，其中，exp表示自然指数；T为主蒸汽温度；Eωβ为设定值，代表产生新解；random[0,1]表示0～1之间的随机数。

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权利要求：

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