1、文章编号：1671-7872(2023)03-0302-11特约论文冯旭刚，博士、教授、硕士生导师。安徽省技术领军人才，全国冶金热电专业学会常务理事，中国仪器仪表学会机械量测试仪器分会理事，全国误差与不确定度研究会理 事，安 徽 省 计 量 学 会 常 务 理 事，JournaloftheChineseSocietyofMechanicalEngineers、中国电机工程学报西安交通大学学报农业机械学报电子测量与仪器学报等期刊审稿专家，教育部研究生学位论文评审人。长期致力于工业智能检测与先进控制技术应用等方面的研究，主持和参加国家自然科学基金、国家部委重大科技攻关项目、安徽省重点研发计划项目、
2、安徽省自然科学基金项目、省高校自然科学重点项目、省市科技计划项目以及宝武宝钢、马钢、华菱钢铁等重大产学研攻关项目近 30 项；发表学术论文 40 余篇，其中三大检索论文 20 余篇；授权发明专利 9 项。获安徽省高校优秀青年人才称号，获安徽省电网科技成果一等奖、马钢公司技术创新三等奖，指导的学生获“挑战杯”等全国大学生科技竞赛特等奖、一等奖和二等奖共 5 项。基于 PI-DMC 的发电机组主蒸汽温度串级前馈预测控制策略安硕a，冯旭刚a，王正兵a，杨旭b，张佳俊a(安徽工业大学 a.电气与信息工程学院；b.机械工程学院，安徽马鞍山243032)摘要：针对发电机组主蒸汽温度控制系统惯性大、时滞长、
3、扰动大的特点，结合比例积分微分(PI)控制和动态矩阵控制(DMC)的优点，提出一种基于 PI-DMC 的发电机组主蒸汽温度串级前馈预测控制策略。以控制量为燃料量、被控量为主蒸汽温度，利用遗忘因子递推最小二乘法对主蒸汽温度控制系统模型参数进行辨识；通过对模型施加单位阶跃信号得到预测模型，并通过反馈校正在线修正预测值；对目标函数实时滚动优化得到当前时刻控制量，并设定控制权重对 PI 和 DMC 进行优化组合。仿真结果表明：与串级 PID 和 DMC 控制相比，提出的控制策略在模型适配且施加干扰时，调节时间约 20s、超调量仅6.47%；在模型失配且施加干扰时，调节时间约 30s、超调量为 6.03
4、%。工程应用结果表明：相较于工业现场原控制策略，提出的控制策略控制精度提高了 66.91%，同时汽包液位的控制精度提高了 47.23%，符合现场设计要求。关键词：发电机组；主蒸汽温度；动态矩阵控制；PID 控制；稳定性；鲁棒性中图分类号：TM621文献标志码：Adoi：10.12415/j.issn.16717872.23067收稿日期：2023-04-26基金项目：国家自然科学基金项目(51605004)；安徽省高校自然科学基金重大项目(KJ2021ZD0042)；安徽省重点研究与开发计划项目(2022f04020004)作者简介：安硕(2001)，男，河南周口人，硕士生，主要研究方向为工业
5、智能优化控制。通信作者：冯旭刚(1979)，男，安徽芜湖人，博士，教授，主要研究方向为工业智能检测与先进控制技术应用。引文格式：安硕，冯旭刚，王正兵，等.基于 PI-DMC 的发电机组主蒸汽温度串级前馈预测控制策略 J.安徽工业大学学报(自然科学版)，2023，40(3):302-312.Vol.40No.3安 徽 工 业 大 学 学 报 (自然科学版)第 40 卷第 3 期July2023J.of Anhui University of Technology(Natural Science)2023 年7 月CascadeFeedforwardPredictiveControlStrateg
6、yforMainSteamTemperatureofGeneratorUnitsBasedonPI-DMCAN Shuoa,FENG Xuganga,WANG Zhengbinga,YANG Xub,ZHANG Jiajuna(a.SchoolofElectricalandInformationEngineering;b.SchoolofMechanicalEngineering,AnhuiUniversityofTechnology,Maanshan243032,China)Abstract：Aimingatthecharacteristicsoflargeinertia,longtimed
7、elay,andlargedisturbanceinthemainsteamtemperaturecontrolsystemofpowergenerationunits,combinedwiththeadvantagesofPIcontrolandDMC,aPI-DMCbasedcascadefeedforwardpredictivecontrolstrategyforthemainsteamtemperatureofpowergenerationunitswasproposed.Usingthecontrolquantityasthefuelquantityandthecontrolledq
8、uantityasthemainsteamtemperature,theforgettingfactorrecursiveleastsquaresmethodwasusedtoidentifythemodelparametersofthemainsteamtemperaturecontrolsystem.Byapplyingaunitstepsignaltothemodel,apredictivemodelwasobtained,andthepredictivevaluewascorrectedonlinethroughfeedbackcorrection.Realtimerollingopt
9、imizationoftheobjectivefunctionwasperformedtoobtainthecurrentcontrolamount,andcontrolweightsweresettooptimizethecombinationofPIandDMC.ThesimulationresultsshowthatcomparedwithcascadePIDcontrolandDMCcontrol,theproposedcontrolstrategyhasatuningtimeofabout20sandanovershootofonly6.47%whenthemodelisadapte
10、dandinterferenceisapplied;Whenthemodelismismatchedandinterferenceisapplied,theadjustmenttimeisabout30sandtheovershootis6.03%.Theengineeringapplicationresultsshowthatcomparedtotheoriginalcontrolstrategyintheindustrialfield,thecontrolaccuracyoftheproposedcontrolstrategyhasincreasedby66.91%,while the c
11、ontrol accuracy of the drum liquid level has increased by 47.23%,which meets the on-site designrequirements.Keywords：generatorset;mainsteamtemperature;dynamicmatrixcontrol;PIDcontrol;stability;robustness在发电机组控制中，主蒸汽温度的控制十分重要，直接影响机组的安全稳定运行。主蒸汽温度过高，影响机组的工作稳定性，并降低机组的工作效率；主蒸汽温度过低，造成机组超负荷运转，影响机组的经济运行。主蒸汽
12、温度具有惯性大、时滞长、扰动大等特点，难以对其进行控制，如何实现对主蒸汽温度的快速精确控制，是目前机组控制中亟待解决的问题12。近年，国内外许多学者对锅炉主蒸汽温度控制进行研究，提出了基于神经网络控制、Smith 预估控制、模糊比例积分微分(proportionalintegralderivative，PID)控制等策略35。神经网络控制对参数的选取有较强的依赖性，参数选取的优劣对系统的控制精度影响较大；Smith 预估控制器可避免系统延迟的影响，但被控对象需精确的数学模型；模糊 PID 控制可适应不同工况下的控制需求，具有更强的鲁棒性和自适应能力，但被控对象在较小区域会产生死区，影响控制精度
13、。文献 6 针对主蒸汽温度系统时变性和非线性的问题，提出一种径向基函数(radialbasisfunction，RBF)神经网络的比例积分微分结合预测函数控制(predictivefunctionalcontrol-proportionalintegralderivative，PFC-PID)的主蒸汽温度串级预测控制策略，可很好地应对外界干扰。文献 7 提出一种以自适应模糊 PID 为基础的锅炉主蒸汽温度控制方法，可有效解决锅炉主蒸汽温度的惯性大、时滞大等问题，并可实现对主蒸汽温度的快速精确控制。文献 8 针对火力发电厂主汽温装置具有明显的非线性和死区时间，提出一种基于间隙度量的主蒸汽温度多模
14、型鲁棒 PID 控制方法，能有效解决大时滞问题，具有较强的鲁棒性。主蒸汽温度控制对象存在很大的不确定性，系统模型参数易变，采用以上方法会出现模型失配而影响控制效果。鉴于此，提出一种比例积分结合动态矩阵控制(proportionalintegral-dynamicmatrixcontrol，PI-DMC)的发电机组主蒸汽温度串级前馈预测控制策略，以燃料量为控制量、主蒸汽温度为被控量，使用 PI-DMC 控制器作为主回路控制器对主蒸汽温度进行控制，并引入减温水流量的变化扰动作为第 3 期安硕，等：基于 PI-DMC 的发电机组主蒸汽温度串级前馈预测控制策略303各副回路的前馈补偿，以期达到有效抑制
15、扰动的目的。1主蒸汽温度控制系统特性分析发电机组主蒸汽温度控制系统一般由汽包、两级减温器、两级过热器和屏式过热器构成9。文中以某发电厂 225MW 发电机组研究对象，其主蒸汽温度控制系统的原理构造如图 1 所示，级减温器对主蒸汽温度起到粗调作用，位于级过热器与屏式过热器之间。级减温器对主蒸汽温度进行细调，位于屏式过热器与级过热器之间；与此同时，还起到将主蒸汽温度维持在给定值附近的作用，以保证高温过热器可安全稳定工作1013。0(s)1(s)2(s)F2(s)图中：表示系统输出主蒸汽的温度；表示级减温器出口的蒸汽温度；表示级减温器出口的蒸汽温度；表示级减温器减温水量。按热传递的次序，主蒸汽温控通
16、道可划分为惰性区和导前区。通常将进入过热器的温度称为导前气温，将减温器入口到过热器入口之间的部分称为导前区；从过热器入口到出口的部分称为惰性区。这 2 个区域的动态特性可用多级惯性环节的数学模型表示，惰性区与导前区的传递函数模型分别如式(1)，(2)。W1(s)=0(s)2(s)=K1(1+T1s)n1(1)W2(s)=2(s)F2(s)=K2(1+T2s)n2(2)K1K2T1T2n1n2式中：和分别为惰性区和导前区传递函数的增益系数；和分别为惰性区和导前区传递函数的时间常数；和 分别为惰性区和导前区传递函数的阶数。主蒸汽温度变化对发电机组的运行稳定和效率产生负面影响，且会危及整个机组的安全可靠性。因此，发电机组主蒸汽温度控制系统的作用就是将主蒸汽温度快速达到设定值并稳定在合理范围，避免出现较大的温度超调，即不超过汽轮机和过热器规定的汽温范围14。2控制方案设计 2.1PI-DMC 控制原理PI-DMC 控制一般由滚动优化、DMC 控制器、PI 控制器、预测模型和反馈校正组成。文中采用 PI-DMC 控制策略作为主控制回路的控制器，控制框图如图 2。主蒸汽温度串级控制回路由主回路与
