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        基于GA-IGPC的鍋爐煙氣含氧量控制系統(tǒng)研究與應(yīng)用

        2022-03-11 12:39:22劉圣晶馮旭剛章家?guī)r
        電腦知識與技術(shù) 2022年1期
        關(guān)鍵詞:燃煤鍋爐

        劉圣晶 馮旭剛 章家?guī)r

        摘要:該文針對燃煤鍋爐煙氣含氧量傳統(tǒng)測量方法誤差大、效率低和成本高等缺點,利用隱式廣義預(yù)測控制方法對控制系統(tǒng)進行設(shè)計,通過遺傳算法對目標函數(shù)進行在線滾動優(yōu)化,以此來實現(xiàn)對煙氣含氧量的實時控制。從現(xiàn)場的運行工況來看,將煙氣含氧量控制在2%左右,符合現(xiàn)場的設(shè)計要求。

        關(guān)鍵詞:燃煤鍋爐;煙氣含氧量;隱式廣義預(yù)測控制;遺傳算法;滾動優(yōu)化

        中圖分類號:TM621? ? ? ? 文獻標識碼:A

        文章編號:1009-3044(2022)01-0122-02

        煙氣含氧量是燃煤鍋爐燃燒優(yōu)化控制中的一項重要指標,其值過低會導(dǎo)致供給鍋爐燃燒的氧氣量不足,煤粉不能充分燃燒,同時還會對環(huán)境造成一定的污染[1-6]。張瑋等[7]建立基于PSO-Eiman模型的預(yù)測模型,完成火電廠煙氣含氧量的軟測量,通過仿真結(jié)果表明,該模型具有較高的預(yù)測精度和泛化能力;李建強等[8]提出最小二乘支持向量機(LSSVM),并結(jié)合粒子群算法對模型參數(shù)進行尋優(yōu),建立輸入輸出變量之間的關(guān)系模型,結(jié)果表明該模型具有魯棒性強和訓練時間短等優(yōu)點。而本文提出了一種基于隱式廣義預(yù)測控制(IGPC)的煙氣含氧量預(yù)測模型,并通過遺傳算法(GA)對目標函數(shù)進行在線滾動優(yōu)化,從而實現(xiàn)對煙氣含氧量的實時控制。

        1隱式廣義預(yù)測控制原理

        本文采用IGPC控制算法來設(shè)計控制系統(tǒng)。根據(jù)預(yù)測控制算法的特點,設(shè)計了一種閉環(huán)控制器,其控制原理框圖如圖1所示。

        在圖1所示的框圖中,[r(k)]為煙氣含氧量的設(shè)定值,三個輸入量分別為送風量[u1(k)]、燃料量[u2(k)]和引風量[u3(k)]。三個輸入量同時作用在燃煤鍋爐燃燒系統(tǒng)和隱式廣義預(yù)測模型上。同時[y(k)]為煙氣含氧量的實際輸出值,<E:\2021知網(wǎng)文件\1-3\1\6xs202201\Image\image8_1.png>為煙氣含氧量的預(yù)測輸出值。首先,將煙氣含氧量預(yù)測輸出值與實際輸出值進行比較,然后再將兩者比較產(chǎn)生的差值反饋到輸入端,接著計算實際控制增量與所需控制增量之間的誤差,通過GA在線優(yōu)化目標函數(shù)來減小預(yù)測誤差。

        1.1預(yù)測模型

        預(yù)測控制算法對于非線性和時滯性等復(fù)雜的工業(yè)過程控制具有較好的控制效果。IGPC采用CARIMA模型作為預(yù)測模型。將IGPC控制算法應(yīng)用到本文的三輸入單輸出系統(tǒng)中,其模型表達式如下所示:

        2)輸出預(yù)測

        1.3反饋校正

        在控制的每一步都要檢測煙氣含氧量的實際輸出值并與預(yù)測值做比較,以此來修正預(yù)測的不確定性。當實際控制系統(tǒng)存在模型失配或外界干擾等問題時,這種反饋校正就會及時修正預(yù)測值,從而提高系統(tǒng)的魯棒性。

        2遺傳算法尋優(yōu)

        本文采用遺傳算法優(yōu)化目標函數(shù)的控制量增量,即利用GA算法求取目標函數(shù)的最小值。根據(jù)遺傳算法的設(shè)計原理,選取個體的適應(yīng)度函數(shù)為:

        同時本文采用二進制遺傳算法,通過選取相關(guān)參數(shù),求取各控制量的最優(yōu)控制值,從而達到最優(yōu)控制的目的。

        3 仿真分析

        本文以某熱電總廠42MW燃煤鍋爐為研究對象,通過采集現(xiàn)場的運行數(shù)據(jù),利用遞推最小二乘法(RLS)對系統(tǒng)進行辨識,得到以下傳遞函數(shù):

        根據(jù)上面的傳遞函數(shù),進一步采用MATLAB軟件對控制系統(tǒng)進行仿真研究。經(jīng)過GA優(yōu)化之后,選取IGPC的預(yù)測長度[n=8],控制長度[m=5],柔化系數(shù)[α=0.5],控制加權(quán)系數(shù)[λ=0.9]。再選取群體大小[M=30],進化代數(shù)[T=100],交叉概率[Pc=0.84],變異概率[Pm=0.072]。其仿真波形如圖2所示。

        4 工程應(yīng)用

        根據(jù)現(xiàn)場運行情況,要求煙氣含氧量控制2%左右,控制系統(tǒng)實際應(yīng)用效果趨勢圖對比如下所示:

        原DCS控制系統(tǒng)的煙氣含氧量在[0,5]范圍之間波動,而本文設(shè)計的控制系統(tǒng)在運行期間,煙氣含氧量在[0,2]范圍之間波動。通過對比可以發(fā)現(xiàn),圖4所示的煙氣含氧量控制較為平穩(wěn),且變化范圍小,符合現(xiàn)場的設(shè)計要求。

        5 總結(jié)

        本文采用IGPC控制策略設(shè)計三輸入單輸出控制系統(tǒng),利用GA實現(xiàn)目標函數(shù)在線滾動優(yōu)化,以此來實現(xiàn)對煙氣含氧量的實時控制。最后從現(xiàn)場的運行結(jié)果也可以看出:與原DCS控制系統(tǒng)相比,本文所設(shè)計的控制系統(tǒng)在運行后,將煙氣含氧量控制在2%左右,且波動范圍較小,具有較好的工程應(yīng)用價值。

        參考文獻:

        [1] 范晗東,彭鑫,呂玉坤.基于煙氣含氧量的電站鍋爐經(jīng)濟性優(yōu)化分析研究[J].電力科學與工程,2009,25(12):40-44.

        [2] 賈里.磁力機械式氧分析儀樣品處理系統(tǒng)的設(shè)計改造[J].石油化工自動化,2017,53(1):61-65.

        [3] 王永智,付忠廣,劉炳含,等.基于GA-SVM的煙氣含氧量軟測量[J].化工自動化及儀表,2017,44(10):937-939.

        [4] 唐振浩,段潔,曹生現(xiàn),等.基于自校正LS-SVM的電廠鍋爐煙氣含氧量軟測量系統(tǒng)[J].化工自動化及儀表,2015,42(12):1281-1283,1299.

        [5] 陳彥橋,郭一,劉建民,等.一種改進煙氣含氧量軟測量建模方法與仿真[J].動力工程學報,2011,31(1):12-16.

        [6] 王剛,劉林,王朋.基于微分進化和SMO算法的煙氣含氧量軟測量[J].電力科學與工程,2012,28(2):71-74.

        [7] 張瑋,陳超波,王景成,等.基于PSO-Elman模型的火電廠煙氣含氧量預(yù)測[J].自動化與儀表,2020,35(4):75-79,85.

        [8] 李建強,張瑩瑩,牛成林.基于PSO-LSSVM模型的火電廠煙氣含氧量預(yù)測[J].熱能動力工程,2018,33(7):49-55.

        【通聯(lián)編輯:王力】

        收稿日期:2021-06-09

        作者簡介:劉圣晶(1996—),男,安徽合肥人,碩士,研究方向為發(fā)電機組智能優(yōu)化控制。

        3050500338261

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