单元制发电机组协调优化控制方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种单元制发电机组协调优化控制方法及装置，采用改进的免疫遗传算法，将热工机理模型与预测控制相结合，得到非线性预测控制，通过特殊的种群生成机制可取消对象延时对控制效果的影响，且加入幅值和变化速率约束，在有限时域内计算目标函数，逐代求解优化，获得当前时刻最优控制量序列，解决了非线性预测控制中的控制量优化求解问题，可用于机组协调控制系统的设计，具有很好的负荷响应速率，为大型机组深度调峰控制算法提供新的思路。路。路。

【技术实现步骤摘要】
单元制发电机组协调优化控制方法及装置


[0001]本申请涉及单元制发电机组
，具体涉及一种单元制发电机组协调优化控制方法及装置。

技术介绍

[0002]协调控制系统是电厂整个自动控制系统的核心，能协调锅炉和汽机主控，让汽机、锅炉的动态特性与负荷变化能力相适应，锅炉确定合理的水、煤、风量，汽轮机确定合适的调门开度，从而实现自动发电控制(AGC)及一次调频功能，满足电网对发电机组的负荷响应要求。但在实际运行中的诸多机组参数偏离设计值或最佳运行状态，导致控制参数无法长期适应电网调峰要求，出现运行不稳定或供电煤耗上升等问题。
[0003]国内外现有的火电机组协调系统大多采用PID控制，但是，因机组不同负荷和工况下呈现较强非线性及时变性，PID控制器存在不适应大范围升降负荷，机组深度调峰时性能变差等问题。因此，单元制发电机组亟需一种具有适应性较强的机炉协调控制优化方法。

技术实现思路

[0004]为此，本申请提供一种单元制发电机组协调优化控制方法及装置，以解决现有技术存在的多机组参数偏离设计值或最佳运行状态，导致控制参数无法长期适应电网调峰要求的问题。
[0005]为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
[0006]第一方面，一种单元制发电机组协调优化控制方法，包括：
[0007]确定预测模型，所述预测模型采用单元制发电机组负荷控制机理模型；
[0008]产生种群个体数为L的初始抗体；
[0009]将种群中的每个抗体作用于所述预测模型，得到输出预测值；<br/>[0010]获得抗体对应的目标函数；
[0011]计算每个抗体的抗原亲和力；
[0012]更新记忆细胞，并促进和抑制抗体；
[0013]通过种群交叉和变异产生新一代抗体种群，直到迭代次数或连续多代最优抗体的抗原亲和力不发生变化时，停止免疫遗传算法；
[0014]获取控制量的幅值约束和控制量的变化速率约束；
[0015]获取当前状态变量和控制量；
[0016]在前一时刻控制作用满足幅值约束和变化速率约束的范围内，确定当前时刻的抗体种群，并用记忆细胞更新此种群；
[0017]以所述目标函数作为抗原，计算最优抗体的抗原亲和力，并用所述免疫遗传算法进行在线优化，求出当前时刻的最优控制序列；
[0018]将所述最优控制序列作用于被控对象得到系统的输出。
[0019]进一步的，所述产生种群个体数为L的初始抗体时，采样时间取为9s，则燃料量指
令延迟4个采样点。
[0020]进一步的，所述输出预测值是经反馈校正后的预测输出序列，所述预测输出序列为：
[0021][0022]其中，
[0023]为模型误差修正项；
[0024]为现在和将来的预测模型输出向量；x
i
(t+k
‑
1)与u
i
(t+k
‑
1)分别为现在和将来模型状态向量和模型控制向量，(i＝1,2,3)。
[0025]进一步的，所述目标函数为：
[0026][0027]其中，
[0028]1≤i≤3为第i个模型输出的二次型性能指标；γ(i)，λ(i)为加权系数；
[0029]为参考轨迹，α
i
(0≤α
i
≤1)为柔化因子，y
r
为设定值，N0为因最小相引起的反向部分或系统时延。
[0030]进一步的，所述抗原亲和力为：
[0031][0032]进一步的，所述促进和抑制抗体具体为：
[0033]计算任意两个抗体s
l
和s
m
的亲和力(A
b
)
l,m
：
[0034]所述(A
b
)
l,m
为：
[0035]其中，
[0036]为抗体s
l
和s
m
间的结合强度；
[0037]计算抗体l的浓度C
l
：
[0038]所述C
l
为：
[0039]根据第一公式选择抗体：
[0040]所述第一公式为：
[0041]进一步的，所述交叉操作具体为：
[0042]将抗体进行二进制编码，以所述第一公式为标准，采用轮盘赌选择机制，选择两个
父母代抗体，用多点交叉算子对抗体进行交叉操作。
[0043]进一步的，当多点交叉产生不满足控制量变化速率的子代抗体时，需要进行修正，修正方法具体为：
[0044]多点交叉后，依次检查每组相邻的抗体元素，抗体序列第一个元素u
l
(t)与u(t
‑
1)配对，依次为u
l
(t+z)与u
l
(t+z
‑
1)，直到u
l
(t+N
u
‑
1)与u
l
(t+N
u
‑
2)。
[0045]设如果dc＞Δu
jmax
，则如果dc＜
‑
Δu
jmax
，则(0≤z≤N
u
‑
2)。
[0046]进一步的，所述变异操作具体为：
[0047]确定变异区间[b
l
(k),b
u
(k)]；
[0048][0049][0050]在区间[b
l
(k),b
u
(k)]内对进行二进制编码，并产生基本位变异，经解码变异后的抗体为：
[0051][0052]其中，b
c
(k)为产生变异的抗体元素
[0053]第二方面，一种单元制发电机组协调优化控制装置，包括：
[0054]滚动优化模块，用于产生种群个体数为L的初始抗体；将种群中的每个抗体作用于预测模型，得到输出预测值；获得抗体对应的目标函数；计算每个抗体的抗原亲和力；更新记忆细胞，并促进和抑制抗体；通过种群交叉和变异产生新一代抗体种群，直到迭代次数或连续多代最优抗体的抗原亲和力不发生变化时，停止免疫遗传算法；
[0055]反馈校正模块，用于将已知的机理控制模型作为被控对象和预测模型，在每个采样周期内，找出满足约束条件和目标函数的最优控制序列，取首个控制量作为当前时刻的最优控制量并作用给被控对象，根据当前时刻被控对象与预测模型的输出偏差对预测输出序列进行反馈校正，得到修正过的预测序列与参考轨迹进入滚动优化模块进行下一时刻的优化求解。
[0056]相比现有技术，本申请至少具有以下有益效果：
[0057]本专利技术与现有技术相比，采用改进的免疫遗传算法，将热工机理模型与预测控制相结合，得到非线性预测控制，通过特殊的种群生成机制可取消对象延时对控制效果的影响，且加入幅值和变化速率约束，在有限时域内本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种单元制发电机组协调优化控制方法，其特征在于，包括：确定预测模型，所述预测模型采用单元制发电机组负荷控制机理模型；产生种群个体数为L的初始抗体；将种群中的每个抗体作用于所述预测模型，得到输出预测值；获得抗体对应的目标函数；计算每个抗体的抗原亲和力；更新记忆细胞，并促进和抑制抗体；通过种群交叉和变异产生新一代抗体种群，直到迭代次数或连续多代最优抗体的抗原亲和力不发生变化时，停止免疫遗传算法；获取控制量的幅值约束和控制量的变化速率约束；获取当前状态变量和控制量；在前一时刻控制作用满足幅值约束和变化速率约束的范围内，确定当前时刻的抗体种群，并用记忆细胞更新此种群；以所述目标函数作为抗原，计算最优抗体的抗原亲和力，并用所述免疫遗传算法进行在线优化，求出当前时刻的最优控制序列；将所述最优控制序列作用于被控对象得到系统的输出。2.根据权利要求1所述的单元制发电机组协调优化控制方法，其特征在于，所述产生种群个体数为L的初始抗体时，采样时间取为9s，则燃料量指令延迟4个采样点。3.根据权利要求1所述的单元制发电机组协调优化控制方法，其特征在于，所述输出预测值是经反馈校正后的预测输出序列，所述预测输出序列为：其中，x2(t
‑
1),x3(t
‑
1),u1(t
‑
1),u2(t
‑
1),u3(t
‑
1))为模型误差修正项；为现在和将来的预测模型输出向量；x
i
(t+k
‑
1)与u
i
(t+k
‑
1)分别为现在和将来模型状态向量和模型控制向量，(i＝1,2,3)。4.根据权利要求1所述的单元制发电机组协调优化控制方法，其特征在于，所述目标函数为：其中，为第i个模型输出的二次型性能指标；γ(i)，λ(i)为加权系数；为参考轨迹，α
i
(0≤α
i
≤1)为柔化因子，y
r
为设定值，N0为因最小相引起的反向部分或系统时延。5.根据权利要求1所述的单元制发电机组协调优化控制方法，其特征在于，所述抗原亲和力为：
6.根据权利要求1所述的单元制发电机组协调优化控制方法，其特征在于，所述促进和抑制抗体具体为：计算任意两个抗体s
l
和s
m
的亲和力(A
b
)
l,m
：所述(A
b
)
l,m
为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李金，于现军，
申请(专利权)人：北京和隆优化科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：