多模型预测控制在脱硝系统中的应用研究

发布时间：2020-04-23 07:32

【摘要】：我国以煤炭为主要能源,生产和生活用电主要以火电为主,而火力发电过程中会产生大量的氮氧化物(NOx),造成空气污染。随着近年来雾霾和酸雨等现象的频繁发生,国家对火电厂排放烟气NOx浓度的要求越来越严格,高效、稳定的脱硝控制系统是保证火电厂排放烟气NOx浓度达标,并且尽可能为电厂节约成本的关键。火电厂脱硝系统是一个典型的大迟延、非线性、多工况系统,其控制具有一定的难度,应用传统的PID控制经常会出现烟气NOx浓度波动大、排放超标等问题。本文在充分学习和研究了火电厂现有的脱硝控制策略及先进的工业过程控制算法的基础上,提出了采用多模型预测控制策略进行火电厂SCR出口NOx浓度控制,该控制策略结合了预测控制鲁棒性强、动态性能好、适用于大迟延系统的特点及多模型控制适用于非线性、不确定性、多工况系统的特点,能够有效的进行SCR出口NOx浓度控制。在模型集的选取方面采用多固定模型加一个可重新赋初值的自适应模型的形式,多固定模型为根据现场数据离线辨识得到的不同负荷下的对象模型,可重新赋初值的自适应模型可以在线辨识对象参数,并且通过固定模型对自适应模型进行重新赋初值,加快自适应模型的收敛速度;预测控制器采用广义预测控制器,模型集中每个子模型都有其对应的控制器,可重新赋初值的自适应模型对应的控制器参数可以在线调整,从而提高控制精度;各控制器之间采用基于累积误差最小的模型切换策略进行切换,并且采用滞后切换算法对切换策略加以修正,避免控制器的频繁切换问题。通过仿真对比了多模型预测控制与单PID控制及多模型PID控制策略的控制效果,仿真结果表明无论在设定值阶跃变化情况下还是负荷变动情况下,多模型预测控制器的控制效果均为最优的。
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：X773;TP273

【参考文献】

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本文编号：2637504