控制分离器温度的方法和装置、存储介质与流程

本发明涉及发电机组控制领域，具体地涉及控制分离器温度的方法和装置、存储介质。

背景技术：

发电机组agc控制系统中，锅炉和汽机控制环路的响应决定了不同发电机组生产过程控制方式的响应差别。分离器温度对锅炉燃料输入变化的响应较为滞后，这是由燃料供应的滞后、热量交互、热量传输、蒸汽的生成、传输等一系列环节所决定的。一般来说，分离器温度对于燃料输入响应呈高阶惯性，时间常数在几分钟左右。汽机对于调门的变化响应非常迅速，只有在低压段，有一定的滞后。而现有的优化控制系统在整体控制结构上仍采用前馈+反馈的控制模式，并利用传统的pid控制。因此，汽机容易控制，而锅炉控制有一定难度。

对于火电发电系统中的发电机组控制系统，传统协调控制最薄弱的环节在于，具有高阶惯性的锅炉燃烧系统，却要控制主汽压力。锅炉热负荷指令通过制粉系统(数分钟的惯性时间)转换为热能，这中间要经过受热面换热、工质传输，最后锅炉升压。在该具有高阶惯性系统中，开环控制会引起波动，必须通过控制器的调节才能使系统稳定。然而在现有的agc控制系统中，分离器温度存在过度滞后的问题，因而不利于agc控制系统整体的稳定性。

要从根本上解决上述问题，应将先进的控制技术如：预测控制、神经网络控制、自适应控制、模糊控制等技术应用到发电机组的优化控制中。先进的agc实时优化控制系统融合了多种国际上最先进的控制技术，是专门为解决上述发电机组agc控制中的难点问题而研发的先进控制平台。

技术实现要素：

本发明实施例的目的是提供一种控制分离器温度的方法和装置、存储介质，该方法和装置能够提高分离器温度控制的稳定性和搞扰动能力。

为了实现上述目的，本发明的实施例提供一种控制分离器温度的方法，该方法包括：合并分离器温度变量和燃水比变量，以生成优化变量；将所述优化变量带入所述分离器温度变量和所述燃水比变量的最优目标函数中，以得到二次规划问题；推导所述二次规划问题的kkt条件；求解所述kkt条件，以获取所述燃水比的最优燃水比；以及根据所述最优燃水比控制分离器温度。

其中，所述求解所述kkt条件，以获取所述燃水比的最优燃水比可以包括：将所述kkt条件转化为带有min-algebra型函数的kkt条件；求解所述带有min-algebra型函数的kkt条件，以得到最优序列；从所述最优序列中取第一个值作为最优解；以及根据所述最优解确定所述最优燃水比。

其中，所述二次规划问题为：

其中，

x＝[x(k+1)'…x(k+n)']'，u＝[u(k)'…x(k+n-1)']'，z＝[u'x']'

c＝[0…0,(-2qr)′…(-2qr)′]′

b＝[umax′,umax′…umax′]′

其中，a、b为所述分离器温度变量和所述燃水比变量的空间状态模型的系数，x表示在预测时域n内的所述分离器温度变量矩阵，u表示在预测时域n内的所述燃水比变量矩阵，z为优化变量矩阵，b为约束变量，q为x的对角正定矩阵，r为u的对角正定矩阵，g为约束条件的系数矩阵，i为单位矩阵，r为分离器温度的设定值，x(k)为所述分离器温度变量，u(k)所述燃水比变量，umax为控制量燃水比的上限值。

其中，所述kkt条件可以为：

mz+c+g′y+aeq′γ＝0

其中，γ、yi为拉格朗日系数，i为向量顺序。

其中，所述min-algebra型函数为：

φmin(y)＝0

其中，

根据本发明的另一方面，还提供一种控制分离器温度的装置，该装置包括：二次规划问题生成模块，用于合并分离器温度变量和燃水比变量，以生成优化变量，并将所述优化变量带入所述分离器温度变量和所述燃水比变量的最优目标函数中，以得到二次规划问题；最优燃水比获取模块，用于推导所述二次规划问题的kkt条件，并求解所述kkt条件，以获取所述燃水比的最优燃水比；以及控制模块，用于根据所述最优燃水比控制分离器温度。

其中，所述求最优燃水比求解模块包括：kkt条件转换模块，用于将所述kkt条件转化为带有min-algebra型函数的kkt条件；求解模块，用于求解所述带有min-algebra型函数的kkt条件，以得到最优序列；确定模块，用于根据所述最优解确定所述最优燃水比。

其中，所述二次规划问题为：

其中，

x＝[x(k+1)'…x(k+n)']'，u＝[u(k)'…x(k+n-1)']'，z＝[u'x']'

c＝[0…0,(-2qr)′…(-2qr)′]′

b＝[umax′,umax′…umax′]′

其中，a、b为所述分离器温度变量和所述燃水比变量的空间状态模型的系数，x表示在预测时域n内的所述分离器温度变量矩阵，u表示在预测时域n内的所述燃水比变量矩阵，z为优化变量矩阵，b为约束变量，q为x的对角正定矩阵，r为u的对角正定矩阵，g为约束条件的系数矩阵，i为单位矩阵，r为分离器温度的设定值，x(k)为所述分离器温度变量，u(k)为所述燃水比变量，umax为控制量燃水比的上限值。

其中，所述kkt条件为：

mz+c+g′y+aeq′γ＝0

其中，γ、yi为拉格朗日系数，i为向量顺序。

其中，所述min-algebra型函数为：

φmin(y)＝0

其中，

另一方面，本发明提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述所述控制分离器温度的方法。

通过上述技术方案，采用预测控制技术，能够提前预测被调量——分离器温度的未来变化趋势，而后根据被调量的未来变化量进行控制，有效提前调节过程，从而大幅提高了机组agc控制系统的闭环稳定性和抗扰动能力。与此同时，针对实际模型维度特点，采用保留等式条件而不去通过迭代的方式消去状态变量以获取对决策变量的求解，使得矩阵计算的复杂度降低，得到的同时含有等式约束和不等式约束的二次规划问题通过kkt条件即可去掉等式条件并整合成min-algebra型目标函数，实现无论计算维度的增加与否(预测时域长度)均可用较低的迭代次数实现快速的收敛并求出最优输出，有效简化控制程序，提高控制效率。

本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：

图1是根据本发明一实施例的控制分离器温度的方法的流程图；

图2是根据本发明另一实施例的控制分离器温度的方法的流程图；

图3是根据本发明另一实施例的控制分离器温度的装置的结构框图；

图4是根据本发明另一实施例的控制分离器温度的装置中最优燃水比求解模块的结构框图；以及

图5是本发明的控制分离器温度的方法应用于发电机组agc控制系统中的一种情形的控制示意思。

附图标记说明

310：二次规划问题生成模块320：最优燃水比获取模块

330：控制模块410：kkt条件转换模块

420：求解模块430：确定模块

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。

图1是根据本发明一实施例的控制分离器温度的方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

在步骤s110中，合并分离器温度变量和燃水比变量，以生成优化变量。

在步骤s120中，将所述优化变量带入所述分离器温度变量和所述燃水比变量的最优目标函数中，以得到二次规划问题。

在步骤s130中，推导所述二次规划问题的kkt条件。

在步骤s140中，求解所述kkt条件，以获取所述燃水比的最优燃水比。

在步骤s150中，以及根据所述最优燃水比控制分离器温度。

图2是根据本发明另一实施例的控制分离器温度的方法的流程图。如图2所示，该方法可包括以下步骤：

其中，步骤s210-s230同上述步骤s110-s130，此处不再赘述。

在步骤s240中，将所述kkt条件转化为带有min-algebra型函数的kkt条件。

在步骤s250中，求解所述带有min-algebra型函数的kkt条件，以得到最优序列。

在步骤s260中，用于根据所述最优解确定所述最优燃水比。

在步骤s270中，根据所述最优解确定所述最优燃水比。

以下详细说明本发明的优选实施例中的求解最优燃水比的方法。在以下的内容中，附号“'”表示转置矩阵，例如u'表示u的转置矩阵。

所述二次规划问题可以由所述数学式一表示：

数学式1：

其中，在上述数学式1中，

x＝[x(k+1)'…x(k+n)']'，u＝[u(k)'…x(k+n-1)']'，z＝[u'x']'

c＝[0…0,(-2qr)′…(-2qr)′]′

b＝[umax′,umax′…umax′]′

其中，a、b为所述分离器温度变量和所述燃水比变量的空间状态模型的系数，x表示在预测时域n内的所述分离器温度变量矩阵，u表示在预测时域n内的所述燃水比变量矩阵，z为优化变量矩阵，b为约束变量，q为x的对角正定矩阵，r为u的对角正定矩阵，g为约束条件的系数矩阵，i为单位矩阵，r为分离器温度的设定值，x(k)为所述分离器温度变量，u(k)为所述燃水比变量，umax为控制量燃水比的上限值，即约束条件。

所述空间状态模型可表示为如数学式2所示：

数学式2：

x(k+1)＝ax(k)+bu(k),u(k)≤umax

其中，数学式2中的a、b即所述分离器温度变量和所述燃水比变量的空间状态模型的系数。

所述目标函数可以表示为如数学式3所示：

数学式3：

其中，xref为分离器温度的目标值。所述空间状态模型和所述目标函数是本领域的公知常式，因此本说明书不再对此进行详细描述。

上述数学式1可以转化为kkt条件，该kkt条件可以表示为如数学式4所示：

数学式4：

mz+c+g′y+aeq′γ＝0

其中，γ、yi为拉格朗日系数，i为向量顺序。

在数学式4所述的kkt条件中，m和aeq都是稀疏对角矩阵，因此计算简单。可进一步将等式约束和上述数学式4中的等式联立消去拉格朗日系数γ，从而可得到z的最优控制序列，可以表示为如数学式5所示：

数学式5：

z＝-(dg'y+d)

其中，

同时，可以将数学式4中的不等式约束条件转换为如数学式6所示。

数学式6：

gz-min(b,gz+y)＝0

进一步可将数学式5代入数学式6，由此可得到关于y的min-algebra型函数，该min-algebra型函数可表示为如数学式7所示。

数学式7：

φmin(y)＝0

由此，可得出带min-algebra型函数的kkt条件，该带min-algebra型函数的kkt条件可表示为如数学式8所示：

数学式8：

mz+c+g′y+aeq′γ＝0

φmin(y)＝0

转化后的如数学式8所示的带min-algebra型函数的kkt条件计算简单，求解该转化后的kkt得件可以得出拉格朗日乘子y的最优序列，由于得到的最优序列是一个预测序列，所以该最优序列中越靠后的值由于只是预测解所以偏离越大，因此通常选取最优序列的第一个值作为最优解。

将该最优解代入数学式5后，可得得优化变量z的最优解，由于z是关于分离器温度变量和燃水比变量的优化变量，因此，可进一步得出最优燃水比。

进而可在agc控制系统的dcs控制系统中根据所述最优燃水比来控制分离器温度，具体控制过程可示意为如图5所示。

图5是本发明的控制分离器温度的方法应用于发电机组agc控制系统中的一种情形的控制示意图。在图5中，tsp0表示分离器温度设定值，tsp表示分离器温度的反馈值，fwr表示燃水比。锅炉发出锅炉主控指令，该主控指令生成给水量指令以控制总给水量，其中总给水量可以是已知的，并生成给煤量指令，控制系统根据给煤量指令和燃水比fwr控制总给煤量。燃水比由分离器温度控制器根据所述控制分离器温度的方法中获取的最优燃水比控制燃水比fwr的输出值。

图3是根据本发明另一实施例的控制分离器温度的装置的结构框图。如图3所示，该装置包括：二次规划问题生成模块310，用于合并分离器温度变量和燃水比变量，以生成优化变量，并将所述优化变量带入所述分离器温度变量和所述燃水比变量的最优目标函数中，以得到二次规划问题；最优燃水比获取模块320，用于推导所述二次规划问题的kkt条件，并求解所述kkt条件，以获取所述燃水比的最优燃水比；以及控制模块330，用于根据所述最优燃水比控制分离器温度。

图4是根据本发明另一实施例的控制分离器温度的装置中最优燃水比求解模块的结构框图。如图4所示，所述求最优燃水比求解模块包括：kkt条件转换模块410，用于将所述kkt条件转化为带有min-algebra型函数的kkt条件；求解模块420，用于求解所述带有min-algebra型函数的kkt条件，以得到最优序列；确定模块430，用于根据所述最优解确定所述最优燃水比。

其中，所述控制分离器温度的装置获取最优燃水比的过程与上述控制分离器温度的方法中所描述内容相同，限于篇幅，此处不再赘述。

本发明的另一实施例还提供机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述所述控制分离器温度的方法。

以上结合附图详细描述了本发明例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。

本发明将预测控制技术结合于传统的前馈加反馈的方式中，对发电机组agc控制系统中分离器的温度控制进行了优化，agc控制系统在整体控制结构上仍采用前馈加反馈的控制模式，但与由于应用了预测控制系统，解决了控制滞后的问题。采用本发明的方案能够根据燃水比的的未来变化量进行控制，有效提前调节过程，从而大幅提高了机组agc控制系统中分离器温度的闭环稳定性和抗扰动能力。

本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

此外，本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。