（控制理论与控制工程专业论文）神经网络pid在协调控制系统中的应用.pdf

华北电力大学硕士学位论文摘要 摘要 大型火力发电厂的协调控制系统是火电厂自动控制的重要研究课题。它是一个 复杂的多变量控制系统，具有非线性、时变、大迟延，强耦合等特点。常规的机炉 协调控制系统控制策略现在已经不能满足电网对单元机组协调控制系统的设计要 求和控制品质要求。本文在分析了协调控制对象动态特性的基础上对协调控制系统 进行了解耦设计。同时，提出一种在b p 神经网络的基础上的基于模型参考的神经 网络p i d 控制器。针对国产3 0 0 m w 单元机组协调控制系统的动态数学模型，进行 了大量的仿真试验。结果表明，本文采用的控制算法具有良好的控制品质，是一种 可行的控制方案。对于研究非线性、参数时变的控制系统提供了一种新的思路，具 有一定的理论意义和工程应用价值。 关键词：协调控制系统，神经网络p i d ，模型参考，解耦 a b s t r a c t c o o r d i n a t e dc o n t r o ls y s t e m ( c c s ) i sa l li m p o r t a n tt o p i co nt h ep o w e rp l a n t a u t o m a t i cc o n t r 0 1 i ti sah i g h l yc o m p l i c a t e dm u l t i v a r i a b l ec o n t r o ls y s t e m i th a ss o m e c h a r a c t e r ss u c ha sn o n l i n e a r ，p a r a m e t e r st i m ev a r y i n g ，l a r g ed e l a ya n ds e v e r ec o u p l i n g t h ec o n t r o ls t r a t e g yo ft r a d i t i o n a lc o o r d i n a t e dc o n t r o ls y s t e mi sf a rf r o ms a r i s f y i n gw i t h t h er e q u e s to ft h ee l e c t r i cn e t w o r k w ed e s i g nam e t h o do nd e c o u p l i n gw h e nt h e d y n a m i cc h a r a c t e r i s t i co ft h eu n i tp o w e rs e th a v eb e e na n a l y z e d b a s e do n n e u r a l n e t w o r kt h e o r y , an e u r a ln e t w o r kp i dc o n t r o la l g o r i t h mw i t hm o d e lr e f e r e n c eu s i n gb p n e u r a ln e t w o r kh a sb e e nb r o u g h tf o r w a r d w i t ht h ec a s eo ft h em a t h e m a t i c m o d e lo ft h e h o m e m a d e3 0 0 m wu n i tp o w e rs e t ，i t sg o o dc o n t r o lq u a l i t yh a sb e e nv a l i d a t e db yal o to f s i m u l a t i o ne x p e r i m e n t sa n dc o m p a r i n gi tw i t ht r a d i t i o n a lp i dc o n t r o la l g o r i t h m t h e p a p e rs u p p l i e d an e wt h i n k i n gt or e s e a r c ht h en o n l i n e a r ，t i m e v a r i a b l e a n d m u l t i v a r i a b l e sc o n t r o ls y s t e ma n dh a v ec e r t a i nt h e o r ym e a n i n ga n dp r o j e c tu s i n gv a l u e y a n gl i ( t h e o r y a n de n g i n e e r i n go fc o n t r 0 1 ) d i r e c t e db yv i c ep r o f h et o n g x i a n g k e yw o r d s ：c o o r d i n a t e dc o n t r o ls y s t e m ( c c s ) ，n e u r a ln e t w o r kp i d ，m o d e l r e f e r e n c e ，d e c o u p l i n g 声明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文神经网络p i d 在协调控制系统中 的应用，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工 作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中 不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他 教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何 贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名 卫珥一a 期：趔互 ：翌 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用影印、缩印或 其它复制手段复制并保存学位论文；学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校 可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；同意学校可以用不同方式在不同 媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。 r 涉密的学位论文在解密后遵守此规定) 作者签名：啤 日期：型：f ：堡 导师签名 日期：垒：! ：墨 华北电力大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 论文的选题背景及其意义 随着科学技术的进步和电力生产工业的飞速发展，单元制大容量火电机组在我 国电网中所占比例不断增大，已逐步成为电力系统的主力机组。机组容量不断增大， 参数不断增多，对机组的调峰能力的快速性以及机组安全性、经济性的要求越来越 高，这就要求必须有越来越先进的自动化系统作为依赖，来实现电网的自动发电控 制( a g c ) 。协调控制系统就是为了适应当前电力的发展趋势而实施的单元机组控制 方案。 单元机组协调控制系统是在常规机炉局部控制系统的基础上发展起来的新型 控制系统，它将锅炉和汽轮发电机作为一个整体进行控制，根据主要运行参数的偏 差，使机炉保持协调的运行方式，最大限度地发挥机组的蓄热能力，力图在使机组 尽快适应电网负荷变化的同时，又能保证锅炉主汽压力在允许范围内。同时，克服 了常规机炉控制系统的结构简单，功能单一，对机组不同运行方式和工况的适应能 力差等缺点。 近年来，随着电力工业自动化水平的提高，电网综合自动化对单元机组协调控 制系统的设计要求和控制品质提出了越来越高的要求，实现整个电网自动调度与管 理已势在必行。但是，由于协调控制系统是一个复杂的多变量控制系统，系统存在 着不确定性干扰和非线性特性，具有强烈的耦合特性，以及锅炉侧存在着很大的纯 时延大滞后。运用传统的p i d 控制器控制已经远远达不到控制品质的要求，难以取 得令人满意的效果。 这些年来，控制理论的发展已经从经典的控制理论、现代控制理论发展到了智 能控制理论。因此有必要改进原有系统中控制算法，研究新型的智能控制策略，如： 自整定p i d 、预估控制、状态观测与状态反馈、自适应控制、变结构控制、模糊控 制、神经网络控制、专家控制。将传统p i d 控制与现代和智能控制理论相结合，会 在很大程度上改善控制对象的控制品质【2 ) ，4 j 】。 本文把神经网络与p i d 控制相结合，将基于神经网络的p i d 控制方法应用在单 元机组的协调控制系统中，研究和设计了一种控制器，并结合了控制和解耦的思想 对单元机组进行协调控制，提高锅炉的响应速度，满足单元机组快速性和稳定性的 要求，克服常规p i d 和现代控制理论设计所存在的缺点。因此，本文具有一定的理 论意义和实际应用价值。 1 2 协调控制系统的发展和现状 华北电力大学硕士学位论文 单元机组协调控制的主要任务表现为：( 1 ) 保证机组输出功率迅速满足电网的要 求；( 2 ) j b 速协调锅炉、汽轮机之间的能量供求关系，使输入机组的热能尽快与机组 的输出功率相适应；( 3 ) 在各种运行工况下，确保机组安全稳定运行。 在传统意义上，协调控制有两种划分方式：一种是根据系统发展的基础按照机 跟炉或炉跟机方式来划分。另一种是从能量平衡的观点出发，将协调控制系统分为 直接能量平衡和间接能量平衡两大类别。在系统结构的不断更新和变化的过程中， 许多系统已经很难区分究竟是属于机跟炉还是炉跟机方式了。由于机炉控制的根本 任务在于维持整个机组运行过程中的能量平衡，因此从能量平衡角度分类的方法从 一定意义上讲，揭示了协调控制系统具有的内在本质特性。出于能量信号不便于直 接测量，基于能量平衡的协调控制系统往往采用一些间接的参数表征这种平衡关 系。直接和间接能量平衡这两类传统控制算法经历了几十年发展，目前在大多数火 电单元机组协调控制中仍然被广泛采用。传统意义上的协调控制方案的研究和应用 大大促进了协调控制的实际应用水平。 从协调控制系统的发展状况来看，由于电力发展起点高，计算机控制技术发展 早、水平先进，因此在上个世纪7 0 年代国外的机组就已经突破了传统的炉跟机或 是机跟炉模式，在大型单元机组上采用了协调控制系统。到了8 0 年代末，协调控 制系统基本上得到了成熟的应用；而我国由于电力发展起点低，计算机控制技术发 展相对落后，协调控制系统从9 0 年代初期才开始在少量的进口机组上进行应用， 整体控制策略全部是引进的技术。随着集散控制系统在我国的引进应用和研制开 发，到了9 0 年代末期，协调控制在我国2 0 0 m w 以上机组进行大范围的应用，使火 电机组的自动化水平、生产管理水平得到了很大的提高。但是由于受到电力发展总 体水平的制约，协调控制系统在部分电厂应用的情况还不是很好，功能还不是很完 善，仍然存在着一些问题，需要不断的改进和提高。 协调控制系统本身是一个复杂的系统，这种复杂性主要表现在以下几个方面： 1 多变量的强耦合。协调控制系统的压力控制回路和负荷控制回路相互关联， 存在着强烈的耦合特性。这种特性还存在着一类病态的结构，那就是汽轮机侧具有 快速响应特性，而锅炉侧则具有相对较慢的响应特性。 2 被控对象从本质上说是非线性的，主要存在于汽机侧调节阀门和锅炉对象当 中。 3 机组动态特性是时变的，因此根据某一工况下的线性化模型来设计协调控制 系统，未必能保证系统在其他工作点的动态响应品质。所以必须考虑算法的鲁棒性。 4 系统存在的不确定干扰使机炉协调系统存在较大的不确定因素。在设计协调 控制系统时，需要考虑系统的抗干扰性能。 2 华北电力大学硕士学位论文 5 锅炉侧存在着很大的纯延迟，常规的p i d 控制器很难解决这个问题，尤其 是p i d 控制器的积分作用常使系统过调而积聚能量，使系统产生振荡。 6 能量平衡指标、热经济指标难以直接、准确、实时地得到。如果能量平衡指 标的准确性、适应性和实时性能够得到充分的保证，那么能量平衡方法就是设计怫 调控制系统的一种较好的方法。 7 运行的安全性要求。协调控制系统在满足某特定任务约束的前提下，还需 保证一切变量不超限，同时系统还需要处理诸如迫升、迫降、甩负荷等与机组安全 运行相关的实际问题。 目前的协调控制系统大部分采用传统p i d 设计为主。这主要是因为p i d 控制器 结构简单，便于调节，能满足大量工业过程的控制要求，但用于复杂对象仍有不足， 究其原因：p i d 是建立在准确模型基础之上，而单元机组协调对象很难得到准确模 型。由于不同工况下对象的动态性能不同，而预先整定的p i d 参数只是相对于某一 工况点上最优。另外，电厂热工对象是非线性对象，p i d 调节器本质上是属于线性 控制，对一些复杂过程且参数慢时变的系统，p i d 不能很好的满足要求。 随着计算机技术以及先进控制理论的发展，将些高级控制算法引入协调控制 系统中，例如模糊神经网络控制、解耦控制、极点配置、鲁棒性控制、模型预估控 制、内模控制【8 等已经取得了一些成果，弥补和解决了常规控制系统的不足，提 高了协调控制系统的整体性能。 1 3 神经网络的研究现状 神经网络最早的研究是4 0 年代心理学家w m c c u l l o c h 和数学家w p i t t s 合作 提出的m p 模型。神经网络的发展大致经历三个阶段。1 9 4 7 1 9 6 9 年为初期，在这 期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如1 9 4 9 年心理学家d o h e b b 提出了神经元之间突触联系强度可以改变的假设，即至今仍然在神经网络模型中发 挥着重要作用的h e b b 学 - j 规则，使神经网络具有了可塑性，为神经网络的学习算 法奠定了基础。1 9 6 4 年w i d r o w h o f f 的最小均方误差( l m s ) 算法，进行“砰一砰” 型控制，复现一个已知的开关曲面，完成了小车一倒摆系统的线性化动力学控制。 这不仅是神经网络在控制中应用的最早例子，也是神经网络在所有领域应用最早的 一个例子，其小车一倒摆装置，至今已成为现代控制理论的一个范例：1 9 7 0 1 9 8 6 年为过渡期，这期间神经网络研究经过了一个低潮，在此期间，科学家们仍然做了 大量的工作研究，如h o p f i e l d 教授在1 9 8 2 年和1 9 8 4 年发表了两篇神经网络的文章， 提出了一种反馈互连网，并引入能量函数的概念给出了网络的稳定性判据，可以求 解联想记忆和优化计算的问题，该网络后来称为h o p f i e l d 网。1 9 8 6 年，r u m e l h a r t 等人提出了多层前馈网的误差反向传播算法，简称b p 网络。目前，b p 网络已成为 3 华北电力大学硕士学位论文 广泛应用的网络。1 9 8 7 年在美国召开的第一届国际神经网络会议，掀起了神经网络 开发研究的热潮，神经网络重新受到国际重视，各个国家都展开了研究，许多研究 人员都寻找神经网络在各自领域里的应用。 我国的神经网络研究起步较晚，始于8 0 年代末，主要在应用领域开展了一些 基础性工作。在国际神经网络热潮的带动下，研究工作受到很大重视。1 9 8 9 年召开 了全国第一届神经网络一信号处理会议；1 9 9 0 年召开的第一届神经网络学术大会， 开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元。从此研究日趋热 烈。各种学术刊物和学术会议上关于神经网络及应用的文章大量涌现，研究队伍日 益壮大，并逐渐在国际上占有一定的地位，1 9 9 2 年国际神经网络学会和i e e e 联合 学术会议在北京召开即为例证。目前，人工神经网络已在中国科研、生产和生活中 产生了普通而巨大的影响。 神经网络控制 8 】【9 】正是在人工神经网络研究所取得的突破性进展这一背景下与 控制理论相结合而发展起来的。目前，神经网络在控制领域已经取得了以下几个方 面的进展： 1 基于神经网络的系统辩识。基于神经网络的系统辩识就是将神经网络做为 被辩识系统p 的模型。可在已知常规模型结构的情况下，估计模型的参数。在辨识 的网络形式上，常用的是b p 网络】和r b f 网络【l2 1 。b p 网络结构简单、泛化能力 强，应用最为广泛，但收敛速度慢和易陷入局部极小，已有许多学者提出了改进算 法。r b f 网络具有全局逼近性质和最佳逼近能力，隐层的r b f 中心的数量和 位置直接影响网络的逼近能力，刘志远“5 l 提出一种基于免疫原理的新型径向基函 数，利用人工免疫系统的原理选择隐层的中心位置和数量。 2 神经网络控制器。神经网络作为实时控制系统的控制器，对于不确定、不 确知系统及扰动进行有效的控制，使系统达到所要求的动态、静态特性。 3 神经网络与其它算法相结合。神经网络与经典算法、专家系统、模糊逻辑、 遗传算法等相结合用于控制系统，可为系统提供非参数模型、控制器模型。例如神 经网络p i d 控制器1 1 6 】，证明有效改善控制品质。 4 优化计算。在常规控制系统的设计中，常遇到求解约束优化问题，神经网 络为这类问题提供了有效的途径。 5 控制系统的故障诊断。随着对控制系统安全性、可靠性、可维护性要求的 提高，对系统的故障检测与诊断问题的研究不断深入。 神经网络随着现代科学技术发展而兴起的研究热潮仅仅有l o 多年的时间，虽 然从理论到应用都取得了许多进展，但距真正大脑风格的神经网络应用还有相当大 的差距，因此神经网络理论本身还有待于深入研究。另外神经网络用于控制领域时 4 华北电力大学坝士学位论文 一 间还不长，大部分研究停留在仿真和实验阶段，更缺乏深入的理论分析与证明，控 制系统的一些基本问题还尚待解决。如现有的神经网络学习算法收敛速度太低，训 练速度慢，许多情况下存在局部最优，全局搜索能力差；引入神经网络的控制系统， 需要大量的训练数据，一般不能直接处理结构化的知识，控制系统的稳定性和收敛 性也有待深入研究。目前的神经网络，尤其是在线学习不能满足要求，所以需要从 自身方面改进或将神经网络与各种控制方法有机结合进行改进，如神经网络与经典 控制结构和算法的综合应用或与其它智能算法的结合，将会有很广阔的发展空间。 1 4 本文的主要研究内容 神经网络能够通过自身的学习过程了解系统的结构、参数、不确定性和非线性， 并给出系统所需的控制规律，因此由神经网络构成的控制器具有很好的调节能力和 鲁棒性。基于神经网络的p i d 控制对于确定性系统和参数变化且有时滞的被控系统， 都表现出较好的自适应性和鲁棒性，是目前神经网络控制中真正具有应用价值的一 部分。 本篇论文针对神经网络p i d 在协调控制系统中的应用问题，进行了以下几个方 面的研究： ( 1 ) 协调控制系统对象的动态特性及解耦设计。介绍了单元机组的运行方式和 基本的协调控制系统，并根据其动态特性分析，结合参考文献，给出了国产3 0 0 m w 机组1 0 0 和7 0 负荷点上的动态特性数学模型的传递函数。同时，根据机组对象强 耦合的特性，对协调控制系统进行了单向解耦设计分析研究。 ( 2 ) 神经网络基本理论的研究。深入了解神经网络的有关基本理论知识，对 b p 神经网络及其算法迸行理论分析和仿真研究；对神经网络用于系统辨识和控制进 行了理论分析。 ( 3 ) 针对协调控制系统机侧和炉侧不同的特点，设计了对于机侧的积分分离控 制器和针对炉侧的基于模型参考自适应控制的神经网络p i d 控制器，并应用其各自 的控制算法对简单控制对象进行了仿真实验。结果表明，使用积分分离控制具有良 好的控制效果，优于常规的p i d 控制；基于模型参考自适应控制的神经网络p i d 控 制，系统输出可以较好的跟踪参考模型的输出，满足系统的控制品质。 ( 4 ) 基于模型参考自适应控制的神经网络p i d 控制器在协调控制系统中的应 用研究。根据给出的火电厂3 0 0 m w 机组在不同负荷点上的动态特性数学模型，考 虑定压和滑压两种运行方式，采用合适的参考曲线轨迹作为系统的参考模型，验证 控制系统的抗干扰能力，鲁棒性，使控制系统能够满足快速负荷响应要求，同时保 证机前压力稳定在允许范围内。 5 一兰! ! 皇塑丕堂堡主堂垡堕苎 第二章单元机组协调控制系统动态特性及解耦 2 1 单元机组的运行方式 就机组主蒸汽压力定值而言，单元机组的运行方式分为定压运行和滑压运行两 种方式。定压运行是指机组始终维持主蒸汽压力为额定值，通过改变汽轮机调节汽 门的开度，改变机组的输出功率。滑压运行则是机组保持汽轮机调节汽门基本全开， 以减小节流损失通过改变主蒸汽压力定值来改变汽轮机调节汽门的开度，满足机 组的输出功率要求。 2 11 滑压运行方式 采用滑压运行方式和滑参数启停是单元机组具有的特点之一。单元机组在滑压 运行方式下，保持主汽门和调节汽门基本全丌。外界负荷需求变化时，通过调节锅 炉的燃料、风量、给水以及相应的输入量，改变锅炉的蒸发量，进而改变汽轮机的 进汽压力，在维持汽温为额定值的前提下，使进入汽轮机蒸汽的能量改变，使汽轮 机发电机绢的输出功率的输出功率适应外界负荷的需求。 由于锅炉设备内部具有很大的蓄热能力和热惯性，使得机组在滑压运行方式下 难以快速地响应外界负荷的需求。为弥补滑压运行存在的缺点，经常采取使汽轮机 调节汽门不全开，留出一定的调节余地。当外界负荷需求变化时，通过调整汽轮机 调节汽门的开度，改变进汽量，利用锅炉内部的蓄热能量，较快的适应外界负荷的 需求。同时，调整进入锅炉的输入量，使燃烧率改变，与外界负荷需求达到新的平 衡。当然，应该指出的是汽轮机调节汽门使负荷变更的范围是十分有限的，这主要 是受到锅炉蓄热容量的限制。适瘟外界负荷变化的根本还是要靠锅炉负荷的变化， 使整个机绢的能量输入与输出相平衡。 滑压运行方式主要有以下特点： ( 1 ) 汽轮机调节汽门保持近似全开将会促进汽节流损失降低。 ( 2 ) 在部分负荷下主蒸汽和再热蒸汽的压力降低，容易保持蒸汽温度不变， 可获得较高的循环效率。 ( 3 ) 部分负荷下给水泵的功耗比定压运行时减小。 ( 4 ) 调峰停机后再启动快，降低了启动损耗，提高了机组负荷的适应性。 ( 5 ) 负荷越低，滑压运行的经济性越显著。 21 2 定压运行方式 定压运行方式的基本特征是机组负荷在任何稳定工况下，均保持主蒸汽压力和 定压运行方式的基本特征是机组负荷在任何稳定工况下，均保持主蒸汽压力和 r 华北电力大学硕士学位论文 第二章单元机组协调控制系统动态特性及解耦 2 ，1 单元机组的运行方式 就机组主蒸汽压力定值而言，单元机组的运行方式分为定压运行和滑压运行两 种方式。定压运行是指机组始终维持主蒸汽压力为额定值，通过改变汽轮机调节汽 门的开度，改变机组的输出功率。滑压运行则是机组保持汽轮机调节汽门基本全开， 以减小节流损失，通过改变主蒸汽压力定值来改变汽轮机调节汽门的开度，满足机 组的输出功率要求。 2 1 1 滑压运行方式 采用滑压运行方式和滑参数启停是单元机组具有的特点之一。单元机组在滑压 运行方式下，保持主汽门和调节汽门基本全开。外界负荷需求变化时，通过调节锅 炉的燃料、风量、给水以及相应的输入量，改变锅炉的蒸发量，进而改变汽轮杌的 进汽压力，在维持汽温为额定值的前提下，使进入汽轮机蒸汽的能量改变，使汽轮 机发电机组的输出功率的输出功率适应外界负荷的需求。 由于锅炉设备内部具有很大的蓄热能力和热惯性，使得机组在滑压运行方式下 难以快速地响应外界负荷的需求。为弥补滑压运行存在的缺点，经常采取使汽轮机 调节汽门不全开，留出一定的调节余地。当外界负荷需求变化时，通过调整汽轮机 调节汽门的开度，改变进汽量，利用锅炉内部的蓄热能量，较快的适应外界负荷的 需求。同时，调整进入锅炉的输入量，使燃烧率改变，与外界负荷需求达到新的平 衡。当然，应该指出的是汽轮机调节汽门使负荷变更的范围是十分有限的，这主要 是受到锅炉蓄热容量的限制。适应外界负荷变化的根本还是要靠锅炉负荷的变化， 使整个机组的能量输入与输出相平衡。 滑压运行方式主要有以下特点： ( 1 ) 汽轮机调节汽门保持近似全开将会使进汽节流损失降低。 ( 2 ) 在部分负荷下，主蒸汽和再热蒸汽的压力降低，容易保持蒸汽温度不变， 可获得较高的循环效率。 ( 3 ) 部分负荷下给水泵的功耗比定压运行时减小。 ( 4 ) 调峰停机后再启动快，降低了启动损耗，提高了机组负荷的适应性。 ( 5 ) 负荷越低，滑压运行的经济性越显著。 2 1 2 定压运行方式 定压运行方式的基本特征是机组负荷在任何稳定工况下，均保持主蒸汽压力和 6 华北电力大学硕士学位论文 温度为额定值。定压运行机组的运行方式有机跟炉、炉跟机和机炉协调三种。 ( 1 ) 机跟炉方式：也称为锅炉基本、汽机跟随方式。 ( 2 ) 炉跟机方式：也称为汽机基本、锅炉跟随方式。 ( 3 ) 机炉协调方式 以上三种方式将在下面的章节中详细叙述。 2 1 3 定一滑一定运行方式 综合滑压和定压两种运行方式的特点，根据机组的不同负荷水平，分别采用定 压运行方式和滑压运行方式，这样就构成了“定压一滑压一定压”联合运行方式。 一种常用的联合运行方式特性曲线如图2 1 所示。图中给出了汽轮机机前压力所 和调节门开度随机组负荷n 变化的曲线。在低负荷段，为了保证运行的稳定，采 用定压运行方式；在低负荷到高负荷段，采用滑压运行方式；在接近额定负荷的高 负荷段，又转入定压运行方式。 隧。 2 2 单元机组协调控制系统 根据系统发展的基础，常规的机炉控制主要为炉跟机负荷控制方式和机跟炉负 荷控制方式。 炉跟机方式的特征是：用调节汽轮机调节阀开度来改变单元机组的发电功率， 由锅炉调节来维持主汽压力。这种控制方式的优点是充分利用了锅炉蓄热量，使机 组能较快地跟踪外界负荷的变化；其缺点是主汽压力会有较大的波动，影响锅炉的 安全稳定运行。它适用于参加电网调频的机组。 机跟炉控制系统包括两个反馈控制系统，即汽轮机侧的主蒸汽压力控制和锅炉 侧的机组功率控制系统。特点是：由锅炉的燃料供应保证要求的负荷，由汽轮机进 汽阀调节主汽压力。该控制方式的主要优点是可以较快地消除各种扰动因素引起的 汽压偏差，使机前压力保持稳定，但其缺点在于对机组负荷变化需求的响应速度慢， 7 型堕丝塑堂塑堂整一 因而只适用于承担基本负荷的单元机组。 系统原理方框图分别如图2 - 2 和图2 - 3 所示，其中 劬为负荷指令，却为给 定主汽压力，代表机组输出功率，尸t 代表主汽压力，w ”为锅炉调节器，砜为 汽机调节器。 一i 一固刊蟹丑强 一 i + _ g ，、f 一 一- g n t 掣：二 豆) 去一- ：蔓 _ 。：了一盟 图2 - 2 炉跟机负荷控制方式系统方框图 图2 - 3机跟炉负荷控制方式系统方框图 综上所述，我们不难看出，纯粹的炉跟机和机跟炉系统都有较大的缺点。采取 机、炉协调控制，可有效解决机组在快速响应外界负荷需求的同时，又能保证锅炉 主汽压力在允许范围内这一对矛盾。它是把机炉作为一个整体，在单元机组控制系 统的设计中充分吸收锅炉跟随和汽机跟随负荷控制方式的特点，采取某些措施( 如 引进某些前馈信号、协调信号) ，尽可能消除对象之间不利的耦台因素，让机炉同 时按照电网负荷的要求变化，接收外部负荷的指令，根据主要运行参数的偏差，协 调地进行控制，从而在满足电网负荷要求的同时，保持主要参数的稳定。即能充分 利用锅炉的蓄热量，快速响应外界负荷，又能保证汽压波动在允许范围内。这样的 控制系统称为协调控制系统。单元机组协调控制系统就是在常规机炉局部控制系统 基础上发展起来的新型控制系统。目前，大型火电机组普遍采用了协调控制系统。 协调控制是一种解决大系统控制问题的基本策略，是一个多目标决策和全局优 化的过程。单元机组协调控制主控系统可以分为两大部分，如图2 4 所示。 8 华北电力大学硕士学位论文 一 操作员指令 中调指令 频差信号 图2 - 4 单元机组主控系统结构框图 令 令 在不同的协调控制系统中，负荷指令管理中心的结构和具体处理方式有一定的 差异，然而其基本出发点均是考虑到对机组输出功率的要求和机组实际可能出力这 两方面的因素，同时，也考虑到负荷变化速率的限制。另外，还有可能存在一些原 因不明确的因素影响到机组的功率输出，这些因素可以间接地通过燃烧率偏差等参 数反映出来。最后，还要限定其最小和最大负荷的范围，形成实际负荷指令。( 实 际输出功率设定值) 。 机炉协调控制系统接受负荷指令管理中心给出的实际负荷指令。按照规定 的控制规律进行运算，发出锅炉负荷指令口( 燃烧率指令) 和汽机负荷指令u ( 主 蒸汽阀门开度) ，送给锅炉和汽机局部控制回路执行。 单元机组主控系统中的负荷指令管理中心和机炉协调控制器可以有多种不同 的实现形式，而且也并不一定明确分为这两个部分。为了讨论问题方便，我们将执 行锅炉指令和汽机指令的局部控制回路归入到广义的受控对象之中。至此，单元机 组协调控制系统原理框图可简化为如图2 5 所示的形式。机炉协调控制系统简化为 一个具有双输入、双输出的反馈控制系统。其中。机组输出功率和主蒸汽压力尸f 作为两个被调参数，控制量分别为锅炉指令( 燃料量曰) 和汽机指令( 阀门开度u ) 。 图2 - 5单元机组据调控制系统籀化框图 2 ，3 单元机组协调控制对象的动态特性 2 3 1 机组协调控制对象的动态特性分析 g 华北电力大学硕士学位论文 单元机组协调控制系统是一种多变量控制系统。受控过程是一个多输入多输出 的过程，在输入和输出之间存在着交叉的耦合。汽包锅炉单元机组可简化为一个具 有双输入和双输出的被控对象，机组的输出功率n 和机前压力p 。只为被控量：主 汽门调节阀开度量和燃料量b 为控制量。这种合理简化的前提是： 1 ) 送风量和燃料量相适应，保持燃烧稳定； 2 ) 引风量与送风量相适应，保持炉膛压力； 3 ) 给水量通过保持汽包水位进行控制，使给水流量与蒸汽流量相平衡； 4 ) 主蒸汽温度相对独立。 在以上合理简化的基础上，给出单元机组协调控制系统的对象原理图，如图2 - 6 所示： i 7 p t -n 图2 - 6 协调控制系统对象简化模型 在此基本假设条件下，单元机组受控过程动态特性可由( 2 - 1 ) 的线性常系数多变 量传递函数描述： r ( s ) = g ( s ) u ( s ) ( 2 - 1 ) 式中，y ( s ) 、u ( s ) 分别为被控量和控制量矢量，g ( s ) 是系统的传递函数矩阵。 对于图所示的单元机组受控对象，有： ，= 测 一嘲 ，= 麟跚 b z ， 建立单元机组动态特性数学模型在于求取g ( s ) 各元素的传递函数表达式。由于 实际操作和时间限制的关系，本文拟采用前人己经建立的成熟数学模型p 1 ： 在1 0 0 负荷点上的动态特性数学模型的传递函数为： 幽= 旦：! ! ! ! 垫坠1 2 ( 1 2 8 s + 1 ) 2 ( 1 1 , 7 s + 1 ) 三：竺! 竺坚! ! ! ! ! ( 1 4 9 s + 1 ) 2 ( 2 2 4 s + 1 ) 一o 1 3 9 ( o 0 4 + 而0 9 刁6 ! ：堑! ! 堡! ! 1 2 ( 5 8 2 s2 + 5 0 s + 1 ) ( 4 1 s + 1 ) 1 0 ( 2 3 ) 型型查塑堡型l 在7 0 负荷点上的动态特性数学模型的传递函数为： 豳= ! ：! ! ! 堡! 墅堕 ( 1 2 8 s + 1 ) 2 ( 1 1 7 s + 1 ) ! ：! ! ! 堡! ! ! 1 2 ( 2 2 1 s + 1 ) 2 ( 2 1 8 s + 1 ) 一0 0 8 1 ( 0 0 1 + 旦 9 7 s4 - 1 1 ：堑i ! ! ! ! ! 1 2 ( 6 3 2 s2 + 4 0 s + 0 ( 2 7 s + 1 1 ( 2 - 4 ) 使用的量纲为：r ，m p a ；，m w ；a b ，t h ；蛳，。 此模型将是本文的研究对象以及仿真试验依据。其中l o o 负荷点的数学模型作 为鲁棒性验证时使用。 2 3 2 机炉动态特性的基本特征 构成单元机组受控对象的设备是锅炉和汽轮发电机组两大部分。协调控制系统 设计时，主要针对一个双输入、双输出的受控对象。其动态特性方面有以下基本特 征： ( 1 ) 在锅炉控制量凹作用下，输出被控量罅和a n 的响应是一个慢速的惯性 过程；而在汽轮机控制量的作用下，输出被控量b 和的响应则是一个快速 的过程。 ( 2 ) 由于锅炉的热惯性比汽轮发电机组的惯性大得多，使得输出被控量衅和 对于船的响应速度十分接近，表现为传递函数矩阵中g 。( s ) 与g 。( s ) 之间十分 相近的特性。 ( 3 ) 利用汽轮机调节门开度作为控制量，可以快速的改变机组的被控量嵋 和。其实质是利用了机组内部的蓄热，主要是锅炉内部的蓄热。机组容量越大， 相对地这种蓄热能力越小。因而，利用汽机调节门控制机组输出功率的方法只能是 一种有限的，暂态的策略。这样限制体现在对机前压力蝇变压范围与变化速度的 限制。因为b 直接反映了锅炉能量输出与汽轮机功率之间的平衡关系。 2 4 协调控制系统控制对象的解耦设计 单元机组协调控制系统是一种多变量控制系统。受控过程是一个多输入多输出 的过程，在输入和输出之间存在着交叉的关联和耦合。协调控制系统设计的理想目 标就是实现多变量的完全解耦。因此，解耦理论是分析设计协调控制系统的基础。 解耦设计是多变量系统控制中的有效手段，其实质是针对多变量受控对象各输 入与输出之间存在关联与耦合的基本特征，设计补偿网络来消除或消弱其间的关联 与耦合，把多变量问题转化为多个单变量控制闽题来处理。根据补偿网络的不同， 文献 3 】给出了几种解耦网络的基本结构，并根据复杂的补偿器的可实现问题和系统 的解耦程度提出了简化解耦网络。在工程实际中，常用静态解耦、单向解耦、近似 1 1 华北电力大学硕士学位论文 解耦3 种较为实用的解耦网络简化结构。 静态解耦是指解耦网络为一个常数矩阵。结构简单，易于实现是静态解耦的主 要特点。虽然不能在高频范围内实现系统解耦，但由于大多数工业过程主要工作在 低频段，所以这种解耦往往十分有效。单向解耦是指使经过补偿的等效对象传递函 数矩阵成为一个三角阵。这样就减少了补偿器的个数。当控制回路中某- - 但r j 消除干 扰的能力很强时，常采用单向解耦。近似解耦则是指把补偿环节近似为典型的运算 环节，如比例、比例积分、比例微分、非线性等环节。通过合理的调整参数可以得 到理想的解耦效果。 本文将采用基于串联后补偿结构的单向解耦。 基于串联后补偿结构的解耦网络结构如图2 7 所示。即受控对象的输出侧串联 一个解耦网络，这种解耦方式是解耦器输出c l 和c 2 对定值扰动x 和内扰u 的全解 耦，但对于实际系统输出y 1 和y 2 ，仍受到内扰u 的交叉干扰。 图2 7 串联后补偿结构 采用单向解耦，令尾，= i ，r ：= 1 ，r ：= 0 ，则等效对象的传递函数矩阵为： 得补偿器的传递函数：g ，：+ g ：。蜀：= 0 ( 2 - 5 ) 一”豫咎暖z ： & 一是 即对于系统调节器，得到基于串联后补偿结构的单向解耦等效对象传递函数为 吨，一 1 , v2 l = g 2 l 矽2 2 = g2 2 ( 2 6 ) 兰些型塑型奎 采用3 0 0 m w 单元机组进行基于串联后补偿结构的单向解耦框图如图2 8 所示。 其等效的系统框图如图2 - 9 所示。按照上述给出的解耦条件有： 一毒一器 涵， 当系统中锅炉燃料量b 扰动时，功率和汽压的响应曲线方向相反，形状近似， 可以近似的认为g 。和g 。之比为一个负的常数。 图2 - 8串联后补偿单向解耦结构框图 图2 - 9系统的等效框图 本文采用的是以炉跟机为基础的协调控制系统。对于以炉跟机为基础的系统来 说，汽机调节器本身就具有很强的消除汽机侧扰动的能力。从图中可以看到，机前 压力偏差信号引入汽机调节器可以补偿来自锅炉侧扰动对汽机调节器的影响，使锅 炉输入能量能够快速与外界负荷要求相适应。锅炉侧扰动由锅炉控制器消除，不会 对输出功率产生严重影响。这就是本文采用单向解耦的主要目的所在。 华北电力火学硕士学位论文 第三章神经网络理论基础 3 1 神经网络的基本概念 近十几年来，一门新兴的交叉学科一人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k a n n ) 迅速发展起来。神经网络控制就是在a n n 与控制理论相结合的基础上发 展起来的自动控制领域的前沿学科之。它已成为了智能控制的一个新的分支，为 解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。 所谓“人工神经网络”实际上是以一种简单信息处理单元( 即神经元) 为节点， 采用某种网络拓扑结构构成的活性网络，能接受并处理信息。网络的信息处理由处 理单元之间的相互作用来实现，是通过把问题表达成处理单元之间的连接权来处理 的。a n n 是从微观结构与功能上对人脑神经系统的模拟而建立起来的一类模型， 可以用来描述几乎任意的非线性系统，具有学习能力、记忆能力、计算能力以及各 种智能处理能力，在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理、存储和检索 的功能。 多年来，学者们建立了多种神经网络模型，决定其整体性能的三大要素为： ( 1 ) 神经元( 信息处理单元) 的特性： ( 2 ) 神经元之间相互连接的形式一拓扑结构； ( 3 ) 为适应环境雨改善性能的学习规则。 神经网络是人脑的某种抽象、简化和模拟，反映了人脑功能的若干基本特征： 1 ) 网络的信息处理由处理单元问的相互作用来实现，并具有并行处理的特点； 2 ) 知识与信息的存储，表现为处理单元之间分布式的物理联系； 3 ) 网络的学习和识别，决定于处理单元连接权系的动态演化过程； 4 ) 具有联想记忆( a s s o c i a t i v em e m o r y ，a m ) 的特性。 3 1 1 人工神经元模型 生物神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物模型，在人们对生物神 经系统进行研究，以探讨人工智能的机制时，对生物神经元简化和模拟，产生了人 工神经元( 简称神经元) 的数学模型。 通过对生物神经元的分析，知道生物神经元是一个多输入单输出的信息处理单 元，它对信息的处理是非线性的，据此，可以把生物神经元抽象为图3 1 所示的人 工神经元数学模型。 华北电力大学硕士学位论文 工1 卫2 ： x 图3 1 人工神经元结构模型 在图3 一l 中，x jj = 1 , 2 ，”) 表示从其它神经元传来的输入信号；，表示从神 经元，到神经元i 的连接权值：只为阈值；f ( o ) 为激发函数或作用函数，它决定神 经元f 收到输入x ，x ：，x 。的共同刺激达到阈值时以何种方式输出；y ，是神经元f 输 出。 从图1 可以得到神经元的数学模型表达式如下： ，= w ( 3 1 ) 输出激发函数f ( o ) 又称为变换函数，它决定神经元的输出，该输出取决于其输 入之和大于或小于内部阈值只。f ( o ) 函数一般具有非线性特性，其中最常见的是阶 跃型( 阈值型) 、线性型、s i g m o i d 型和双曲正切型，如图1 2 所示。 阈值型激发函数的表达式如下： 弛) = 拈鬟 ( 3 2 ) 线性型激发函数的表达式如下： f ( x ) = 缸 ( 3 - 3 ) s i g m o i d 激发函数的表达式如下： 弛) 。寿( 3 - 4 ) 双曲正切型激发函数的表达式如下： m ) = 等( 3 - s ) 华北电力大学硕士学位论文 阶跃型 八? 一箩 一 j ( x hl 。 线性型 ，l z l 一厂 一 一l s i g m o i d 型双曲正切型 图3 - 2 典型的四种激发函数 3 1 2 人工神经网络的模型和结构 神经网络是具有高度非线性的系统，具有一般非线性系统的特性。它按不同的 方式可分为以下几种： ( 1 ) 按性能分为：连续型与离散型，确定型与随机型，静态与动态网络； ( 2 ) 按连接方式分为：前馈( 或称日i 向) 型与反馈型： ( 3 ) 按逼近特性分为：全局逼近型与局部逼近型； ( 4 ) 按学习方式分为：有导师的学习( 也称监督学习) 、无导师的学习( 也称无 监督学习或称为自组织) 和再励学习( 也称强化学习) 三种，它们都是模拟人( 类) 适应环境的学习过程的一种机器学习模型。 从总的方面来讲，一般将神经网络分为四种类型：前馈型、反馈型、自组织型 与随机型。这里就神经网络的主要连接方式而言+ ，简单地介绍一下神经网络的两种 典型结构：前馈型网络和反馈型网络。 前馈型网络：( f e e d f o r w a r dn n ) ：如图3 3 所示，各神经元接受前一层的 输入，并输出给下一层，没有反馈，节点分为两类，即输入单元和计算单元，每一 计算单元可有任意多个输入，但只有一个输出，第i 层的输入只与第i 一1 层的输出 相连，输入和输出节点与外界相连，各中间层则称为隐层。 1 6 华北电力大学硕士学位论文 输入层隐含层输出层 图3 - 3 具有一个隐层的前馈网络 感知器( p e r c e p t r o n ) 、b p 网络、a d a l i n e 网络均属于前馈网络。从学习的观点来 看，前馈网络是一种强有力的学习系统，其结构简单而易于编程；从系统的观点来 看，前馈网络是静态非线性映射，通过简单非线性处理单元的复合映射，可获得 复杂的非线性处理能力；从作用效果上看，大部分前馈网络都有学习网络，它们的 分类能力和模式识别能力一般都强于反馈网络，因此前馈网络主要是函数映射，可 用于模式识别和函数逼近。 反馈型网络( f e e d b a c k n n ) ：是一种动态网络。所有单元都是计算单元，可 接受输入，并向外界输出。它可画成一个如图3 4 的形式，若总单元数为n ，则每 一节点有n 一1 个输入和1 个输出，也就是说所有节点都是一样的，它们之间都可相 互连接