CN112799297A - 一种温度预测控制方法、系统、设备及可读存储介质 - Google Patents

一种温度预测控制方法、系统、设备及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种温度预测控制方法、系统、设备及可读存储介质，通过采用二型模糊神经网络建立主蒸汽温度模型；采用在线算法更新二型模糊神经网络前件和后件参数；采用线性化后的二型模糊神经网络模型对主蒸汽温度进行多步预测；对广义预测控制器中的权重因子进行模糊自校正调节；基于滚动优化技术进行主蒸汽温度预测控制。考虑到二型模糊神经网络的降型操作，采用NT方法克服了KM方法费时的迭代过程；该模型能够通过反馈校正技术实时更新模型参数，克服主蒸汽温度系统参数时变的特性；从而克服主蒸汽温度系统的惯性和时滞问题，也改善了主蒸汽温度系统的动态响应品质和稳定性。

Description

一种温度预测控制方法、系统、设备及可读存储介质
技术领域
本申请实施例涉及锅炉主蒸汽温度系统的控制方法，具体涉及一种温度预 测控制方法、系统、设备及可读存储介质。
背景技术
主蒸汽温度是火力发电厂热力系统中的重要参数指标之一。主蒸汽温度的 控制目标是维持末级过热器出口温度在允许范围内，以保证电厂的经济运行， 同时还要防止主蒸汽温度波动导致的金属疲劳，危及机组的安全运行。在过热 器入口调节减温水后,由于过热器管道长度和蒸汽容积较大，主蒸汽在过热器 中的吸热过程时间较长，主蒸汽温度的变化会滞后。同时,受到升降负荷、蒸 汽流量、烟气侧温度、煤质等扰动的影响,主蒸汽温度的动态特性也会发生变 化。因此主蒸汽温度系统表现出大惯性、大时滞、随机扰动、参数时变等复杂 动态特性,成为电厂热工过程控制中的难点。
目前，在电厂主蒸汽系统中仍然大规模采用串级PI控制器,通过调节减 温水实现主蒸汽温度的控制。主蒸汽温度串级PI控制结构的优势在于内环PI 回路比外环PI回路调节迅速,内环的二次扰动可以被快速抑制,保证系统控 制的稳定.虽然内环PI控制器解决了内环回路二次扰动的控制问题，是外环 PI控制器只根据当前时刻的主蒸汽温度偏差进行调节,由于末级过热器存在 惯性和时滞的动态特性,导致出现主蒸汽温度超调量大、调节周期长、难以稳 定的问题。
发明内容
为此，本申请实施例提供一种温度预测控制方法、系统、设备及可读存储 介质，考虑到二型模糊神经网络的降型操作，采用NT方法克服了KM方法费 时的迭代过程；该模型能够通过反馈校正技术实时更新模型参数，克服主蒸汽 温度系统参数时变的特性；基于二型模糊神经网络逼近的主蒸汽温度模型，采 用广义预测控制器实现主蒸汽温度的多步预测和滚动优化，克服主蒸汽温度系 统的惯性和时滞问题；对广义预测控制器的权重因子进行模糊自校正，以进一 步改善主蒸汽温度系统的动态响应品质和稳定性。
为了实现上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：
根据本申请实施例的第一方面，提供了一种温度预测控制方法，所述方法 包括：
采用二型模糊神经网络建立主蒸汽温度模型；
采用在线算法更新二型模糊神经网络前件和后件参数；
采用线性化后的二型模糊神经网络模型对主蒸汽温度进行多步预测；
对广义预测控制器中的权重因子进行模糊自校正调节；
基于滚动优化技术进行主蒸汽温度预测控制。
可选地，所述采用二型模糊神经网络建立主蒸汽温度模型，按照如下公式：
Figure BDA0002772830670000021
Figure BDA0002772830670000022
Figure RE-GDA0002997145810000023
Figure RE-GDA0002997145810000024
Figure BDA0002772830670000025
其中，r1为主蒸汽温度，u1为控制输入；
Figure BDA0002772830670000026
为区间二型高斯模糊 隶属函数的中心值、宽度和宽度区间，为前件可调节参数；ARX多项式系数
Figure BDA0002772830670000027
和
Figure BDA0002772830670000028
为后件可调节参数。
可选地，所述二型模糊神经网络采用具有闭环表达形式的NT降型方法， 克服了KM方法升序排序步骤和耗时的迭代过程。
可选地，所述采用在线算法更新二型模糊神经网络前件和后件参数，包括：
定义如下的目标损失函数，以推导出二型模糊神经网络前件参数
Figure BDA0002772830670000031
Figure BDA0002772830670000032
的在线学习算法：
Figure BDA0002772830670000033
其中,r1(k)和
Figure BDA0002772830670000034
分别为实时测量的主蒸汽温度值和二型模糊神经网络预 测的主蒸汽温度值。利用梯度下降算法对前件参数
Figure BDA0002772830670000035
进行在线递推 更新，参数在线更新算法推导如下：
Figure BDA0002772830670000036
Figure BDA0002772830670000037
Figure BDA0002772830670000038
Figure BDA0002772830670000039
Figure BDA00027728306700000310
Figure BDA00027728306700000311
其中，η为正向学习率，η＞0；
将二型模糊神经网络模型输出采用向量形式重写为：
Figure BDA00027728306700000312
Figure BDA0002772830670000041
Figure BDA0002772830670000042
Figure BDA0002772830670000043
Figure BDA0002772830670000044
Figure BDA0002772830670000045
其中,ξ(k-1)为输入数据向量，
Figure BDA0002772830670000046
为后件辨识参数向量；
在线辨识过程中,后件参数
Figure BDA0002772830670000047
采用如下递推形式的最小二乘法进行迭代 更新：
Figure BDA0002772830670000048
Figure BDA0002772830670000049
P(k)＝P(k-1)-K(k)ξT(k-1)P(k-1)
其中,P(k)为协方差矩阵，K(k)为增益矩阵。
可选地，所述采用线性化后的二型模糊神经网络模型对主蒸汽温度进行多 步预测，包括：
主蒸汽温度系统的非线性动态过程经过二型模糊神经网络辨识后,首先 进行如下的线性化操作：
A(z-1)r1(k)＝B(z-1)u1(k-d-1)
左右两边乘以Δzpep(z-1)得：
Δzpep(z-1)A(z-1)r1(k)＝Δzpep(z-1)B(z-1)u1(k-d-1)
Figure BDA00027728306700000410
Figure BDA00027728306700000411
基于线性化的主蒸汽温度模型对主蒸汽温度进行多步预测：
Figure BDA00027728306700000412
定义
Figure RE-GDA0002997145810000051
gp(z-1)＝ep(z-1)B(z-1)，未来p步主蒸汽温度预测值为：
Figure BDA0002772830670000052
可选地，所述对广义预测控制器中的权重因子进行模糊自校正调节，包括：
引入模糊系统对广义预测控制器中的权重因子λ进行动态校正。选取主蒸 汽温度k+d步预测跟踪误差
Figure BDA0002772830670000053
及其变化率
Figure BDA0002772830670000054
作为模糊自校正系统的 输入：
Figure BDA0002772830670000055
锅炉实际运行过程中主蒸汽温度的控制目标为设定值附近±10℃,输入变 量
Figure BDA0002772830670000056
论域选取为[-10,+10],在论域区间内均匀划分5个三角形模糊集.主蒸汽 温度实际中因其惯性大的特点,温度变化率较小,因此输入变量
Figure BDA0002772830670000057
论域选取 [-0.5,+0.5]，在论域区间均匀内划分5个三角形模糊集.输出变量λk论域区论域 选取为[0.1,2.1]，划分9个单值模糊集。采用单值模糊化、乘积运算、加权平 均反模糊化推理机,可得权重因子λk动态校正值为：
Figure BDA0002772830670000058
其中,
Figure BDA0002772830670000059
为i条模糊规则对应输入模糊集合
Figure BDA00027728306700000510
的隶属度值,
Figure BDA00027728306700000511
为i条模糊规则对应输入模糊集合
Figure BDA00027728306700000512
的隶属度值,
Figure BDA00027728306700000513
为第i条模糊规则对应输出 模糊集合的中心值。
可选地，所述基于滚动优化技术进行主蒸汽温度预测控制，包括：
定义主蒸汽温度的优化目标为：
Figure BDA00027728306700000514
其中，
Figure BDA00027728306700000515
是主蒸汽温度未来超前p步预测值，R(k+p)＝φ(p)r1 sp是主蒸 汽温度超前p步跟踪轨迹,φ(p)为前馈增益,r1 sp是运行操作员给定的设定温 度，Δ＝1-z-1是差分算子,z-1是时序后移算子,λk+p-1是控制器第p步输入指令 的权重因子，d为主蒸汽温度系统的时延,Np和Nu分别主蒸汽温度的预测域和 控制域,Np＞d,Np-d≥Nu；
将上式中的滚动优化目标采用向量形式重写为：
J(k)＝[Fr1(k)+Gr1(k)+HΔU-R]T[Fr1(k)+Gr1(k)+HΔU-R]+λkΔu1(k)2
其中，
Figure BDA0002772830670000061
Figure BDA0002772830670000062
因为优化目标函数式为关于输入指令变化量Δu1(k)的二次函数,因此令
Figure BDA0002772830670000064
可得到k时刻的输入指令变化量为：
Figure BDA0002772830670000063
k时刻的输入指令为：
u1(k)＝u1(k-1)+Δu1(k)。
根据本申请实施例的第二方面，提供了一种温度预测控制系统，所述系统 包括：
建模模块，用于采用二型模糊神经网络建立主蒸汽温度模型；
参数更新模块，用于采用在线算法更新二型模糊神经网络前件和后件参 数；
多步预测模块，用于采用线性化后的二型模糊神经网络模型对主蒸汽温度 进行多步预测；
模糊自校正调节模块，用于对广义预测控制器中的权重因子进行模糊自校 正调节；
主蒸汽温度预测控制模块，用于基于滚动优化技术进行主蒸汽温度预测控 制。
根据本申请实施例的第三方面，提供了一种设备，所述设备包括：数据采 集装置、处理器和存储器；所述数据采集装置用于采集数据；所述存储器用于 存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于执行一个或多个程序指令，用以 执行第一方面任一项所述的方法。
根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计 算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行 如第一方面任一项所述的方法。
综上所述，本申请实施例提供了一种温度预测控制方法、系统、设备及可 读存储介质，通过采用二型模糊神经网络建立主蒸汽温度模型；采用在线算法 更新二型模糊神经网络前件和后件参数；采用线性化后的二型模糊神经网络模 型对主蒸汽温度进行多步预测；对广义预测控制器中的权重因子进行模糊自校 正调节；基于滚动优化技术进行主蒸汽温度预测控制。考虑到二型模糊神经网 络的降型操作，采用NT方法克服了KM方法费时的迭代过程；该模型能够通 过反馈校正技术实时更新模型参数，克服主蒸汽温度系统参数时变的特性；基 于二型模糊神经网络逼近的主蒸汽温度模型，采用广义预测控制器实现主蒸汽温度的多步预测和滚动优化，克服主蒸汽温度系统的惯性和时滞问题；对广义 预测控制器的权重因子进行模糊自校正，以进一步改善主蒸汽温度系统的动态 响应品质和稳定性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对 实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下 面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创 造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内 容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条 件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调 整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明 所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
图1为本申请实施例提供的一种温度预测控制方法流程示意图；
图2为本申请实施例提供的二型模糊神经网络结构图；
图3为本申请实施例提供的区间二型高斯隶属函数示意图；
图4为本申请实施例提供的权重因子自校正示意图；
图5为本申请实施例提供的控制结构图；
图6a为本申请实施例提供的主蒸汽温度示意图；
图6b为本申请实施例提供的控制量输入示意图；
图6c为本申请实施例提供的权重因子调节示意图；
图6d为本申请实施例提供的预测误差示意图；
图7为本申请实施例提供的一种温度预测控制系统框图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由 本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的 实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。
为了克服现有主蒸汽系统中控制方法的问题，本申请实施例提供了一种基 于二型模糊神经网络的锅炉主蒸汽温度的建模与预测控制方法。该方法采用了 二型模糊神经网络作为主蒸汽温度模型，考虑到二型模糊神经网络的降型操 作，采用NT方法克服了KM方法费时的迭代过程；该模型能够通过反馈校正 技术实时更新模型参数，克服主蒸汽温度系统参数时变的特性；基于二型模糊 神经网络逼近的主蒸汽温度模型，采用广义预测控制器实现主蒸汽温度的多步 预测和滚动优化，克服主蒸汽温度系统的惯性和时滞问题；对广义预测控制器 的权重因子进行模糊自校正，以进一步改善主蒸汽温度系统的动态响应品质和 稳定性。
图1示出了本申请实施例提供的一种温度预测控制方法，所述方法包括如 下步骤：
步骤101：采用二型模糊神经网络建立主蒸汽温度模型。
步骤102：采用在线算法更新二型模糊神经网络前件和后件参数。
步骤103：采用线性化后的二型模糊神经网络模型对主蒸汽温度进行多步 预测。
步骤104：对广义预测控制器中的权重因子进行模糊自校正调节。
步骤105：基于滚动优化技术进行主蒸汽温度预测控制。
在一种可能的实施方式中，在步骤101中，采用二型模糊神经网络对对主 蒸汽温度进行建模，如图2所示：
Figure BDA0002772830670000091
Figure BDA0002772830670000092
Figure RE-GDA0002997145810000093
Figure RE-GDA0002997145810000094
Figure BDA0002772830670000095
其中，r1为主蒸汽温度，u1为控制输入；
Figure BDA0002772830670000096
为区间高斯二型模糊 隶属函数的中心值、宽度和宽度区间，如图3所示，为前件可调节参数；ARX 多项式系数
Figure BDA0002772830670000097
和
Figure BDA0002772830670000098
为后件可调节参数。
在一种可能的实施方式中，在步骤102中，采用在线算法更新二型模糊神 经网络前件和后件参数：
为了推导出二型模糊神经网络前件参数
Figure BDA0002772830670000099
的在线学习算法，定 义如下的目标损失函数:
Figure BDA00027728306700000910
其中,r1(k)和
Figure BDA00027728306700000911
分别为实时测量的主蒸汽温度值和二型模糊神经网络预 测的主蒸汽温度值。利用梯度下降算法对前件参数
Figure BDA00027728306700000912
进行在线递推 更新，参数在线更新算法推导如下:
Figure BDA0002772830670000101
Figure BDA0002772830670000102
Figure BDA0002772830670000103
Figure BDA0002772830670000104
Figure BDA0002772830670000105
Figure BDA0002772830670000106
其中，η为正向学习率，η＞0。
将二型模糊神经网络模型输出采用向量形式重写为:
Figure BDA0002772830670000107
Figure BDA0002772830670000108
Figure BDA0002772830670000109
Figure BDA00027728306700001010
Figure BDA00027728306700001011
Figure BDA00027728306700001012
其中，ξ(k-1)为输入数据向量，
Figure BDA00027728306700001013
为后件辨识参数向量。
在线辨识过程中,后件参数
Figure BDA00027728306700001014
采用如下递推形式的最小二乘法进行迭代 更新:
Figure BDA00027728306700001015
Figure BDA00027728306700001016
Figure BDA00027728306700001017
其中,P(k)为协方差矩阵，K(k)为增益矩阵。
在一种可能的实施方式中，在步骤103中，采用线性化后的二型模糊神经 网络模型对主蒸汽温度进行多步预测：
主蒸汽温度系统的非线性动态过程经过二型模糊神经网络辨识后,首先 进行如下的线性化操作：
A(z-1)r1(k)＝B(z-1)u1(k-d-1) (8)
其中,
Figure BDA0002772830670000111
Figure BDA0002772830670000112
基于线性化的主蒸汽温度模型对主蒸汽温度进行多步预测：
引入如下方程：
Figure BDA0002772830670000113
将(8)左右两边乘以Δzpep(z-1)得到
Δzpep(z-1)A(z-1)r1(k)＝Δzpep(z-1)B(z-1)u1(k-d-1) (11)
定义
Figure RE-GDA0002997145810000114
gp(z-1)＝ep(z-1)B(z-1)，未来p步主蒸汽温度预测值为:
Figure BDA0002772830670000115
在一种可能的实施方式中，在步骤104中，对广义预测控制器中的权重因 子进行模糊自校正调节：
引入模糊系统对广义预测控制器中的权重因子λ进行动态校正。选取主蒸 汽温度k+d步预测跟踪误差
Figure BDA0002772830670000116
及其变化率
Figure BDA0002772830670000117
作为模糊自校正系统的 输入:
Figure BDA0002772830670000118
锅炉实际运行过程中主蒸汽温度的控制目标为设定值附近±10℃,输入变 量
Figure BDA0002772830670000119
论域选取为[-10,+10],在论域区间内均匀划分5个三角形模糊集.主蒸汽 温度实际中因其惯性大的特点,温度变化率较小,因此输入变量
Figure BDA00027728306700001210
论域选取 [-0.5,+0.5],在论域区间均匀内划分5个三角形模糊集.输出变量λk论域区论域 选取为[0.1,2.1],划分9个单值模糊集。采用单值模糊化、乘积运算、加权平 均反模糊化推理机,可得权重因子λk动态校正值为:
Figure BDA0002772830670000121
其中,
Figure BDA0002772830670000122
为i条模糊规则对应输入模糊集合
Figure BDA0002772830670000123
的隶属度值,
Figure BDA0002772830670000124
为i 条模糊规则对应输入模糊集合
Figure BDA0002772830670000125
的隶属度值,
Figure BDA0002772830670000126
为第i条模糊规则对应输出 模糊集合的中心值。
在一种可能的实施方式中，在步骤105中，采用滚动优化技术的实现主蒸 汽温度预测控制：
定义主蒸汽温度的的优化目标为：
Figure BDA0002772830670000127
其中,
Figure BDA0002772830670000128
是主蒸汽温度未来超前p步预测值,R(k+p)＝φ(p)r1 sp是主蒸汽 温度超前p步跟踪轨迹,φ(p)为前馈增益,r1 sp是运行操作员给定的设定温度， Δ＝1-z-1是差分算子,z-1是时序后移算子,λk+p-1是控制器第p步输入指令的权 重因子，d为主蒸汽温度系统的时延,Np和Nu分别主蒸汽温度的预测域和控制 域,Np＞d,Np-d≥Nu。
将上式中的滚动优化目标采用向量形式重写为：
J(k)＝[Fr1(k)+Gr1(k)+HΔU-R]T[Fr1(k)+Gr1(k)+HΔU-R]+λkΔu1(k)2 (16)
其中，
Figure BDA0002772830670000129
Figure BDA0002772830670000131
因为优化目标函数式(16)为关于输入指令变化量Δu1(k)的二次函数,因此 令
Figure BDA0002772830670000138
可得到k时刻的输入指令变化量为:
Figure BDA0002772830670000132
k时刻的输入指令为:
u1(k)＝u1(k-1)+Δu1(k) (19)
具体控制器结构图如图5所示。
为了验证本发明所设计控制方法的有效性，对主蒸汽温度系统进行仿真实 验，被控对象为：
Figure BDA0002772830670000133
其中，G2(s)为导前区传递函数，G1(s)为惰性区传递函数，GPI2(s)为副回路 PI控制器传递函数,GM1(s)和GM2(s)分别为惰性区和导前区测量单元传递函数， 采样周期5s。
二型模糊神经网络模型前件参数选取L＝3，二型高斯模糊函数中心值、 宽度和宽度区间初始值选取为 (1)
Figure BDA0002772830670000134
i＝1,K,nr (2)
Figure BDA0002772830670000135
Figure BDA0002772830670000136
i＝nr+1,K,nr+nu。
后件参数初始值选取为:P(0)＝106I,I为单位矩阵；
Figure BDA0002772830670000137
预测 时域选取Np＝6，控制域选取Nu＝1。学习率η＝0.2。仿真结果如图6a、图6b、 图6c、图6d所示。
综上所述，本申请实施例提供了一种温度预测控制方法，通过采用二型模 糊神经网络建立主蒸汽温度模型；采用在线算法更新二型模糊神经网络前件和 后件参数；采用线性化后的二型模糊神经网络模型对主蒸汽温度进行多步预 测；对广义预测控制器中的权重因子进行模糊自校正调节；基于滚动优化技术 进行主蒸汽温度预测控制。考虑到二型模糊神经网络的降型操作，采用NT方 法克服了KM方法费时的迭代过程；该模型能够通过反馈校正技术实时更新 模型参数，克服主蒸汽温度系统参数时变的特性；基于二型模糊神经网络逼近 的主蒸汽温度模型，采用广义预测控制器实现主蒸汽温度的多步预测和滚动优化，克服主蒸汽温度系统的惯性和时滞问题；对广义预测控制器的权重因子进 行模糊自校正，以进一步改善主蒸汽温度系统的动态响应品质和稳定性。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种温度预测控制系统，如 图7所示，所述系统包括：
建模模块701，用于采用二型模糊神经网络建立主蒸汽温度模型。
参数更新模块702，用于采用在线算法更新二型模糊神经网络前件和后件 参数。
多步预测模块703，用于采用线性化后的二型模糊神经网络模型对主蒸汽 温度进行多步预测。
模糊自校正调节模块704，用于对广义预测控制器中的权重因子进行模糊 自校正调节。
主蒸汽温度预测控制模块705，用于基于滚动优化技术进行主蒸汽温度预 测控制。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种设备，所述设备包括： 数据采集装置、处理器和存储器；所述数据采集装置用于采集数据；所述存储 器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于执行一个或多个程序指令， 用以执行所述的方法。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质， 所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用 于执行所述的方法。
本说明书中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之 间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的 不同之处。相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但这 并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所 示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个 步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
虽然本申请提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无 创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅 仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装 置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并 行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环 境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含， 从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而 且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的 过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。
上述实施例阐明的单元、装置或模块等，具体可以由计算机芯片或实体实 现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以 功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同 一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模 块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如， 所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方 式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可 以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性， 机械或其它的形式。
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以 外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专 用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因 此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功 能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能 的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例 如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的 例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实 践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设 备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的 本地和远程计算机存储介质中。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本 申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申 请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形 式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、 光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终 端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分 所述的方法。
本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相 似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之 处。本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计 算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、 基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、 大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
以上所述的具体实施例，对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进 一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本申请的具体实施例而已，并不 用于限定本申请的保护范围，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、 等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种温度预测控制方法，其特征在于，所述方法包括：
采用二型模糊神经网络建立主蒸汽温度模型；
采用在线算法更新二型模糊神经网络前件和后件参数；
采用线性化后的二型模糊神经网络模型对主蒸汽温度进行多步预测；
对广义预测控制器中的权重因子进行模糊自校正调节；
基于滚动优化技术进行主蒸汽温度预测控制。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用二型模糊神经网络建立主蒸汽温度模型，按照如下公式：
Figure RE-FDA0002997145800000011
Figure RE-FDA0002997145800000012
Figure RE-FDA0002997145800000013
Figure RE-FDA0002997145800000014
Figure RE-FDA0002997145800000015
其中，r1为主蒸汽温度，u1为控制输入；
Figure RE-FDA0002997145800000016
为区间二型高斯模糊隶属函数的中心值、宽度和宽度区间，为前件可调节参数；ARX多项式系数
Figure RE-FDA0002997145800000017
和
Figure RE-FDA0002997145800000018
为后件可调节参数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述二型模糊神经网络采用具有闭环表达形式的NT降型方法，克服了KM方法升序排序步骤和耗时的迭代过程。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用在线算法更新二型模糊神经网络前件和后件参数，包括：
定义如下的目标损失函数，以推导出二型模糊神经网络前件参数
Figure RE-FDA0002997145800000019
Figure RE-FDA00029971458000000110
的在线学习算法：
Figure RE-FDA0002997145800000021
其中,r1(k)和
Figure RE-FDA0002997145800000022
分别为实时测量的主蒸汽温度值和二型模糊神经网络预测的主蒸汽温度值；利用梯度下降算法对前件参数
Figure RE-FDA0002997145800000023
进行在线递推更新，参数在线更新算法推导如下：
Figure RE-FDA0002997145800000024
Figure RE-FDA0002997145800000025
Figure RE-FDA0002997145800000026
Figure RE-FDA0002997145800000027
Figure RE-FDA0002997145800000028
Figure RE-FDA0002997145800000029
其中，η为正向学习率，η＞0；
将二型模糊神经网络模型输出采用向量形式重写为：
Figure RE-FDA00029971458000000210
Figure RE-FDA00029971458000000211
Figure RE-FDA00029971458000000212
Figure RE-FDA00029971458000000213
Figure RE-FDA00029971458000000214
Figure RE-FDA00029971458000000215
其中,ξ(k-1)为输入数据向量，
Figure RE-FDA00029971458000000216
为后件辨识参数向量；
在线辨识过程中,后件参数
Figure RE-FDA00029971458000000217
采用如下递推形式的最小二乘法进行迭代更新：
Figure RE-FDA0002997145800000031
Figure RE-FDA0002997145800000032
P(k)＝P(k-1)-K(k)ξT(k-1)P(k-1)
其中,P(k)为协方差矩阵，K(k)为增益矩阵。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用线性化后的二型模糊神经网络模型对主蒸汽温度进行多步预测，包括：
主蒸汽温度系统的非线性动态过程经过二型模糊神经网络辨识后,首先进行如下的线性化操作：
A(z-1)r1(k)＝B(z-1)u1(k-d-1)
左右两边乘以Δzpep(z-1)得：
Δzpep(z-1)A(z-1)r1(k)＝Δzpep(z-1)B(z-1)u1(k-d-1)
Figure RE-FDA0002997145800000033
Figure RE-FDA0002997145800000034
基于线性化的主蒸汽温度模型对主蒸汽温度进行多步预测：
Figure RE-FDA0002997145800000035
定义
Figure RE-FDA0002997145800000036
gp(z-1)＝ep(z-1)B(z-1)，未来p步主蒸汽温度预测值为：
Figure RE-FDA0002997145800000037
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对广义预测控制器中的权重因子进行模糊自校正调节，包括：
引入模糊系统对广义预测控制器中的权重因子λ进行动态校正；选取主蒸汽温度k+d步预测跟踪误差
Figure RE-FDA0002997145800000038
及其变化率
Figure RE-FDA0002997145800000039
作为模糊自校正系统的输入：
Figure RE-FDA00029971458000000310
锅炉实际运行过程中主蒸汽温度的控制目标为设定值附近±10℃,输入变量
Figure RE-FDA0002997145800000041
论域选取为[-10,+10],在论域区间内均匀划分5个三角形模糊集；主蒸汽温度实际中输入变量
Figure RE-FDA0002997145800000042
论域选取[-0.5,+0.5]，在论域区间均匀内划分5个三角形模糊集；输出变量λk论域区论域选取为[0.1,2.1]，划分9个单值模糊集；采用单值模糊化、乘积运算、加权平均反模糊化推理机,可得权重因子λk动态校正值为：
Figure RE-FDA0002997145800000043
其中,
Figure RE-FDA0002997145800000044
为i条模糊规则对应输入模糊集合
Figure RE-FDA0002997145800000045
的隶属度值,
Figure RE-FDA0002997145800000046
为i条模糊规则对应输入模糊集合
Figure RE-FDA0002997145800000047
的隶属度值,
Figure RE-FDA0002997145800000048
为第i条模糊规则对应输出模糊集合的中心值。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于滚动优化技术进行主蒸汽温度预测控制，包括：
定义主蒸汽温度的优化目标为：
Figure RE-FDA0002997145800000049
其中，
Figure RE-FDA00029971458000000410
是主蒸汽温度未来超前p步预测值，R(k+p)＝φ(p)r1 sp是主蒸汽温度超前p步跟踪轨迹,φ(p)为前馈增益,r1 sp是运行操作员给定的设定温度，Δ＝1-z-1是差分算子,z-1是时序后移算子,λk+p-1是控制器第p步输入指令的权重因子，d为主蒸汽温度系统的时延,Np和Nu分别主蒸汽温度的预测域和控制域,Np＞d,Np-d≥Nu；
将上式中的滚动优化目标采用向量形式重写为：
J(k)＝[Fr1(k)+Gr1(k)+HΔU-R]T[Fr1(k)+Gr1(k)+HΔU-R]+λkΔu1(k)2
其中，
Figure RE-FDA00029971458000000411
Figure RE-FDA0002997145800000051
因为优化目标函数式为关于输入指令变化量Δu1(k)的二次函数,因此令
Figure RE-FDA0002997145800000052
可得到k时刻的输入指令变化量为：
Figure RE-FDA0002997145800000053
k时刻的输入指令为：
u1(k)＝u1(k-1)+Δu1(k)。
8.一种温度预测控制系统，其特征在于，所述系统包括：
建模模块，用于采用二型模糊神经网络建立主蒸汽温度模型；
参数更新模块，用于采用在线算法更新二型模糊神经网络前件和后件参数；
多步预测模块，用于采用线性化后的二型模糊神经网络模型对主蒸汽温度进行多步预测；
模糊自校正调节模块，用于对广义预测控制器中的权重因子进行模糊自校正调节；
主蒸汽温度预测控制模块，用于基于滚动优化技术进行主蒸汽温度预测控制。
9.一种设备，其特征在于，所述设备包括：数据采集装置、处理器和存储器；
所述数据采集装置用于采集数据；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于执行一个或多个程序指令，用以执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114721446A (zh) * 2022-04-25 2022-07-08 云南电力试验研究院(集团)有限公司 一种调控svg功率模块运行温度的方法和系统
WO2023087906A1 (zh) * 2021-11-22 2023-05-25 江苏科技大学 一种基于事件触发的模糊神经网络温度控制系统及方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106765052A (zh) * 2016-11-21 2017-05-31 华北电力大学（保定） 一种电站锅炉蒸汽温度的智能计算预测控制方法
CN108303888A (zh) * 2018-02-07 2018-07-20 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种电站锅炉主蒸汽温度减温喷水控制方法及系统
CN108510060A (zh) * 2018-03-12 2018-09-07 华南理工大学 一种基于模糊神经网络的区间二型模糊认知图模型
KR20190057732A (ko) * 2017-11-20 2019-05-29 부산대학교 산학협력단 기계학습을 이용한 과열저감기 제어를 위한 장치 및 방법
CN110048606A (zh) * 2019-05-23 2019-07-23 哈尔滨工业大学 基于区间二型自适应模糊神经网络的dc-dc升压变换器动态滑模电压控制方法
CN110285403A (zh) * 2019-06-10 2019-09-27 华北电力大学 基于被控参数预估的主蒸汽温度控制方法
CN110601573A (zh) * 2019-10-10 2019-12-20 东北大学 一种基于改进型自适应模糊神经网络的三相整流控制方法
CN110941186A (zh) * 2019-12-26 2020-03-31 华润电力技术研究院有限公司 基于神经网络与万有引力搜索算法的汽温控制寻优方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106765052A (zh) * 2016-11-21 2017-05-31 华北电力大学（保定） 一种电站锅炉蒸汽温度的智能计算预测控制方法
KR20190057732A (ko) * 2017-11-20 2019-05-29 부산대학교 산학협력단 기계학습을 이용한 과열저감기 제어를 위한 장치 및 방법
CN108303888A (zh) * 2018-02-07 2018-07-20 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种电站锅炉主蒸汽温度减温喷水控制方法及系统
CN108510060A (zh) * 2018-03-12 2018-09-07 华南理工大学 一种基于模糊神经网络的区间二型模糊认知图模型
CN110048606A (zh) * 2019-05-23 2019-07-23 哈尔滨工业大学 基于区间二型自适应模糊神经网络的dc-dc升压变换器动态滑模电压控制方法
CN110285403A (zh) * 2019-06-10 2019-09-27 华北电力大学 基于被控参数预估的主蒸汽温度控制方法
CN110601573A (zh) * 2019-10-10 2019-12-20 东北大学 一种基于改进型自适应模糊神经网络的三相整流控制方法
CN110941186A (zh) * 2019-12-26 2020-03-31 华润电力技术研究院有限公司 基于神经网络与万有引力搜索算法的汽温控制寻优方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王懋譞等: "基于权重因子自校正的主蒸汽温度外挂广义预测串级控制", 《自动化学报》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023087906A1 (zh) * 2021-11-22 2023-05-25 江苏科技大学 一种基于事件触发的模糊神经网络温度控制系统及方法
CN114721446A (zh) * 2022-04-25 2022-07-08 云南电力试验研究院(集团)有限公司 一种调控svg功率模块运行温度的方法和系统
CN114721446B (zh) * 2022-04-25 2024-04-02 云南电力试验研究院(集团)有限公司 一种调控svg功率模块运行温度的方法和系统

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