CN116166066A - 一种超超临界供热机组汽温优化控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种超超临界供热机组汽温优化控制方法，包括以下步骤：A、将导前区汽温和惰性区汽温的差值、机组负荷、煤质信息作为被动输入量，将给风量、给水量和给煤量作为主动输入量；B、建立PID控制模型，建立神经网络参数整定模型；C、将历史数据逐一输入PID控制模型，将每一轮的PID控制模型输入输出数据发送至神经网络参数整定模型进行参数整定；D、将神经网络参数整定模型输出的整定后的参数输入PID控制模型，然后进行下一轮的历史数据输入，根据输出偏差决定参数的取舍；E、使用步骤D得到的最终的整定参数代入PID控制模型对超超临界供热机组汽温进行PID闭环控制。本发明能够解决现有技术的不足，提高了系统在不同工作状态下的控制精度。
Description
技术领域
本发明涉及火电机组汽温控制技术领域，尤其是一种超超临界供热机组汽温优化控制方法。
背景技术
超超临界供热机组汽温具有扰动大、非线性强的特点，这为对于汽温的精确控制提出了较高的难度。现有技术中，使用PID技术进行超超临界供热机组汽温的控制，使用遗传算法对PID模型的参数进行整定是一种较为成熟的方式。但是，这种方式的参数整定和闭环控制是相互分离的，当系统的工作状态出现变化时会出现控制精度下降的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种超超临界供热机组汽温优化控制方法，能够解决现有技术的不足，提高了系统在不同工作状态下的控制精度。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种超超临界供热机组汽温优化控制方法，包括以下步骤：
A、将导前区汽温和惰性区汽温的差值、机组负荷、煤质信息作为被动输入量，将给风量、给水量和给煤量作为主动输入量；
B、建立PID控制模型，建立神经网络参数整定模型；
C、将被动输入量和主动输入量的历史数据逐一输入PID控制模型，得到PID控制模型输出数据，然后将每一轮的PID控制模型输入输出数据发送至神经网络参数整定模型进行参数整定；
D、将神经网络参数整定模型输出的整定后的参数输入PID控制模型，然后进行下一轮的历史数据输入，如果PID控制模型的输出偏差相比于上一轮的输出偏差变大，则舍去本次的整定参数，否则接受本次整定参数；重复步骤C和步骤D，直至PID控制模型的输出偏差小于审定阈值；
E、使用步骤D得到的最终的整定参数代入PID控制模型对超超临界供热机组汽温进行PID闭环控制。
作为优选，神经网络参数整定模型包括三个输入单元，五个隐藏单元和三个输出单元，被动输入量、主动输入量和输出数据分别输入三个输入单元，比例环节参数、微分环节参数和积分环节参数分别从三个输出单元输出。
作为优选，神经网络参数整定模型首先同步对微分环节参数和积分环节参数进行整定，然后对比例环节参数进行整定，最后根据比例环节参数的整定结果对微分环节参数和积分环节参数进行微调。
作为优选，PID控制模型使用最终的整定参数对超超临界供热机组汽温进行PID闭环控制的过程中，神经网络参数整定模型对PID控制模型的参数进行实时检测和二次整定。
作为优选，经网络参数整定模型对PID控制模型的参数进行采样的频率与超超临界供热机组汽温的波动幅度的平方成正比。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明使用神经网络模型对PID控制模型的参数进行循环整定，每次整定出的参数代回PID控制模型进行闭环运行，从而使得神经网络模型与PID控制模型结合为一个整体。这一改进可以使神经网络模型对PID控制模型的运行参数进行全程监控和修正，从而使得PID控制模型可以快速适应系统的不同工作状态。
附图说明
图1本发明的流程图。
具体实施方式
参照图1，本发明一个具体实施方式包括以下步骤：
A、将导前区汽温和惰性区汽温的差值、机组负荷、煤质信息作为被动输入量，将给风量、给水量和给煤量作为主动输入量；
B、建立PID控制模型，建立神经网络参数整定模型；
C、将被动输入量和主动输入量的历史数据逐一输入PID控制模型，得到PID控制模型输出数据，然后将每一轮的PID控制模型输入输出数据发送至神经网络参数整定模型进行参数整定；
D、将神经网络参数整定模型输出的整定后的参数输入PID控制模型，然后进行下一轮的历史数据输入，如果PID控制模型的输出偏差相比于上一轮的输出偏差变大，则舍去本次的整定参数，否则接受本次整定参数；重复步骤C和步骤D，直至PID控制模型的输出偏差小于审定阈值；
E、使用步骤D得到的最终的整定参数代入PID控制模型对超超临界供热机组汽温进行PID闭环控制。
神经网络参数整定模型包括三个输入单元，五个隐藏单元和三个输出单元，被动输入量、主动输入量和输出数据分别输入三个输入单元，比例环节参数、微分环节参数和积分环节参数分别从三个输出单元输出。神经网络参数整定模型首先同步对微分环节参数和积分环节参数进行整定，然后对比例环节参数进行整定，最后根据比例环节参数的整定结果对微分环节参数和积分环节参数进行微调。PID控制模型使用最终的整定参数对超超临界供热机组汽温进行PID闭环控制的过程中，神经网络参数整定模型对PID控制模型的参数进行实时检测和二次整定。经网络参数整定模型对PID控制模型的参数进行采样的频率与超超临界供热机组汽温的波动幅度的平方成正比。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (5)
1.一种超超临界供热机组汽温优化控制方法，其特征在于包括以下步骤：
A、将导前区汽温和惰性区汽温的差值、机组负荷、煤质信息作为被动输入量，将给风量、给水量和给煤量作为主动输入量；
B、建立PID控制模型，建立神经网络参数整定模型；
C、将被动输入量和主动输入量的历史数据逐一输入PID控制模型，得到PID控制模型输出数据，然后将每一轮的PID控制模型输入输出数据发送至神经网络参数整定模型进行参数整定；
D、将神经网络参数整定模型输出的整定后的参数输入PID控制模型，然后进行下一轮的历史数据输入，如果PID控制模型的输出偏差相比于上一轮的输出偏差变大，则舍去本次的整定参数，否则接受本次整定参数；重复步骤C和步骤D，直至PID控制模型的输出偏差小于审定阈值；
E、使用步骤D得到的最终的整定参数代入PID控制模型对超超临界供热机组汽温进行PID闭环控制。
2.根据权利要求1所述的超超临界供热机组汽温优化控制方法，其特征在于：神经网络参数整定模型包括三个输入单元，五个隐藏单元和三个输出单元，被动输入量、主动输入量和输出数据分别输入三个输入单元，比例环节参数、微分环节参数和积分环节参数分别从三个输出单元输出。
3.根据权利要求2所述的超超临界供热机组汽温优化控制方法，其特征在于：神经网络参数整定模型首先同步对微分环节参数和积分环节参数进行整定，然后对比例环节参数进行整定，最后根据比例环节参数的整定结果对微分环节参数和积分环节参数进行微调。
4.根据权利要求1所述的超超临界供热机组汽温优化控制方法，其特征在于：PID控制模型使用最终的整定参数对超超临界供热机组汽温进行PID闭环控制的过程中，神经网络参数整定模型对PID控制模型的参数进行实时检测和二次整定。
5.根据权利要求4所述的超超临界供热机组汽温优化控制方法，其特征在于：经网络参数整定模型对PID控制模型的参数进行采样的频率与超超临界供热机组汽温的波动幅度的平方成正比。
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2022
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