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基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统及控制方法技术方案

技术编号:20943552 阅读:45 留言:0更新日期:2019-04-24 02:01
本发明专利技术公开了基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统及控制方法,基于ARX模型的预测误差计算模块根据燃料量和转速进行预测误差计算,然后接入广义预测控制模块;第二模块根据转速设定值和实际转速的偏差以及第三模块的输入,计算出最佳的燃料量;基于Hammerstein模型的预测误差计算模块根据燃料量、烟气旁路阀阀门开度和冷水温度进行预测误差计算,然后接入基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块;第四模块根据冷水温度设定值与实际值的偏差、第二模块计算的燃料量控制序列和第五模块输入,计算最佳的烟气旁路阀阀门开度。本发明专利技术有效克服了系统存在的复杂特性,提高了系统的灵活性和安全性。

Control System and Control Method of Micro Gas Turbine CCHP Based on Generalized Predictive Control

The invention discloses a control system and control method of micro gas turbine combined cooling and power supply based on generalized predictive control. The prediction error calculation module based on ARX model calculates the prediction error according to fuel quantity and speed, and then connects the generalized predictive control module. The second module calculates the best fuel according to the setting value of speed and the deviation of actual speed and the input of the third module. Quantity; Predictive error calculation module based on Hammerstein model calculates the prediction error according to fuel quantity, flue gas bypass valve opening and cold water temperature, and then connects to the non-linear Generalized Predictive Decoupling Control Module Based on Hammerstein model; The fourth module calculates the fuel quantity control sequence and the fifth module input according to the deviation between the set value of cold water temperature and the actual value, the second module calculates the fuel quantity control sequence and the fifth module input. Calculate the best flue gas bypass valve opening. The invention effectively overcomes the complex characteristics of the system and improves the flexibility and security of the system.

【技术实现步骤摘要】
基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统及控制方法
本专利技术涉及热工自动控制领域,尤其是一种基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统及控制方法。
技术介绍
随着经济的不断发展,许多国家在减缓气候变化和减少能源供应方面面临严峻挑战。减少温室气体排放和提高能源效率的一个核心解决方案是使用分布式能源系统。分布式能源系统通常由多种模块化和小规模技术组成,位于最终用户附近,可视为传统集中式电网的重要补充。它们具有许多优点,例如低传输损耗、低排放、以及具有多种能源的灵活性,包括化石燃料和可再生能源。作为一种关键的分布式能源系统形式,微型燃气轮机结合冷电联供系统(MGT-basedcombinedcoolingandpowersystem,MGT-CCP)由于高效节能、低排放和运营成本节约在世界范围内得到越来越多关注。由于微型燃气轮机废弃热量能够被连续利用作为热水器或者冷却装置的热源,MGT-CCP系统的平均能源效率可以达到80%,然而传统的化石燃料电厂是30%—35%。另外相比传统的集中式发电系统,MGT-CCP系统体积小,因此可以灵活地安装在小型住宅区或商业区。目前对MGT-CCP系统的研究主要集中在静态系统配置、运行优化和性能评价等方面。虽然近年来对MGT-CCP系统的动态特性进行了研究,但MGT-CCP系统的控制方法仍然是传统的PI/PID控制。为了提高PID控制器性能,模糊逻辑、神经网络、萤火虫算法等智能方法被使用来整定PID控制器的参数。然而,由于MGT-CCP系统的动态特性复杂,如非线性、多变量强耦合、未知干扰等,基于单输入、单输出回路分离的PID方法已不再适用于满足性能要求,即使PID的参数得到很好的整定。
技术实现思路
专利技术目的:为解决上述问题,本专利技术提出一种基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统及控制方法,来改善MGT-CCP系统的控制性能。技术方案:为实现上述专利技术目的,本专利技术采用以下技术方案:基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统,包括:微型燃气轮机冷电联供系统模块、广义预测控制模块、基于ARX模型的预测误差计算模块、基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块和基于Hammerstein模型的预测误差计算模块;基于ARX模型的预测误差计算模块根据燃料量和微型燃气轮机转速进行预测误差计算,然后接入广义预测控制模块;广义预测控制模块根据微型燃气轮机转速设定值和微型燃气轮机实际转速的偏差以及基于ARX模型的预测误差计算模块的输入,计算出最佳的燃料量;基于Hammerstein模型的预测误差计算模块根据燃料量、烟气旁路阀阀门开度和冷水温度进行预测误差计算,然后接入基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块;基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块根据冷水温度设定值与实际值的偏差、广义预测控制模块计算的燃料量控制序列和基于Hammerstein模型的预测误差计算模块输入,计算最佳的烟气旁路阀阀门开度。可选的,微型燃气轮机冷电联供系统模块(1)包括全回热微型燃气轮机和溴化锂单效吸收式制冷机系统。可选的,ARX模型结构为:A(z)yt=B(z)ut-1+δt/△;其中,A(z)=1+a1z-1+a2z-2+...+anz-n,n和nb分别是多项式A(z)和B(z)的阶次,z-1是后移算子,an和是模型的参数,是t时刻的转速,ut-1是t-1时刻的燃料量,δt是随机干扰,△是差分算子;可选的,Hammerstein模型结构为:其中,nc和nd分别是多项式和的阶次,z-1是后移算子,和是模型的参数,f1和f2是非线性函数,是t-j时刻的烟气旁路阀开度,是t时刻的冷水温度,是随机干扰。可选的,广义预测控制模块中燃料量计算公式为:ut=ut-1+K(GTQG+R)-1GT(W-L-het);其中,ut是t时刻的燃料量,K=[10…0]1×M,M是GPC的控制步数,G和L是GPC的参数矩阵,Q是GPC的误差加权矩阵,R是GPC的控制加权矩阵,W是GPC的参考轨迹矩阵,T是矩阵转置符号,P是GPC的预测步数;基于ARX模型的预测误差计算模块中转速预测误差计算公式为:其中,et是t时刻的基于ARX模型的转速预测误差,是t时刻的转速测量值;基于Hammerstein模型的预测误差计算模块中预测误差矩阵计算公式为:其中,是t时刻的预测误差矩阵,是t时刻的转冷水温度测量值。可选的,基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块中烟气旁路阀开度计算公式为:其中,表示多项式f2的逆,是t时刻的烟气旁路阀开度,是HNGPDC的控制步数,和是HNGPDC的参数矩阵,是HNGPDC的误差加权矩阵,是HNGPDC的控制加权矩阵,是HNGPDC的参考轨迹矩阵,是HNGPDC的预测步数;冷水温度预测计算公式为:其中,是预测的t+j时刻的冷水温度的预测值,和是HNGPDC的控制器系数,gj,0,gj,1,…,gj,j-1是GPC中的模型系数,是t+j-1时刻的烟气旁路阀开度增量,△ut+j-1是t+j-1时刻的燃料量增量。本专利技术还提供了基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制方法,包括以下步骤:(1)设置GPC控制器参数和HNGPDC控制器参数;(2)采集MGT-CCP系统的转速数据,利用GPC控制器计算燃料量,对转速进行控制;(3)利用HNGPDC控制器计算烟气旁路阀开度,对冷水温度进行控制。进一步的,步骤(1)中GPC控制器的参数为:预测时域P=20,控制时域M=10,误差权系数控制权系数HNGPDC控制器的参数为:预测时域控制时域误差权系数控制权系数进一步的,步骤(2)包括以下步骤:(21)建立燃料量和转速之间的自回归各态历经(ARX)模型:A(z)yt=B(z)ut-1+δt/△;其中,A(z)=1+a1z-1+a2z-2+...+anz-n,n和nb分别是多项式A(z)和B(z)的阶次,z-1是后移算子,a1,a2,…,an和是模型的参数,yt是t时刻的转速,ut-1是t-1时刻的燃料量,δt是随机干扰,△是差分算子;(22)通过下式计算转速t+j时刻的预测值其中,参数gj,0,…,gj,j-1根据Gj的系数获得,△ut+j-1是t+j-1时刻的燃料量的增量,Ej和Fj通过下面式子求解:Ej+1=Ej+fj,0z-1,E1=1.(23)根据转速测量值和预测模型输出值,对转速t+j时刻的预测值进行修正:其中,et是t时刻的转速预测误差,是t时刻的转速测量值,yt是t时刻的预测模型输出值;(24)计算最优燃料量ut,进而对转速进行控制:ut=ut-1+K(GTQG+R)-1GT(W-L-het);其中,ut是t时刻的燃料量,ut-1是t-1时刻的燃料量;K=[10…0]1×M;W是参考轨迹矩阵,W=[ωt+1…ωt+P]T,ωt+P是转速参考轨迹;lj(t)=(Gj-gj,0-gj,1z-1-…-gj,j-1z-(j-1))△ut+j-1+Fjyt。进一步的,步骤(3)包括以下步骤:(31)建立燃料量、烟气旁路阀开度和冷水温度之间的Hammerstein模型:其中,nc和nd分别是多项式和的阶次,z-1是后移算子,和是模型的参数,f1和f2本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统,其特征在于,包括:微型燃气轮机冷电联供系统模块(1)、广义预测控制模块(2)、基于ARX模型的预测误差计算模块(3)、基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块(4)和基于Hammerstein模型的预测误差计算模块(5);基于ARX模型的预测误差计算模块(3)根据燃料量和转速进行预测误差计算,然后接入广义预测控制模块(2);广义预测控制模块(2)根据转速设定值和实际转速的偏差以及基于ARX模型的预测误差计算模块(3)的输入,计算出最佳的燃料量;基于Hammerstein模型的预测误差计算模块(5)根据燃料量、烟气旁路阀阀门开度和冷水温度进行预测误差计算,然后接入基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块(4);基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块(4)根据冷水温度设定值与实际值的偏差、广义预测控制模块(2)计算的燃料量控制序列和基于Hammerstein模型的预测误差计算模块(5)输入,计算最佳的烟气旁路阀阀门开度。

【技术特征摘要】
1.基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统,其特征在于,包括:微型燃气轮机冷电联供系统模块(1)、广义预测控制模块(2)、基于ARX模型的预测误差计算模块(3)、基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块(4)和基于Hammerstein模型的预测误差计算模块(5);基于ARX模型的预测误差计算模块(3)根据燃料量和转速进行预测误差计算,然后接入广义预测控制模块(2);广义预测控制模块(2)根据转速设定值和实际转速的偏差以及基于ARX模型的预测误差计算模块(3)的输入,计算出最佳的燃料量;基于Hammerstein模型的预测误差计算模块(5)根据燃料量、烟气旁路阀阀门开度和冷水温度进行预测误差计算,然后接入基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块(4);基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块(4)根据冷水温度设定值与实际值的偏差、广义预测控制模块(2)计算的燃料量控制序列和基于Hammerstein模型的预测误差计算模块(5)输入,计算最佳的烟气旁路阀阀门开度。2.根据权利要求1所述的基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统,其特征在于:微型燃气轮机冷电联供系统模块(1)包括全回热微型燃气轮机和溴化锂单效吸收式制冷机系统。3.根据权利要求1所述的基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统,其特征在于,ARX模型结构为:A(z)yt=B(z)ut-1+δt/△;其中,A(z)=1+a1z-1+a2z-2+...+anz-n,n和nb分别是多项式A(z)和B(z)的阶次,z-1是后移算子,an和是模型的参数,是t时刻的转速,ut-1是t-1时刻的燃料量,δt是随机干扰,△是差分算子。4.根据权利要求1所述的基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统,其特征在于,Hammerstein模型结构为:其中,nc和nd分别是多项式和的阶次,z-1是后移算子,和是模型的参数,f1和f2是非线性函数,是t-j时刻的烟气旁路阀开度,是t时刻的冷水温度,是随机干扰。5.根据权利要求1所述的基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统,其特征在于,广义预测控制模块(2)中燃料量计算公式为:ut=ut-1+K(GTQG+R)-1GT(W-L-het);其中,ut是t时刻的燃料量,K=[10…0]1×M,M是GPC的控制步数,G和L是GPC的参数矩阵,Q是GPC的误差加权矩阵,R是GPC的控制加权矩阵,W是GPC的参考轨迹矩阵,T是矩阵转置符号,P是GPC的预测步数;基于ARX模型的预测误差计算模块(3)中转速预测误差计算公式为:其中,et是t时刻的基于ARX模型的转速预测误差,是t时刻的转速测量值;基于Hammerstein模型的预测误差计算模块(5)中预测误差矩阵计算公式为:其中,是t时刻的预测误差矩阵,是t时刻的转冷水温度测量值。6.根据权利要求1所述的基于广义预测控制的微型燃气轮机冷电联供控制系统,其特征在于,基于Hammerstein模型的非线性广义预测解耦控制模块(4)中烟气旁路阀开度计算公式为:其中,f2-1表示多项式f2的逆,是t时刻的烟气旁路阀开度,是HNGPDC的控制步数,和是HNGPDC的参数矩阵,是HNGPDC的误差加权矩阵,是HNGPDC的控制加权矩阵,是HNGPD...

【专利技术属性】
技术研发人员:潘蕾杨得金陈琛
申请(专利权)人:东南大学
类型:发明
国别省市:江苏,32

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