【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于火力发电、智能优化控制，具体涉及基于改进天鹰算法的烟气含氧量dmc+pid串级控制方法。
技术介绍
1、火电厂的烟气含氧量是锅炉燃烧控制中的一项重要指标，影响排烟热损失、氮氧化物排放量、燃料燃烧是否充分，以及燃烧的经济性。火电机组从基荷电源转变为调峰电源，烟气含氧量设定值随负荷变化而改变，烟气氧量的精准控制变得更为复杂，进一步增加了烟气氧量的控制难度，常规的串级pid控制的烟气氧量系统在稳定性、准确性、调节时间等性能方面，特别是在扰动频繁特别是宽幅变负荷过程中，难以满足机组参与深度调峰的要求。因此，火电机组急需一种合理的烟气氧量智能优化控制方法。
2、目前，循环流化床机组烟气含氧量普遍采用pid串级控制，但由于pid是基于偏差的控制，在扰动频繁特别是宽幅变负荷过程中，烟气氧量控制出现稳定不足、准确性差、调节时间长等问题。传统烟气含氧量控制方案存在响应速度较慢的问题，传统方案通常是通过测量烟气氧含量，然后调节进口空气量来实现控制。然而，这种方法的响应速度相对较慢，无法及时应对燃烧过程中的突发变化，导致烟气氧量控制的精度有限。
技术实现思路
1、针对目前循环流化床机组烟气含氧量普遍采用pid串级控制导致的稳定不足、准确性差、调节时间长等问题，提出了一种基于改进天鹰算法的烟气含氧dmc+pid串级控制方法。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用了下列技术方案：
3、基于改进天鹰算法的烟气含氧量dmc+pid串级控制方法，所述控制方法的内回
4、步骤1：初始化算法的相关参数，将动态矩阵控制器的四个参数看作空间中的一组可行解(n，c1，c2，α)；
5、步骤2：采用改进帐篷混沌映射初始化种群；
6、步骤3：根据个体当前位置，通过适应度函数计算粒子的适应度，即计算每个个体的目标函数值；
7、步骤4：初始化个体最优和全局最优；
8、步骤5：若当前迭代次数t小于最大迭代次数t，按照公式(27)、(29)更新自适应概率阈值p，自适应惯性权重系数w后执行步骤6；公式(27)、(29)如下：
9、
10、
11、步骤6：若当前迭代次数t小于最大迭代次数t的(3/5)，判断rand是否小于p，若小于采用公式(30)执行包围捕食，否则采用公式(31)执行包围捕食；
12、若当前迭代次数t大于最大迭代次数t的(3/5)，判断rand是否小于p，若小于采用公式(32)执行包围捕食，否则采用公式(33)执行包围捕食；然后执行步骤7；公式(30)～(33)如下：
13、
14、x2(t+1)＝w*xbest(t)×levy(d)+xr(t)+(y-x)*rand (31)
15、x3(t+1)＝[(1-w)*xbest(t)-xm(t)]×α-rand+[(ub-lb)×rand+lb]×δ (32)
16、x4(t+1)＝qf×(1-w)*xbest(t)-(g1×x(t)×rand)-g2×levy(d)+rand×g1 (33)
17、其中，x1,2,3,4(t+1)是第t+1次迭代的个体位置，xbest(t)是在第t次迭代为止获得的最佳位置，t和t分别地表示当前迭代和最大迭代次数，xm(t)表示第t次迭代时所有个体当前位置的平均值，levy(d)为levy飞行分布函数，xr(t)为种群范围[1,n]内的随机个体，y和x表示搜索中的螺旋形状，δ是0.1的常数，qf表示用于平衡搜索策略的质量函数，g1表示猎食过程中猎食动物用于追踪猎物的各种运动，g2表示天鹰从第一个位置(1)到最后一个位置(t)的飞行斜率，x(t)为第t次迭代时的当前解；
18、步骤7：调用适应度函数更新粒子的适应度并更新个体最优和全局最优，然后执行步骤8；
19、步骤8：引入三角函数对当代解进行扰动，然后执行步骤9扰动过程如式(34)如下：
20、
21、其中，xi是当前个体所代表的解；k是在区间(0,1)之间递减的变量；sinθ为正弦函数的随机值；
22、步骤9：当前迭代次数t+1后判断是否满足迭代终止条件，是输出优化结果，算法结束；否则返回执行步骤5。
23、所述步骤1中相关参数为种群数量和维数。
24、所述步骤2中改进帐篷混沌映射函数如公式(25)所示：
25、
26、其中，η为混沌参数，η∈[0,1]，常取0.5，num表示群体数量；
27、经bernoulli移位转化如公式(26)所示：
28、
29、动态矩阵串级控制原理：
30、采取动态矩阵控制(dynamic matrix predictive control，dmc)与pid构成串级控制器对烟气含氧量进行控制，如图1dmc-pid串级控制系统结构图所示。内回路使用pi控制器，可以迅速消除进入导前区的干扰，当负荷变化导致模型失配时内回路可以消除一部分干扰。将内回路与惰性区共同作为广义被控对象，外回路引入dmc控制器，由于多数干扰被内回路抑制消除，所以外回路dmc控制器以跟踪性能、动态性能和鲁棒性为优先设计目标，dmc-pid串级控制系统同时保留了预测控制与串级控制的优势。
31、动态矩阵控制是模型预测控制的一种，包括：预测模型、滚动优化、反馈校正；适用于渐近稳定对象。
32、预测模型基于线性叠加理论，将来p个时刻预测输出为
33、
34、其中，i＝1,2,...,p，n为序列长度，m为控制时域，p为预测时域(n≥p≥m)。
35、由于将来只施加m个输入，即：
36、
37、
38、
39、则把式(2)改写成式(5)，即
40、ym＝dmum+y0 (5)
41、其中，ym表示预测输出；um表示预测输入；dm表示动态矩阵；y0为基本输出，即没有预测输入情况下的系统实测输出。
42、对于滚动优化，定义性能指标函数：
43、
44、其中，yr＝[yr(t+1),yr(t+2),…,yr(t+p)]t为期望输出，h＝diag[h1,h2,...,hp]，r＝diag[r1,r2,...,rm]表示加权系数，表示预测输入的转置。
45、将式(5)的ym代入式(6)根据极值必要条件，可得最优控制解为
46、
47、由于模型失配、扰动、噪声等可能导致预测输出产生较大偏差，因此必须加以校正。
48、yp＝ym+e(t)c (8)
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【技术保护点】
1.基于改进天鹰算法的烟气含氧量DMC+PID串级控制方法，其特征在于：所述控制方法的内回路使用PI控制器，外回路引入动态矩阵控制器，基于改进天鹰算法对动态矩阵控制器的序列长度N、预测偏差加权系数C1、预测控制量加权系数C2、预测误差加权修正系数C中的修正量α进行优化，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进天鹰算法的烟气含氧量DMC+PID串级控制方法，其特征在于：所述步骤1中相关参数为种群数量和维数。
3.根据权利要求1所述的基于改进天鹰算法的烟气含氧量DMC+PID串级控制方法，其特征在于：所述步骤2中改进帐篷混沌映射函数如公式(25)所示：
【技术特征摘要】
1.基于改进天鹰算法的烟气含氧量dmc+pid串级控制方法，其特征在于：所述控制方法的内回路使用pi控制器，外回路引入动态矩阵控制器，基于改进天鹰算法对动态矩阵控制器的序列长度n、预测偏差加权系数c1、预测控制量加权系数c2、预测误差加权修正系数c中的修正量α进行优化，包括以下步骤：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：王琦，刘祥，王晓良，柏瑶，刘百川，柴宇唤，陈泽楷，张晋华，
申请(专利权)人：山西大学，
类型：发明
国别省市：
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