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研究主蒸汽超临界机组温度的分层预测控制算法 摘要 针对可变载荷作用下的超临界机组主蒸汽温度控制问题，提出了一种预测PID控制算法的分层结构。串级PID控制应用于低频电路，并通过配置语言编程实现系统的应用，广义预测优化应用于设置上位电路PID参数而不是控制工程。通过引入遗忘因子来递推最小二乘法，实现滚动窗口模型的参数辨识，建立PID参数整定优化模型的预测指标。仿真结果表明，该算法适应主蒸汽温度被控对象模型的变化过程，具有较强的稳定性和鲁棒性。 关键词：层状结构；广义预测；模式识别；参数优化 Abstract Aiming at the main steam temperature control problem of ultra-supercritical units under variable loads conditions, a predictive PID control algorithm with layered structure is proposed. The cascade PID control is applied in the lower circuit which can realize the application in DCS system through configuration language programming. The generalized predictive optimization is applied in the upper circuit which is used to conduct PID parameter setting instead of control engineers. By introducing least square method with forgetting factor recursive, the model parameter identification in rolling window is realized and the PID parameters tuning optimization model with predictive index is established. The simulation results show that the proposed algorithm can adapt to the model change process of the controlled object of main steam temperature and is qualified with strong stability and robustness. Keywords： layered structure; generalized prediction;model identification; parameter optimization 一、引言 主蒸汽温度是直流锅炉运行监测的重要参数，如果主蒸汽温度过高或过低将影响机组安全经济运行[1].主蒸汽温度的控制优化，可减少管道破裂发生的概率，提高机组负荷变化的快速响应能力和机组的安全性能以及经济运行能力，具有十分重要的意义，级联系统和其他一些策略[2]，施加一个固定的参数或分段PID结构控制器，主蒸汽温度在变负荷模型变化的影响并为考虑入内。复杂载荷条件下需要手动操作和监测控制，这些对经济性能和安全性能有很大的影响。 现有的改进型PID算法已成功地应用在一些领域，然而，这些PID算法仍然存在一些问题，例如复杂的结构，许多参数整定规则等等，所以它不能应用于电厂[4]复杂热工过程控制。由于没有有效的硬件支持和软件过程控制DCS层设计，优化控制算法需要引入大规模的硬件结构转型。此外，熟悉PID的参数并理解先进的控制算法[5]对操作者是很难的。 针对主蒸汽温度在大型超临界机组负载条件的控制问题，本文提出了一种具有层状结构的广义预测PID控制方法，实现了先进控制在DCS系统的智能优化技术的应用。 二、主蒸汽的层状结构温度控制系统 锅炉主蒸汽温度在超超临界机组可变荷载条件下运行有许多干扰因素，锅炉主蒸汽温度拥有复杂的动态特征，然而先进的控制应用很难的在电厂DCS系统实现。常规的级联PID控制系统应用于传统的主蒸汽温度控制。但串级控制并没有给可变负载运行PID参数的优化策略，级联控制没给在变负荷运行下的PID优化指导，因此，控制工程师必须提前设置PID参数以满足控制要求。 主蒸汽温度控制系统，本文提出了图1所示的分层控制结构。上层是指导优化层，并设置PID控制器参数而