[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)遺傳算法的超超臨界機(jī)組主汽溫PID控制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210234722.4
• 申請(qǐng)日: 2012-07-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102777878A
• 公開(kāi)（公告）日: 2012-11-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳世和;易鳳飛;韓玲;方彥軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院;武漢大學(xué)
• 主分類號(hào): F22B35/00
• 分類號(hào): F22B35/00;G05B11/42
• 代理公司: 廣州知友專利商標(biāo)代理有限公司 44104
• 代理人: 周克佑

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種火力發(fā)電廠鍋爐發(fā)電機(jī)組主汽溫PID的控制方法，尤其是涉及一種基于改進(jìn)遺傳算法的火力發(fā)電廠鍋爐發(fā)電超超臨界機(jī)組主汽溫PID控制方法。

背景技術(shù)

火力發(fā)電廠鍋爐發(fā)電機(jī)組主蒸汽溫度是直流鍋爐運(yùn)行中需要監(jiān)視的一個(gè)重要參數(shù)，具有復(fù)雜的動(dòng)、靜態(tài)特性和廣泛的影響因素。對(duì)于噴水減溫?cái)_動(dòng)下的主汽溫控制，電廠實(shí)際應(yīng)用中通常采用具有前饋補(bǔ)償?shù)拇?jí)PID控制策略，沒(méi)有完全考慮其在變負(fù)荷時(shí)模型變化的影響，工況復(fù)雜時(shí)需手工操作和監(jiān)督控制，在對(duì)象模型變化時(shí)，往往達(dá)不到理想效果。

為適應(yīng)火電廠大范圍負(fù)荷下主汽溫大滯后、非線性、模型不確定的特點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者將各種控制方法引入到主汽溫控制中。已有改進(jìn)PID控制器、先進(jìn)控制器和先進(jìn)控制結(jié)構(gòu)等被引入火電廠熱工過(guò)程中，實(shí)施了穩(wěn)定可靠的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用或仿真試驗(yàn)。有學(xué)者提出了基于免疫遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制、模糊自適應(yīng)預(yù)測(cè)函數(shù)控制、狀態(tài)變量-預(yù)測(cè)控制、神經(jīng)免疫反饋控制等復(fù)合控制方法，用于超超臨界機(jī)組主汽溫現(xiàn)場(chǎng)控制中，獲得了優(yōu)良的控制品質(zhì)。還有科研人員設(shè)計(jì)了一種基于自抗擾技術(shù)的汽溫全程控制系統(tǒng)，試驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)有較好的控制品質(zhì)，在工況大范圍變化時(shí)系統(tǒng)輸出能較好地跟蹤優(yōu)化啟動(dòng)曲線。這些研究對(duì)于探索大范圍變負(fù)荷下的主汽溫控制方法具有很好的促進(jìn)作用，但都存在著結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)整定規(guī)則較多等問(wèn)題，使其在軟硬件實(shí)現(xiàn)方面缺乏有效的支持，特別是對(duì)實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)DCS層的應(yīng)用造成了一定的困難。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題，就是提供一種面向DCS系統(tǒng)的基于改進(jìn)遺傳算法的超超臨界機(jī)組主汽溫PID控制方法，可減少現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試人員的工作量，并使系統(tǒng)具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性和較好的魯棒性。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于改進(jìn)遺傳算法的火力發(fā)電廠鍋爐發(fā)電超超臨界機(jī)組主汽溫PID控制方法，方法中采用面向DCS系統(tǒng)的PID控制器控制，所述PID控制器在分負(fù)荷段下的參數(shù)集通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法尋優(yōu)得到，方法中包括有改進(jìn)遺傳算法，所述的改進(jìn)遺傳算法，包括以下步驟：

Step1:建立PID參數(shù)整定問(wèn)題數(shù)學(xué)模型，包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件；

目標(biāo)函數(shù)與達(dá)到控制的目的有關(guān)，約束條件與電廠鍋爐的主汽溫特性有關(guān)，所以不同的電廠不同的設(shè)計(jì)人員這兩方面的設(shè)計(jì)可能不同。遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)是根據(jù)目標(biāo)函數(shù)來(lái)編寫(xiě)的，而約束條件限制了遺傳算法的計(jì)算范圍，都要根據(jù)實(shí)際情況建立。

Step2:設(shè)置遺傳參數(shù)，包括種群大小、進(jìn)化代數(shù)、選擇壓力、交叉概率范圍、變異概率范圍；

Step3:采用實(shí)數(shù)編碼方式編碼PID參數(shù)并設(shè)置合適的參數(shù)上、下限；

參數(shù)的上下限即step1中的約束條件，與各電廠的鍋爐中主汽溫的特性有關(guān)。有一種方法是將現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試人員的經(jīng)驗(yàn)值的1/10作為下限，經(jīng)驗(yàn)值的10倍作為上限。

Step4:建立均勻設(shè)計(jì)表，并根據(jù)均勻表對(duì)種群初始化，產(chǎn)生初始種群Pini；

Step5:判斷適應(yīng)度是否收斂，收斂則終止程序，不收斂則進(jìn)入下一步驟；

Step6:計(jì)算每一代種群中個(gè)體的適應(yīng)度

Step7:采用線性排序算子和精英選擇策略選擇優(yōu)秀個(gè)體；

Step8:采用Sigmoid函數(shù)（即f(x)=1/(1+e-x)神經(jīng)元的非線性作用函數(shù)，下面式子是根據(jù)sigmoid函數(shù)的原理發(fā)明人自己推出來(lái)的）公式計(jì)算交叉概率P_c：概率調(diào)整曲線采用Sigmoid函數(shù)，其計(jì)算公式為