[發明專利]一種基于神經網絡逆控制的大型燃煤電站CO2

有效

• 申請號: 201910276056.2
• 申請日: 2019-04-08
• 公開（公告）號: CN110026068B
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 吳嘯;廖霈之;李益國;沈炯
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02;B01D53/78;B01D53/62
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 王安琪

1.一種基于神經網絡逆控制的大型燃煤電站CO₂捕集系統，其特征在于，包括：目標值設置單元(1)、神經網絡逆控制器(2)、PID控制補償器(3)、大型燃煤電站CO₂捕集整體系統模型(4)、第一延遲單元(5)和第二延遲單元(6)；目標值設定單元(1)有兩路輸出，分別與神經網絡逆控制器(2)和PID補償控制器(3)相連；目標值設定單元(1)輸出r(k+1)與大型燃煤電站CO₂捕集整體系統模型(4)輸出y(k+1)的偏差e(k)作為PID控制補償器(3)的輸入，求解出補償輸入變量u_PID(k)；大型燃煤電站CO₂捕集整體系統模型(4)的輸入量u(k)為PID控制補償器(3)輸出u_PID(k)與神經網絡逆控制器(2)輸出u_NN(k)之和；大型燃煤電站CO₂捕集整體系統模型(4)的輸入變量u(k)與輸出變量y(k+1)分別通過第一延遲單元(5)和第二延遲單元(6)，得到延遲變量u(k-1)與y(k)；第一延遲單元(5)和第二延遲單元(6)輸出變量u(k-1)與y(k)與目標值設定單元(1)輸出r(k+1)作為神經網絡逆控制器(2)輸入，計算出輸出u_NN(k)。

2.一種基于神經網絡逆控制的大型燃煤電站CO₂捕集系統前饋控制方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)選取主蒸汽壓力、汽水分離器出口焓值、機組發電量、CO₂捕集率及再沸器溫度為大型燃煤電站CO₂捕集系統模型(4)的被控變量，選取機組給煤量、給水量、主蒸汽閥門、貧液流量及再沸器蒸汽流量為相對應的控制變量；

(2)在閉環情況下，改變煙氣、捕集率被控變量給定值，進行閉環響應試驗；設置采樣周期T，獲取不同煙氣、捕集率負荷下大型燃煤電站CO₂捕集系統模型(4)的控制量和被控量的穩態、動態參數；

(3)將大型燃煤電站CO₂捕集系統模型(4)的控制量數據作為輸出，將大型燃煤電站CO₂捕集系統模型(4)的被控量數據作為輸入，利用BP神經網絡進行離線訓練，確定大型燃煤電站CO₂捕集系統模型(4)的逆系統模型，如公式(1)：

u_NN(k)＝f(y(k+1),y(k),…,y(k-n₁),u(k-1),…,u(k-n₂)) (1)

(4)設置控制回路，利用機組給煤量控制主蒸汽壓力、利用給水量控制汽水分離器出口焓值、利用主蒸汽閥門控制機組發電量、利用貧液流量控制CO₂捕集率、利用再沸器蒸汽流量控制再沸器溫度；

(5)設置PID控制補償器(3)的相關參數，包括比例增益k_P、積分時間常數T_i、微分增益k_d、微分時間常數T_d；

(6)將目標值設定單元(1)輸出r(k+1)與第一延遲單元(5)、第二延遲單元(6)的輸出u(k-1)與y(k)分別作為輸入變量，利用公式(1)計算出k時刻神經網絡逆控制器(2)的輸出u_NN(k)；

(7)將目標值設定單元(1)輸出r(k+1)與大型燃煤電站CO₂捕集系統模型(4)輸出y(k+1)進行比較，計算輸出誤差e(k)；用輸出誤差作為PID控制補償器(3)的輸入，計算出補償輸入量u_PID(k)；采用公式(2)：

(8)計算k時刻大型燃煤電站CO₂捕集系統模型(4)實際輸出；采用公式(3)：

u(k)＝u_NN(k)+u_PID(k) (3)

(9)在之后的周期中反復執行步驟(6)至步驟(8)，得到相應的控制量，實現無差控制。