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申请/专利权人：华北电力大学;华能南京金陵发电有限公司;西安热工研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司

摘要：本发明公开了属于智能发电机组控制技术领域的一种基于快速GPC算法的火电机组模型控制方法。该方法包括步骤1、确定采样间隔，并采集两个控制系统的历史数据和实时运行数据；步骤2、采用自适应变异优化粒子群算法离线辨识出广义预测控制模型；步骤3、采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识更新广义预测控制模型；步骤4、根据在线辨识更新的广义预测控制模型，采用隐式自校正控制和阶梯式控制加快广义预测控制算法，实现对火电机组关键工艺过程的控制。本发明改进后的GPC算法在给定值跟随性、抗干扰性两方面都有更好的控制性能，且在变负荷时具有良好的稳定性能，能快速使控制系统恢复稳定状态。

主权项：1.一种基于快速GPC算法的火电机组模型控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、根据火电机组关键工艺过程中的协调控制系统和汽温控制系统的控制需求确定采样间隔，并采集两个控制系统的历史数据和实时运行数据；步骤2、结合步骤1采集的历史数据，采用自适应变异优化粒子群算法离线辨识出广义预测控制模型；步骤3、根据步骤1采集的实时运行数据，采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识更新广义预测控制模型；步骤4、根据在线辨识更新的广义预测控制模型，采用隐式自校正控制和阶梯式控制加快广义预测控制算法，实现对火电机组关键工艺过程的控制；所述步骤4具体包括以下子步骤：步骤4.1、根据在线辨识出的广义预测控制模型，得到广义预测控制的最优控制律如式3所示：ΔU＝GTG+λ'I-1GTW-f3式中，ΔU、W和f分别为控制增量、参考轨迹和预测向量，λ'为控制加权系数，G为中间变量；步骤4.2、引入隐式自校正控制算法，输入火电机组关键工艺过程的实时运行数据，通过对并列预测器的最后一个方程进行辨识，得出最优控制律中的矩阵G；且最后一个方程如式4所示：yk+n＝gn-1Δuk+…+g0Δuk+n-1+fk+n+Enξk+n4其中，k表示时刻，n表示预测长度，g0,g1,…,gn-1矩阵G中所有元素，Δuk为控制增量，Enξk+n为未来时刻的噪声信号；步骤4.3、在隐式自校正控制算法中，根据GPC和DMC控制规律的等价性，按照式5求得最优控制律中的f向量： 式中，表示输出预测的估计值，ek+1＝yk+1-yk+1k为预测误差；步骤4.4、引入阶梯式思想，对未来控制量增量进行显式规划，即令Δuk＝δ，Δuk+n＝βΔuk+n-1＝βnδ，1≤n≤Nu，其中，β为阶梯因子，δ为控制增量，Nu为控制时域，最终获得不存在矩阵求逆问题的最优控制律，将矩阵相乘变为向量相乘，最终得到控制增量，完成对控制器的控制。

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