多模型预测控制及其在火电厂过热汽温控制中的应用

被引：7

作者：

牛玉广 ^{[1
]}

李晓明 ^{[2
]}

赵子昂 ^{[2
]}

机构：

[1] 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

[2] 华北电力大学控制与计算机工程学院

来源：

上海电力学院学报 | 2014年 / 30卷 / 03期

关键词：

过热气温; 人工神经网络; 多模型控制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273 [自动控制、自动控制系统]; TP183 [人工神经网络与计算]; TM621 [火力发电厂、热电站];

学科分类号：

080201 ; 0835 ; 081104 ; 0812 ; 1405 ; 080802 ;

摘要：

针对火电厂存在的过热汽温问题,设计了多模型预测控制系统.根据若干建模工况点,离线训练局部人工神经网络模型,利用贝叶斯估计的方法在线计算每个局部神经网络模型概率,加权计算出模型预测输出值.根据预测控制的原理,利用Newton-Raphson迭代法得到控制信号,从而得到了仅含一个控制器的多模型预测控制系统.仿真结果表明,在负荷大范围变化的工况下仍能保持良好的控制性能,具有较强的鲁棒性.

引用

页码：278 / 282+296 +296

页数：6

共 9 条

[1] 过热汽温多模型预测函数控制策略的研究 [J].