A neural net model-based multivariable long-range predictive control strategy applied in thermal power plant control

Prasad G.; Swidenbank E.

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A neural net model-based multivariable long-range predictive control strategy applied in thermal power plant control

机译：基于神经网络模型的多变量远程预测控制策略在火电厂控制中的应用

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A constrained multivariable control strategy along with its application in more efficient thermal power plant control is presented in this paper. A neural network model-based nonlinear long-range predictive control algorithm is derived, which provides offset-free closed-loop behavior with a proper and consistent treatment of modeling errors and other disturbances. A multivariable controller is designed and implemented using this algorithm. The system constraints are taken into account by including them in the control algorithm using real-time optimization. By running a simulation of a 200 MW oil-fired drum-boiler thermal power plant over a load-profile along with suitable PRBS signals superimposed on controls, the operating data is generated. Neural network (NN) modeling techniques have been used for identifying global dynamic models (NNARX models) of the plant variables off-line from the data. To demonstrate the superiority of the strategy in a MIMO case, the controller has been used in the simulation to control main steam pressure and temperature, and reheat steam temperature during load-cycling and other severe plant operating conditions.

机译：本文提出了一种约束多变量控制策略及其在更有效的火力发电厂控制中的应用。推导了基于神经网络模型的非线性远程预测控制算法，该算法提供了无偏移的闭环行为，并且对建模误差和其他干扰进行了适当且一致的处理。使用该算法设计并实现了一个多变量控制器。通过使用实时优化将系统约束包括在控制算法中来考虑系统约束。通过在负载曲线上模拟一个200兆瓦的燃煤鼓式锅炉热电厂，以及叠加在控制器上的合适的PRBS信号，可以生成运行数据。神经网络（NN）建模技术已用于从数据离线识别植物变量的全局动态模型（NNARX模型）。为了证明该策略在MIMO情况下的优越性，该控制器已在仿真中用于控制主蒸汽压力和温度，并在负载循环和其他恶劣的工厂运行条件下重新加热蒸汽温度。

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来源
《IEEE Transactions on Energy Conversion》 |1998年第2期|P.176-182|共7页
作者
Prasad G.; Swidenbank E.;
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作者单位

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类电能学;能源与动力工程;
关键词

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