МОДЕЛИРОВАНИЕ ИДЕНТИФИКАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПУСКОВЫМИ РЕЖИМАМИ ЭНЕРГОБЛОКОВ СКД
Украина, Донецк
Целью работы является разработка прогностической подсистемы управления расходом топлива в пусковом режиме работы теплового энергоблока сверхкритического давления. Прогностическое управление или model based predictive control (MPC) зарекомендовало себя как один из наиболее эффективных подходов для технологических процессов [1]. Обязательной и, пожалуй, центральной деталью системы управления является математическая модель основных параметров пускового режима.
Разработана феноменологическая модель нагрева пароводяной смеси до встроенной задвижки [2]. Моделируемый объект является системой с распределенными параметрами и описывается на основе уравнений в частных производных. Модель состоит из двух частей, описывающих тепломассоперенос в топочном пространстве котлоагрегата и гидродинамику смеси в трубе экранов пароводяного тракта. Термодинамическая модель учитывает степень прогрева элементов конструкции котла, что очень важно для моделирования пусковых режимов из различных тепловых состояний. Уравнения модели описывают перенос тепла между факелом, трубами и пароводяной смесью в них, несущей стенкой котла и окружающей средой по двум составляющим: конвективной и лучистой. Гидродинамическая модель описывает изменения теплофизических свойств в результате нагрева и движения пароводяной смеси и состоит из следующих уравнений: неразрывности среды, сохранения энергии, одномерного движения смеси и состояния.
Основным недостатком феноменологической модели, затрудняющим ее использование, является наличие большого числа параметров, которые можно определить только экспериментально. Использование нейросетевого подхода позволяет абстрагироваться от физической сущности процесса и настраивать модель по принципу вход-выход. Нейросетевая модель представляет собой зависимость 
от предыстории расхода топлива 
, предыстории самих значений и от степени открытия клапанов Д-2 и Д-3.
, (1)
где 
– глубина предыстории по расходу топлива, 
– глубина предыстории температуры, 
и 
– степень открытия клапана Д-2 и Д-3 соответственно. Выбрана структура и топология используемой сети. Выполнена настройка модели и проверка ее адекватности.
Рассмотрены основные задачи управления, возникающие в пусковом режиме. Задача выдерживания температуры среды до встроенной задвижки в соответствии с графиком-заданием выделена как основная.
Предложен алгоритм управления расходом топлива с целью выполнения графика-задания температуры среды до встроенной задвижки при пуске энергоблока из различных тепловых состояний. В этом алгоритме управляющее воздействие выбирается на основе модели прогнозирующей поведение объекта на следующем шаге. В каждый момент времени при помощи модели прогнозируется траектория температуры среды до встроенной задвижки 
и сравнивается ее отклонение от нормативного значения. В случае если отклонение на горизонте прогнозирования велико, то рассчитывается новая величина расхода газа, как решение одномерной задачи нелинейного программирования.
Список литературы
1. Qin S. J., Badgwell T. A. A survey of industrial model predictive control technology // Control engineering practice. – 2003. – №11. –pp.733-764.
2. , Математическое моделирование тепломассопереноса в топке котлоагрегата при пусковом режиме. // Труды института прикладной математики и механики, том 12. – Донецк: ИПММ НАН Украины. – 2006, c. 46-50.
