随着新能源发电系统并网比例逐步提高,电网的负荷需求峰谷差逐渐加大,火电机组越来越频繁地参与电网深度调峰,导致机组经常处于大范围变负荷的动态工况运行,对机组的控制品质提出了更高的要求。作为火电机组安全经济运行的关键蒸汽参数之一,过热汽温具有大迟延、大惯性、非线性以及时变等特性,传统控制策略难以保证机组参与电网深度调峰时的控制效果,经常出现温度波动范围大、调节滞后以及稳定性差等问题,既影响机组安全运行,又降低其使用寿命。因此,结合先进控制理论,应用先进的控制算法及技术提高过热汽温控制系统的控制品质是过热汽温控制的重要研究方向。本文基于开环前馈控制和闭环反馈控制相互结合的控制思路,主要围绕过热汽温系统建模、控制系统重构以及控制算法优化等方面展开相关研究,主要内容简要概括如下:1)通过对控制对象动态特性的深入分析,采用机理建模方法分别建立减温器和过热器的动态数学模型,并基于某电厂350MW机组运行规程数据借助Matlab Simulink仿真平台验证过热汽温系统机理模型的准确性。仿真结果表明,在机组各种运行工况下,过热汽温系统机理模型能够全面准确地描述系统的稳态特性和动态特性,模型物理含义明确,适用于全工况建模过程,为接下来对过热汽温系统进行控制策略设计与优化研究以及控制系统仿真验证提供了有力的研究基础。2)根据单元机组参与电网深度调峰的需要,在对过热汽温系统机理模型分析的基础上,依据机组负荷指令与过热汽温系统输入变量以及各种扰动变量之间的函数映射关系,基于开环前馈控制思想设计基于数据驱动的主调控制。该控制策略通过机组负荷指令变化超前调节减温水流量,从而减弱调节滞后,有效地控制过热汽温。通过借助过热汽温系统机理模型的Matlab仿真模型进行仿真试验可以发现,基于数据驱动的主调控制在机组负荷大范围变化的工况下基本可以有效地消除机组负荷变化以及各种扰动对过热汽温系统调节品质的综合影响,可以作为前馈控制环节引入闭环控制系统中实现超前粗调作用。3)通过线性化处理和Laplace变换将过热汽温系统机理模型转变成传递函数模型,设计基于阶跃响应模型的多模型动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control,DMC)切换控制,实现机组在参与电网深度调峰时全工况范围内对过热汽温系统的闭环反馈控制,并且克服了火电机组运行现场不允许或者没有条件实施阶跃扰动实验的问题。该控制策略先在若干典型工况下建立局部传递函数模型,利用过热汽温系统不同典型工况处多个线性模型近似逼近系统的全工况动态特性,然后在多个阶跃响应模型的基础上单独设计每个DMC控制系统,最后通过设计的多模型DMC无扰切换策略将每个DMC控制系统的输出控制量映射成最优控制量并作用于整个系统。借助过热汽温系统机理模型的Matlab仿真模型,在基于数据驱动的主调控制基础上将多模型DMC切换控制引入到过热汽温系统中进行仿真试验,并与常规串级PID控制进行了控制性能比较。仿真结果表明,多模型DMC切换控制在各种工况下均具有较好的鲁棒性和稳定性,基于不同工况设计的多模型DMC控制系统可以根据运行工况变化进行平稳切换,实现了系统全工况运行下满意的控制品质,其控制效果明显优于常规串级PID控制系统,解决了过热汽温系统存在非线性以及参数时变等控制难题,为线性控制理论在非线性时变系统中的控制应用提供一条新思路。4)考虑到亟待实现在线运算量小和在线实施方便的控制策略,设计径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络预测控制,实现在不依赖于非参数模型的情况下对过热汽温系统的闭环反馈控制,并且避免了多模型DMC切换控制存在矩阵求逆和数值病态问题。该控制策略采用RBF神经网络预测模型对非线性时变系统进行在线建模和在线预测过热汽温系统在给定输入下未来时刻的输出,同时将神经网络预测模型与预测控制相结合,通过梯度寻优过程在线求解非线性优化问题,并结合误差校正环节在线修正预测模型,具有在线计算简单等特点,很适合实际工业过程的控制需要。借助过热汽温系统机理模型的Matlab仿真模型,在基于数据驱动的主调控制基础上将RBF神经网络预测控制引入到过热汽温系统中进行仿真试验,并与常规串级PID控制进行了控制性能比较。仿真结果表明,RBF神网络预测控制能够在机组连续大幅度升降负荷过程中很好地兼顾控制系统的稳定性和鲁棒性,能够根据机组运行工况的变化及时地调整控制系统的参数,使整个系统在各种工况下始终处于最优控制状态,其控制品质明显优于常规串级PID控制系统,具有一定的工程应用价值,为非线性预测控制在非线性时变系统中的控制应用提供一条新思路。