基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统及方法与流程

1.本发明属于火电机组控制发电技术领域，特别涉及一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统及方法。


背景技术：

2.面对化石能源逐渐匮乏以及气候环境日趋恶化造成的难题，节能减排和大力发展清洁能源已经成为了各国的基本共识。为了降低二氧化碳的排放量，减少对化石能源的依赖，风电、光伏发电等清洁能源得到了快速发展；新能源在电网中占比的逐年升高，对调峰电源的需求也逐渐升高。
3.火电机组还存在灵活性不足的问题；解释性的，出于对机组安全运行方面的考虑，现有的机炉协调控制系统变负荷速率一般不能超过机组额定负荷的5％/min；在燃煤发电机组占据主体电源地位，同时大规模不稳定可再生能源亟待并网的双重背景下，火电机组负荷调节能力亟待提高。
4.目前，对于蓄能系统对机组的灵活性提升做了可行性分析，但没有提出具体提高系统灵活性的控制方法；具体解释性的，现有技术在建立储热控制模型的过程中，模型过于简化，控制精度未考虑到进水口流速对储热内部的斜温层影响，也未考虑储热斜温层对机组运行参数影响，对于斜温层式储热在深度调峰中所带来的增益方面的研究更是寥寥无几。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统及方法，以解决上述存在的一个或多个技术问题。本发明提供的技术方案，能够提高热电联产机组负荷调节能力，提升机组运行灵活性，提高火电机组的调节深度，助力可再生能源大规模并网。
6.为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
7.本发明第一方面提供的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统，
8.所述热电联产机组参数辨识控制系统用于输入获取的给煤量、汽轮机调节阀开度、供热蝶阀开度、热水口流量并进行仿真预测，输出汽轮机负荷、主蒸汽压力、供热负荷以及储热负荷的仿真预测值；
9.其中，所述热电联产机组参数辨识控制系统采用火电机组机理模型，其中的传递函数是根据传递函数结构并采用粒子群算法对传递函数的未知参数进行辨识、拟合得到。
10.本发明的进一步改进在于，
11.所述传递函数结构为，
12.[0013][0014]
式中，w(s)为受控对象的传递函数，ts、t
1s
、t
2s
为惯性时间常数，k为比例系数，n为惯性指数。
[0015]
本发明的进一步改进在于，
[0016]
所述采用粒子群算法对传递函数的未知参数进行辨识、拟合的步骤包括：
[0017]
获取仿真数据并进行零初始化处理，得到可辨识的数据范围；
[0018]
基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数；将辨识结果与动态特性曲线对比，并判断精度是否满足要求，若满足精度要求则完成参数辨识，若不满足精度要求则重复通过粒子群算法进行参数辨识。
[0019]
本发明的进一步改进在于，
[0020]
所述基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数的步骤中，
[0021]
给煤量阶跃扰动下，汽轮机负荷特性曲线的辨识如下式所示，
[0022][0023]
式中，δp为汽轮机负荷；δri为给煤量；
[0024]
给煤量阶跃扰动下，主蒸汽压力特性曲线的辨识如下式所示，
[0025][0026]
式中，δp
ms
为主蒸汽压力变化量；
[0027]
给煤量阶跃扰动下，供热负荷曲线的辨识如下式所示，
[0028][0029]
式中，δp
heat
为供热负荷变化量。
[0030]
本发明的进一步改进在于，
[0031]
所述基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数的步骤中，
[0032]
汽轮机调节阀阶跃扰动下，汽轮机负荷响应粒子群辨识如下式所示，
[0033][0034]
式中，δu
ms
为调节阀开度变化量；δp为汽轮机负荷；
[0035]
汽轮机调节阀阶跃扰动下，主蒸汽压力辨识如下式所示，
[0036][0037]
式中，δp
ms
为主蒸汽压力变化量；δu
ms
为调节阀开度变化量。
[0038]
本发明的进一步改进在于，
[0039]
所述基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数的步骤中，
[0040]
供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，汽轮机负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，
[0041][0042]
式中，δp为汽轮机负荷；δu
heat
为供热抽汽蝶阀变化量；
[0043]
供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，供热负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，
[0044][0045]
式中，δp
heat
为供热负荷变化量；
[0046]
供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，储热负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，
[0047][0048]
式中，δp
tlk
为储热负荷；u
heat
为供热抽汽蝶阀变化量。
[0049]
本发明第二方面提供的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制方法，包括：
[0050]
将获取的给煤量、汽轮机调节阀开度、供热蝶阀开度、热水口流量输入热电联产机组参数辨识控制系统进行仿真预测，输出汽轮机负荷、主蒸汽压力、供热负荷以及储热负荷的仿真预测值；
[0051]
其中，所述热电联产机组参数辨识控制系统采用火电机组机理模型，其中的传递函数是根据传递函数结构并采用粒子群算法对传递函数的未知参数进行辨识、拟合得到。
[0052]
本发明的进一步改进在于，
[0053]
所述传递函数结构为，
[0054][0055][0056]
式中，w(s)为受控对象的传递函数，ts、t
1s
、t
2s
为惯性时间常数，k为比例系数，n为惯性指数。
[0057]
本发明的进一步改进在于，
[0058]
所述采用粒子群算法对传递函数的未知参数进行辨识、拟合的步骤包括：
[0059]
获取仿真数据并进行零初始化处理，得到可辨识的数据范围；
[0060]
基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数；将辨识结果与动态特性曲线对比，并判断精度是否满足要求，若满足精度要求则完成参数辨识，若不满足精度要求则重复通过粒子群算法进行参数辨识。
[0061]
本发明的进一步改进在于，
[0062]
所述基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数的步骤中，
[0063]
给煤量阶跃扰动下，汽轮机负荷特性曲线的辨识如下式所示，
[0064][0065]
式中，δp为汽轮机负荷；δri为给煤量；
[0066]
给煤量阶跃扰动下，主蒸汽压力特性曲线的辨识如下式所示，
[0067][0068]
式中，δp
ms
为主蒸汽压力变化量；
[0069]
给煤量阶跃扰动下，供热负荷曲线的辨识如下式所示，
[0070][0071]
式中，δp
heat
为供热负荷变化量；
[0072]
汽轮机调节阀阶跃扰动下，汽轮机负荷响应粒子群辨识如下式所示，
[0073][0074]
式中，δu
ms
为调节阀开度变化量；δp为汽轮机负荷；
[0075]
汽轮机调节阀阶跃扰动下，主蒸汽压力辨识如下式所示，
[0076][0077]
式中，δp
ms
为主蒸汽压力变化量；δu
ms
为调节阀开度变化量；
[0078]
供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，汽轮机负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，
[0079][0080]
式中，δp为汽轮机负荷；δu
heat
为供热抽汽蝶阀变化量；
[0081]
供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，供热负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，
[0082][0083]
式中，δp
heat
为供热负荷变化量；
[0084]
供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，储热负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，
[0085][0086]
式中，δp
tlk
为储热负荷；u
heat
为供热抽汽蝶阀变化量。
[0087]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0088]
本发明提供的技术方案中，通过火电机组的机理模型进行给煤量、汽轮机调节阀开度、供热蝶阀开度等参数的阶跃扰动，得到汽轮机负荷、主蒸汽压力、供热负荷以及储热负荷等参数的变化量；根据传递函数的结构，通过结合粒子群算法对传递函数中的未知参数进行辨识和拟合，得到系统控制模型传递函数，能够实现火电与新能源发电的结合。综上，本发明参数辨识后的控制模型的精度更高，能够提高热电联产机组负荷调节能力，提升机组运行灵活性，提高火电机组的调节深度，助力可再生能源大规模并网，可为实际机组的运行提供运行参考。
附图说明
[0089]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍；显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0090]
图1是本发明实施例中，基于储热的热电联产机组控制模型的示意图；
[0091]
图2是本发明实施例中，控制模型参数辨识流程的示意图。
具体实施方式
[0092]
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
[0093]
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0094]
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
[0095]
请参阅图1，本发明实施例提供的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统，其用于输入获取的给煤量、汽轮机调节阀开度、供热蝶阀开度、热水口流量并进行仿真预测，输出汽轮机负荷、主蒸汽压力、供热负荷以及储热负荷；其中，
[0096]
所述热电联产机组参数辨识控制系统采用火电机组机理模型，其中的传递函数是
根据传递函数结构并通过结合粒子群算法对传递函数中的未知参数进行辨识和拟合得到。
[0097]
本发明实施例提供的技术方案中，以提高热电联产机组负荷调节能力，提升机组运行灵活性，提高火电机组的调节深度，以及助力可再生能源大规模并网为目标；其中，为获得基于储热的热电联产机组的控制模型，本发明通过火电机组机理模型进行给煤量、汽轮机调节阀开度、供热蝶阀开度等参数的阶跃扰动，得到汽轮机负荷、主蒸汽压力、供热负荷以及储热负荷等参数的变化量；根据传递函数的结构，然后通过结合粒子群(pso)算法对传递函数中的未知参数进行辨识和拟合，得到系统的控制模型传递函数，能够为接下来的控制方法的研究提供基础。
[0098]
本发明实施例具体解释性的，控制模型指的是控制器参数调整所依据的参考模型，相比机理模型，控制模型结构简单，主要用于火电机组控制方法的研究；其中，控制模型的建立过程较机理模型简单，示例性的可分为4步，包括：
[0099]
(1)确定模型输入和输出；
[0100]
(2)确定模型的结构以及传递函数个数；
[0101]
(3)采用现代数学方法对传递函数进行参数辨识；
[0102]
(4)验证模型的准确性。
[0103]
本发明实施例中，控制模型为“4入4出”结构；其中，模型的输入分别为给煤量、蒸汽调节阀开度、供热蝶阀开度以及储热热水口流量，模型的输出分别为汽轮机负荷、主蒸汽压力、热负荷以及储热负荷，控制模型内共有8个传递函数，对8个传递函数进行参数辨识后获得最终的控制模型。
[0104]
请参阅图2，本发明实施例示例解释性的，对8个传递函数进行参数辨识时，基于pso算法进行参数辨识；其中，首先对仿真数据进行零初始化处理，观察得到可辨识的数据范围；然后根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数；接下来通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数，将辨识结果与动态特性曲线做对比，判断精度是否满足要求，若满足要求则完成参数辨识，若不满足要求则重复进行参数辨识。
[0105]
粒子群算法采用了基于种群全局搜索策略和简单的速度位移模式。将捕食的鸟群(随机解)看作一个系统，在该区域的某处有饵食(最优解)，鸟群中的每一个成员都有各自的飞行速度和方向，而且知道自己与饵食之间的距离(适应度)但不知道饵食的方向，因此，为能找到饵食，就首先要找到距离饵食最近的鸟，然后在其附近的区域搜索，经多次搜索后，最终找到饵食，即系统得到最优解。高阶系统有自平衡能力，且属于高阶惯性环节。在煤粉流量发生阶跃变化时，汽轮机负荷、主蒸汽压力、供热负荷、储热负荷等动态特性曲线与高阶惯性传递函数形状高度相似。
[0106]
本发明实施例中，针对在煤粉流量发生阶跃变化时，汽轮机负荷、主蒸汽压力、供热负荷、储热负荷等动态特性曲线与高阶惯性传递函数形状高度相似。因此，受控对象的传递函数的结构如公式(1)或公式(2)所示：
[0107][0108]
[0109]
式中，w(s)为传递函数，ts、t
1s
、t
2s
为惯性时间常数，k为比例系数，n为惯性指数。
[0110]
本发明实施例中，给煤量阶跃扰动下，分别得到汽轮机负荷、主蒸汽压力及供热负荷的变化量，传递函数的推导分别如下：
[0111]
给煤量阶跃扰动下，汽轮机负荷特性曲线的辨识如公式(3)所示：
[0112][0113]
式中，δp为汽轮机负荷，kw；δri为给煤量，t/h；
[0114]
给煤量阶跃扰动下，主蒸汽压力特性曲线辨识如公式(4)所示：
[0115][0116]
式中，δp
ms
为主蒸汽压力变化量，mpa；
[0117]
在给煤量阶跃扰动下，供热负荷曲线辨识如公式(5)所示：
[0118][0119]
式中，δp
heat
为供热负荷变化量，kw。
[0120]
本发明实施例中，汽轮机调节阀阶跃扰动下，分别得到汽轮机负荷及主蒸汽压力变化量，传递函数的推导分别如下：
[0121]
在汽轮机调节阀阶跃扰动下，汽轮机负荷响应粒子群辨识如公式(6)所示：
[0122][0123]
式中，δu
ms
为调节阀开度变化量，％；
[0124]
在汽轮机调节阀阶跃扰动下，主蒸汽压力辨识结果如公式(7)所示：
[0125][0126]
式中，δp
ms
为主蒸汽压力变化量，mpa；δu
ms
为调节阀开度变化量，％。
[0127]
本发明实施例中，供热抽汽蝶阀发生阶跃扰动下，得到的汽轮机负荷、供热负荷及储热负荷变化量，基于pso算法，辨识的传递函数推导如下：
[0128]
在供热抽汽蝶阀发生阶跃扰动下，汽轮机负荷曲线经粒子群辨识如式(8)所示：
[0129][0130]
在供热抽汽蝶阀发生阶跃扰动下，供热负荷曲线经粒子群辨识如公式(9)所示：
[0131][0132]
式中，δu
heat
为供热抽汽蝶阀变化量，％。
[0133]
在供热抽汽蝶阀发生阶跃扰动下，储热负荷δp
tlk
曲线经粒子群辨识如公式(10)所示：
[0134][0135]
相较于传统的机力建模，本发明实施例的控制模型结构简单，主要用于火电机组控制方法的研究，结合pso算法进行模型的参数辨识，提高了热电联产机组负荷调节能力提升机组运行灵活性及火电机组的调节深度，助力可再生能源大规模并网为目标。
[0136]
本发明实施例提供的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制方法，包括：
[0137]
将获取的给煤量、汽轮机调节阀开度、供热蝶阀开度、热水口流量输入热电联产机组参数辨识控制系统进行仿真预测，输出汽轮机负荷、主蒸汽压力、供热负荷以及储热负荷的仿真预测值；其中，所述热电联产机组参数辨识控制系统采用火电机组机理模型，其中的传递函数是根据传递函数结构并采用粒子群算法对传递函数的未知参数进行辨识、拟合，辨识出热电联产机组仿真模型中传递函数的时间常数。获得的仿真模型用于仿真机组实际运行的情况，用于为机组的运行提供指导意见。因此，提供的仿真模型为机组的运行调整方式存在以下几种：
[0138]
(1)汽轮机负荷，当汽轮机负荷需要增大时，通过增大汽轮机给煤量、汽轮机调节阀开度、供热蝶阀开度，从而实现汽轮机负荷的增大；反之，当汽轮机负荷需要减小时，调整方式则相反。
[0139]
(2)主蒸汽压力，当需要增加主蒸汽压力时，通过增大汽轮机给煤量和减小汽轮机调节阀开度，从而实现主蒸汽压力的增大；反之，当主蒸汽压力需要减小时，调整方式则相反。
[0140]
(3)供热负荷，当供热负荷需要增大时，通过增大汽轮机给煤量和减小供热蝶阀开度，从而实现供热负荷的增大；反之，当供热负荷需要减小时，调整方式则相反。
[0141]
(4)储热负荷，当储热负荷需要增大时，通过减小热水口流量和减小供热蝶阀开度，从而实现储热负荷的增大；反之，当储热负荷需要减小时，调整方式则相反。
[0142]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0143]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0144]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0145]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0146]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统，其特征在于，所述热电联产机组参数辨识控制系统用于输入获取的给煤量、汽轮机调节阀开度、供热蝶阀开度、热水口流量并进行仿真预测，输出汽轮机负荷、主蒸汽压力、供热负荷以及储热负荷的仿真预测值；其中，所述热电联产机组参数辨识控制系统采用火电机组机理模型，其中的传递函数是根据传递函数结构并采用粒子群算法对传递函数的未知参数进行辨识、拟合得到。2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统，其特征在于，所述传递函数结构为，所述传递函数结构为，式中，w(s)为受控对象的传递函数，ts、t
1s
、t
2s
为惯性时间常数，k为比例系数，n为惯性指数。3.根据权利要求2所述的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统，其特征在于，所述采用粒子群算法对传递函数的未知参数进行辨识、拟合的步骤包括：获取仿真数据并进行零初始化处理，得到可辨识的数据范围；基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数；将辨识结果与动态特性曲线对比，并判断精度是否满足要求，若满足精度要求则完成参数辨识，若不满足精度要求则重复通过粒子群算法进行参数辨识。4.根据权利要求3所述的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统，其特征在于，所述基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数的步骤中，给煤量阶跃扰动下，汽轮机负荷特性曲线的辨识如下式所示，式中，δp为汽轮机负荷；δr
i
为给煤量；给煤量阶跃扰动下，主蒸汽压力特性曲线的辨识如下式所示，式中，δp
ms
为主蒸汽压力变化量；给煤量阶跃扰动下，供热负荷曲线的辨识如下式所示，
式中，δp
heat
为供热负荷变化量。5.根据权利要求3所述的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统，其特征在于，所述基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数的步骤中，汽轮机调节阀阶跃扰动下，汽轮机负荷响应粒子群辨识如下式所示，式中，δu
ms
为调节阀开度变化量；δp为汽轮机负荷；汽轮机调节阀阶跃扰动下，主蒸汽压力辨识如下式所示，式中，δp
ms
为主蒸汽压力变化量；δu
ms
为调节阀开度变化量。6.根据权利要求3所述的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统，其特征在于，所述基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数的步骤中，供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，汽轮机负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，式中，δp为汽轮机负荷；δu
heat
为供热抽汽蝶阀变化量；供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，供热负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，式中，δp
heat
为供热负荷变化量；供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，储热负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，式中，δp
tlk
为储热负荷；u
heat
为供热抽汽蝶阀变化量。7.一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制方法，其特征在于，包括：将获取的给煤量、汽轮机调节阀开度、供热蝶阀开度、热水口流量输入热电联产机组参数辨识控制系统进行仿真预测，输出汽轮机负荷、主蒸汽压力、供热负荷以及储热负荷的仿真预测值；其中，所述热电联产机组参数辨识控制系统采用火电机组机理模型，其中的传递函数是根据传递函数结构并采用粒子群算法对传递函数的未知参数进行辨识、拟合得到。
8.根据权利要求7所述的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制方法，其特征在于，所述传递函数结构为，所述传递函数结构为，式中，w(s)为受控对象的传递函数，ts、t
1s
、t
2s
为惯性时间常数，k为比例系数，n为惯性指数。9.根据权利要求8所述的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制方法，其特征在于，所述采用粒子群算法对传递函数的未知参数进行辨识、拟合的步骤包括：获取仿真数据并进行零初始化处理，得到可辨识的数据范围；基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数；将辨识结果与动态特性曲线对比，并判断精度是否满足要求，若满足精度要求则完成参数辨识，若不满足精度要求则重复通过粒子群算法进行参数辨识。10.根据权利要求9所述的一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制方法，其特征在于，所述基于可辨识的数据范围，根据不同输入量阶跃扰动下得到的关键参数的动态特性曲线形状设计相应的传递函数，通过粒子群算法辨识目标函数内的未知参数的步骤中，给煤量阶跃扰动下，汽轮机负荷特性曲线的辨识如下式所示，式中，δp为汽轮机负荷；δr
i
为给煤量；给煤量阶跃扰动下，主蒸汽压力特性曲线的辨识如下式所示，式中，δp
ms
为主蒸汽压力变化量；给煤量阶跃扰动下，供热负荷曲线的辨识如下式所示，式中，δp
heat
为供热负荷变化量；汽轮机调节阀阶跃扰动下，汽轮机负荷响应粒子群辨识如下式所示，式中，δu
ms
为调节阀开度变化量；δp为汽轮机负荷；
汽轮机调节阀阶跃扰动下，主蒸汽压力辨识如下式所示，式中，δp
ms
为主蒸汽压力变化量；δu
ms
为调节阀开度变化量；供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，汽轮机负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，式中，δp为汽轮机负荷；δu
heat
为供热抽汽蝶阀变化量；供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，供热负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，式中，δp
heat
为供热负荷变化量；供热抽汽蝶阀阶跃扰动下，储热负荷曲线经粒子群辨识如下式所示，式中，δp
tlk
为储热负荷；u
heat
为供热抽汽蝶阀变化量。

技术总结
本发明属于火电机组控制发电技术领域，公开了一种基于粒子群算法的热电联产机组参数辨识控制系统及方法；所述热电联产机组参数辨识控制系统用于输入获取的给煤量、汽轮机调节阀开度、供热蝶阀开度、热水口流量并进行仿真预测，输出汽轮机负荷、主蒸汽压力、供热负荷以及储热负荷的仿真预测值；其中，所述热电联产机组参数辨识控制系统采用火电机组机理模型，其中的传递函数是根据传递函数结构并采用粒子群算法对传递函数的未知参数进行辨识、拟合得到。本发明能够提高热电联产机组负荷调节能力，提升机组运行灵活性，提高火电机组的调节深度，助力可再生能源大规模并网。助力可再生能源大规模并网。助力可再生能源大规模并网。


技术研发人员：郑少雄 薛志恒 杜文斌 张朋飞 赵鹏程 孙伟嘉 陈会勇 何欣欣 杨可 赵杰 吴涛 孟勇 王伟锋 赵永坚
受保护的技术使用者：西安热工研究院有限公司
技术研发日：2023.07.04
技术公布日：2023/10/15