[发明专利]基于模型预测控制的MGT-CCHP分层最优控制系统有效

专利信息
申请号: 201611189329.2 申请日: 2016-12-21
公开(公告)号: CN106647268B 公开(公告)日: 2019-06-21
发明(设计)人: 张怡;吴啸;李益国;沈炯;张俊礼 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 王安琪
地址: 210096 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 模型预测控制 最优控制系统 阀门开度 分层 多变量预测控制 目标值计算单元 系统抗干扰性 目标值设置 扰动观测器 策略控制 机组负荷 经济影响 控制性能 扰动模型 速率限制 系统单元 影响系统 大惯性 延迟 饱和 响应
【权利要求书】:

1.一种基于模型预测控制的MGT-CCHP分层最优控制系统,其特征在于,包括:动态最优目标值设置单元(1),模型预测控制单元(2),扰动模型单元(3),MGT-CCHP系统单元(4)和状态及扰动观测器单元(5);动态最优目标值设置单元(1)与模型预测控制单元(2)相连,模型预测控制单元(2)有两路输出端,其中第一路输出端连接扰动模型单元(3)输入端,第二路输出端连接MGT-CCHP系统单元(4),MGT-CCHP系统单元(4)的输入端同时连接外部不可测扰动,扰动模型单元(3)和MGT-CCHP系统单元(4)的输出端连接状态及扰动观测器单元(5)的输入端,状态及扰动观测器单元(5)的输出端连接动态最优目标值设置单元(1)和模型预测控制单元(2);

上层动态最优目标值设置单元(1)其具体实现包括如下步骤:

yref(k)=Cxs(k)+Dus(k) (7)

umin≤us(k)≤umax (8)

ymin≤yref(k)≤ymax (9)

其中(5)是优化目标函数,αi是每个目标函数的权值;(6)和(7)是稳态约束,xs,us和yref是状态变量、输入变量、输出变量的最优设定值;(8)和(9)是输入输出约束,umin,umax和ymin,ymax是输入输出变量的上下界;

J1=CF·lF·u1代表燃气消耗成本,其中CF是燃气价格,lF是阀门开度和燃气流量之间的系数;J2=||Tc-y2||2,J3=||Th-y3||2,J4=||E-y1||2代表MGT-CCHP系统输出偏离用户需求时施加的惩罚,Tc,Th和E是需要的冷/热水温度和输出功率;J5=-(||u2||2+||u3||2)代表阀门节流损失,负号代表阀门开度越大,节流损失越小;

模型预测控制单元(2)为基于状态空间模型的多变量模型预测控制单元,其具体实现包括如下步骤:

(1)MGT-CCHP系统动态特性由下面离散状态空间模型描述:

其中x(k)∈Rn是状态变量,u(k)∈Rm是输入变量,y(k)∈Rl是输出变量,d(k)∈Rnd是扰动项代表不可测扰动和模型失配的影响,A,B,C,D,Gd是系统矩阵;

(2)扩增状态观测器来估计状态及扰动值,扩增状态观测器如下表示:

其中Lk是观测器增益,‘∧’符号代表估计值;

(3)扩增状态观测器的构建可基于常规卡尔曼滤波理论,其中:

Lk=PkCT(CPkCT+R)-1 (3)

Pk=APk-1AT+GdQ0GdT-APk-1CT(CPk-1CT+R0)-1CPk-1AT (4)

调节参数Q0和R0是单位阵,Pk,Pk-1分别是k,k-1时刻的状态误差协方差估计;

模型预测控制单元(2)具体实现进一步包括以下步骤:

(1)考虑稳态约束(6)和(7),将其带入(1),得到

其中

(2)MPC控制器的预测模型采用(10)的标称模型:

(3)通过预测模型(11)未来P步,未来输出表示为

其中

(4)考虑动态控制目标函数如下

其中Q和R分别是误差权矩阵和控制权矩阵,通过将(12)带入(13),在采样时刻k最小化(13),同时满足输入输出约束

得到最优控制序列然后将控制序列的第一步施加到控制对象上;其中,xs,us和yref是状态变量、输入变量、输出变量的最优设定值,umin,umax和ymin,ymax是输入输出变量的上下界。

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