[发明专利]基于模型预测控制的MGT-CCHP分层最优控制系统

说明书

本发明公开了一种基于模型预测控制的MGT‑CCHP分层最优控制系统，包括动态最优目标值设置单元，模型预测控制单元，扰动模型单元，MGT‑CCHP系统单元和状态及扰动观测器单元。本发明改善了系统的控制性能，提高系统抗干扰性；动态目标值计算单元中考虑了经济影响因素，使系统具有一定的经济性；采用多变量预测控制策略控制MGT‑CCHP系统，能较好的克服系统大惯性、大延迟的缺点，提高各阀门开度控制对机组负荷变化的响应速度；同时考虑了阀门开度上下限制、速率限制等实际约束，避免因执行机构饱和从而影响系统性能。

技术领域

本发明涉及热工自动控制领域，尤其是一种基于模型预测控制的MGT-CCHP分层最优控制系统。

背景技术

微型燃气轮机冷热电联产系统由微型燃气轮机和吸收式制冷机组成，能够对小型住宅区或商业街区同时提供冷、热、电三种能源。由于微型燃气轮机的余热能够持续作为加热器或制冷机的热源，MGT-CCHP系统的平均能源利用效率高达80％，而常规燃煤电厂的效率只有30％-35％。因此，为了节约能源、降低消耗、保护环境，MGT-CCHP系统已经成为分布式能源系统最优发展前景的方向之一。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于模型预测控制的MGT-CCHP分层最优控制系统，能够改善系统的控制性能，提高系统抗干扰性。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于模型预测控制的MGT-CCHP分层最优控制系统，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。

优选的，动态最优目标值设置单元1中目标函数的构成同时考虑经济性和扰动的影响，确保在扰动存在情况下，给出的目标值下层能够跟踪到达且经济性最优；模型预测控制单元2用于跟踪上层动态最优目标设置单元1给出的最优目标值，计算出控制变量；扰动模型单元3表示不可测扰动和模型失配对模型造成的影响；MGT-CCHP系统单元4表示被控对象；状态及扰动观测器单元5利用扩增状态观测器，基于系统输入输出值，估算出系统状态量和扰动量，用于动态最优目标值设置单元1和模型预测控制单元2中的计算。

优选的，被控对象MGT-CCHP系统单元4为三输入三输出对象，三个输入量分别是燃料阀门开度、回热阀门开度和高压冷剂蒸汽阀门开度，三个输出量分别是输出功率、冷却水温度和生活热水温度。

优选的，模型预测控制单元2为基于状态空间模型的多变量约束模型预测控制单元，其具体实现包括如下步骤：

(1)MGT-CCHP系统动态特性可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)∈R^m是输入变量，y(k)∈R^l是输出变量，d(k)∈R^nd是扰动项代表不可测扰动和模型失配的影响。A,B,C,D,G_d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L_k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：