（控制理论与控制工程专业论文）基于pso的cfb锅炉协调系统建模与优化.pdf

_ i 、0 一 ： 1 j 1 k 6 0 ， 声明尸明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文 基于p s o 的c f b 锅炉协调系统建模 与优化，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和 取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学 位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名： 日期：啦，。 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保管、 并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用影印、缩印或其它复制手 段复制并保存学位论文；学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为 目的，复制赠送和交换学位论文；同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学 位论文的全部或部分内容。 ( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定) 作者签名： 导师签名： 日期： 而 弋， ，-f，。， t 华北电力大学硕士学位论文摘要 摘要 本文针对循环流化床锅炉协调系统的建模和控制优化问题，提出利用粒子群智 能寻优算法进行模型辨识，利用某5 0 m wc f b 锅炉的历史运行数据得到协调系统的 多输入多输出线性传递函数模型。然后针对得到的机组模型，设计了基于炉跟机方 式的协调控制系统，并利用粒子群优化算法完成了控制器的参数寻优。仿真结果表 明j 这种方法很好的解决了c f b 锅炉协调系统的建模和控制问题，控制效果良好。 同时，本文的辨识和优化方法可以推广至其它热工系统之中，对解决这一类复杂系统的 自动控制问题具有指导意义。 关键词：粒子群算法，循环流化床锅炉，协调系统，智能建模，控制系统优化 a b s t r a c t t h i st h e s i sf o c u s e do nt h em o d e l i n ga n dc o n t r o l l e ro p t i m i z a t i o no ft h ec o o r d i n a t e s y s t e m i n c i r c u l a t i n gf l u i d i z e db e d ( c f b ) b o i l e r b a s e d o nt h e p a r t i c l e s w a r m o p t i m i z a t i o na l g o r i t h m am i m 0l i n e a rt r a n s f e rf u n c t i o n m o d e lw a sb u i l tw i t ht h e h i s t o r yo p e r a t i n gd a t ao fa5 0 m wc f b u n i t t h e na c c o r d i n gt ot h eu n i tm o d e lb a s e do n t h ew a yo fb o i l e rw i t ht u r b i n ec o o r d i n a t ec o n t r o ls y s t e m ，a n du s i n gp a r t i c l es w a r m o p t i m i z a t i o na l g o r i t h m i sc o m p l e t e dc o n t r o l l e rp a r a m e t e r so p t i m i z a t i o n s i m u l a t i o n r e s u l t ss h o wt h a tt h i sm e t h o di sg o o da ts o l v i n gt h ec f bb o i l e rc o o r d i n a t i o ns y s t e m m o d e l i n ga n dc o n t r o lp r o b l e m s ，t h ec o n t r o le f f e c t i s g o o d a n di n t h i sp a p e r , t h e i d e n t i f i c a t i o na n do p t i m i z a t i o nm e t h o dc a nb ea p p l i e dt oo t h e rt h e r m a ls y s t e mt os o l v e t h i sk i n do fc o m p l e x ，a u t o m a t i cc o n t r o ls y s t e mo fg u i d i n gs i g n i f i c a n c e h a ng u i s h e n g ( c o n t r o lt h e o r ya n dc o n t r o le n g i n e e r i n g ) d i r e c t e db yp r o f h a r tp u k e yw o r d s ：p a r t i c l es w a r ma l g o r i t h m ，c i r c u l a t i n gf l u i d i z e db e db o i l e r ， c o o r d i n a t i o ns y s t e m ，i n t e l l i g e n tm o d e l i n g ，c o n t r o ls y s t e mo p t i m i z a t i o n ， _ 一 ， i 一 ； 华北电力大学硕士学位论文目录 目录 中文摘要 英文摘要 第一章绪论1 1 1循环流化床锅炉的发展概况及技术特点1 1 1 1 循环流化床锅炉发展概况1 1 - 1 2 循环流化床锅炉原理1 1 1 3 循环流化床锅炉技术特点2 1 2 循环流化床锅炉的热工特性及其建模与优化问题3 1 2 1 循环流化床锅炉燃烧系统的热工特性3 1 2 2 循环流化床锅炉的建模问题4 1 3 循环流化床锅炉的控制系统优化问题6 1 4 本文工作7 第二章基于粒子群算法的智能寻优方法8 2 1p s o 算法原理及其社会学解释8 2 1 1 p s o 算法基本介绍8 2 1 2p s o 算法原理9 2 1 3 基于p s o 算法的优化方法流程9 2 2p s o 算法改进综述1 0 2 3p s o 算法收敛性分析：1 2 第三章基于p s o 的循环流化床锅炉协调系统智能建模1 5 3 1 引言：1 5 3 2 协调控制系统1 5 3 2 1 协调控制系统的任务和要求：r 1 5 3 2 2 协调控制系统原理1 6 3 3 传递函数建模1 9 3 3 1 求取对象传递函数的意义1 9 3 3 2 传递函数模型的获取方法2 0 3 4 循环流化床机组协调系统智能建模2 1 3 4 1 基于p s o 算法的模型辨识原理2 l 3 4 2 基于p s o 算法的模型辨识过程2 1 华北电力大学硕士学位论文目录 3 4 3 模型辨识2 3 3 5 本章小结2 5 第四章基于p s o 的循环流化床锅炉协调控制系统智能优化2 7 4 1 工业控制系统2 7 4 1 1p i d 控制算法2 7 4 1 2 单回路控制系统与串级控制系统的比较2 8 4 1 3 过程控制系统的性能指标2 8 4 2 基于p s o 算法的协调控制系统控制器参数优化2 9 4 3 本章小结3 1 第五章结论3 3 参考文献3 4 致谢3 6 在学期间发表的学术论文3 7 华北电力大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 循环流化床锅炉的发展概况及技术特点 1 1 1 循环流化床锅炉发展概况 循环流化床( c f b ) 锅炉技术是一种较为成熟的清洁燃烧技术【1 】，c f b 锅炉通 过直接向炉内添加石灰石，可以有效脱除9 0 甚至更多的二氧化硫，工艺流程和技 术相对简单，投资费用低；循环流化床锅炉采用较低的燃烧温度和空气分级燃烧， 其氮氧化合物的排放浓度很低，只有煤粉锅炉的四分之一，不需要设置额外的脱硝 设备就能够减低氮氧化物的排放，满足环保标准的要求；这种锅炉具有极佳的燃料 适应性，基本上可以说能够设计燃用任何化石燃料；c f b 锅炉具有良好的调峰能力， 可以在3 0 额定负荷下不投油稳定燃烧；它的锅炉灰渣活性较好，可以作为多种生 产原料。 基于c f b 锅炉的诸多优点，c f b 锅炉技术在世界范围得到了迅速的发展，国外 c f b 锅炉的主要炉型有l u r g i 型、p y r o f l o w 型及f w 型，p y r o f l o w 型不采用外置热 交换器而在炉内布置屏式受热面，而其他两种均采用外置热交换器，f w 型同时采 用汽冷旋风分离器，就目前来看，国外3 0 0 m w 级c f b 锅炉的技术已经比较成熟。 在我国，c f b 锅炉的自主研制起步于2 0 世纪8 0 年代，现在我国已经具备自主 设计制造5 0 、1 0 0 、2 0 0 、3 0 0 m w 等级c f b 锅炉的能力和业绩。根据我国煤炭资源 的特点，应该重点发展大型高效煤粉锅炉，并以c f b 锅炉作为必要的补充，对于优 质的动力用煤，采用大型超超临界煤粉锅炉并且配置烟气脱硫脱硝设备，是目前最 为高效、环保和经济的选择，同时c f b 锅炉能燃用常规煤粉锅炉无法燃烧的劣质燃 料，所以，c f b 锅炉发电技术是适合我国资源特点的选择，而且技术比较成熟，投 资成本也低，在满足煤炭资源高效利用和环境保护的要求，我国现在的c f b 锅炉发 展方向是：实现c f b 锅炉的大型化和进一步提高c f b 锅炉运行的安全性、经济性 和环保性能f 2 】。 1 1 2 循环流化床锅炉原理 锅炉是将燃料的化学能转化为热能的装置 3 1 ，锅炉的燃料通常包括天然气、石 油、煤炭、垃圾等，但是我们通常说的燃料是指化石燃料，是天然气、石油、煤炭 的总称。我国化石能源的构成具有富煤、贫油、少气的特点，所以我国供热和发电 的燃料主要是煤炭。 华北电力大学硕士学位论文 一般来说，循环流化床锅炉主要由燃烧室、高温分离器、飞灰回送装置和外部 低速流化床热交换器组成，燃烧室友下部大粒子床和上部小粒子床组成。c f b 锅炉 与常规煤粉炉或层燃炉等燃烧方式存在显著差别的根本原因，主要在于其基本流 动、燃烧原理的差别，c f b 锅炉技术是一种基于气固两相流态化原理的燃烧技术， 所以就具有独特的空气动力特性，而正是由于这种动力特性，使得c f b 锅炉在传热 燃烧、污染物排放、灰渣特性等许多方面具有不同的特点和规律。 c f b 锅炉有一个重要的现象流态化现象，是指当气体自上而下的穿过固体 颗粒床层的时候，固体颗粒层呈现出类似于流体状态的性质。在不同的气体流速下， 固体颗粒床层具有不同的流化状态，整个过程要经历固定床、起始流态化、鼓泡流 态化、湍流流态化、快速流态化，最后达到气力输送。循环流化床中，在锅炉启动 之前，铺设在布风板上一定厚度、有一定颗粒要求的固体颗粒，也就是床料，而在 锅炉运行过程中，在炉膛及循环系统内燃烧或载热的固体颗粒为物料。运行中，高 温高压的一次风自下而上穿过炉膛，经过布风板的节流产生很大压力，将炉膛内燃 料和物料等颗粒托起，炉内物料在炉内翻滚混合，细小粒子从炉膛出口飞处，经过 旋风分离器的气固分离，固体颗粒被重新送入炉膛反复燃烧，从而形成循环操作流 程。 1 1 3 循环流化床锅炉技术特点 循环流化床燃烧技术在我国起步于2 0 世纪8 0 年代初期1 4 l ，是一种具有高效率、 低污染的新型清洁燃烧技术，下面从流动、传热以及燃烧特质方面说明循环流化床 技术特点： ( 1 ) 低温的动力控制燃烧 循环流化床燃烧是一种在炉内使高速运行的烟气与其所携带的湍流扰动极强 的固体颗粒密切接触，并具有大量颗粒返混的流态化燃烧反应过程；同时，在炉外 将绝大部分高温的固体颗粒捕集，并将它们送回炉内反复循环地组织燃烧。显然， 燃料在炉膛内燃烧的时间延长了。炉内温度水平因受脱硫最佳温度限制，一般在 8 5 0 1 2 左右。这样的温度远低于普通煤粉炉中的温度水平，并低于一般煤的灰熔点， 这就免去了灰熔化带来的种种烦恼。这种“低温燃烧”方式改善了炉内结渣、对灰 特性的敏感性等。循环流化床锅炉内燃料的燃尽度很高，通常，性能良好的循环流 化床锅炉在低海拔地区燃烧效率可达9 8 以上。 ( 2 ) 高速度、高浓度、高通量的固体物料流态化循环过程 循环流化床锅炉的固体物料( 包括燃料、残炭、灰、脱硫剂和惰性床料等) 经历 了由炉膛、分离器和返料装置所组成的外循环。同时在炉膛内部因壁面效应还存在 2 华北电力大学硕士学位论文 。f 着内循环。因此循环流化床锅炉内的物料参与了外循环和内循环两种循环运动。整 个燃烧过程以及脱硫过程都是在这两种形式的循环运动过程中逐步完成的。 ( 3 ) 高强度的热量、质量和动量传递过程 在循环流化床锅炉中，大量的固体物料在强烈湍流下通过炉膛，通过人为操作 可改变物流循环量，改变炉内物料分布规律，以适应不同的燃烧工况。这样，炉内 的热量、质量和动量传递过程是十分强烈的，使整个炉膛高度的温度分布均匀。 上述流动、传热以及燃烧技术特点，带来循环流化床技术相对于传统燃烧方式 的独特优点，有以下几个方面： ( 1 ) 燃料适应性广。 循环流化床锅炉的特殊流体动力特性使得气一固和固一固混合非常好，因此燃 料进入炉膛后很快与大量床料混合，燃料被迅速加热至高于着火温度，适应性强。 ( 2 ) 燃烧效率高。循环流化床锅炉的燃烧效率通常在9 7 5 - 9 9 5 范围内， 可与煤粉锅炉相媲美。 ( 3 )高效脱硫。典型的循环流化床锅炉可达到9 0 脱硫效率时所需的脱硫剂化 学当量比为1 5 - - - 2 5 。 ( 4 )氮氧化物( n o x ) 排放低。循环流化床锅炉的n o x 排放范围为5 0 - - 1 5 0 p p m 或4 0 - - - 1 2 0 m g m j 。 ( 5 ) 燃料预处理系统简单。循环流化床锅炉的给煤粒度一般 1 2 m m ，因此燃料 的制备破碎系统大为简化。 ( 6 )易于实现灰渣综合利用。循环流化床锅炉燃烧过程属于低温燃烧，炉内优 良的燃尽条件使得锅炉的灰渣含炭量低，属于低温烧透，易于实现灰渣的综合利用。 ( 7 )负荷调节范围大，负荷调节快。当负荷变化时，只需调节给煤量、空气量 和物料循环量，循环流化床锅炉的负荷调节比可达( 3 4 ) ：1 。负荷调节速率也很快， 一般可达每分钟4 。 1 2 循环流化床锅炉的热工特性及其建模与优化问题 1 2 1 循环流化床锅炉燃烧系统的热工特性 循环流化床锅炉的燃烧过程是一种在炉内使高速运动的烟气与其所携带的湍 流扰动极强的固体颗粒密切接触，并具有大量颗粒返混的流态化燃烧反应过程；同 时，在炉外将绝大部分高温的固体颗粒捕集，并将它们送回炉内再次参与燃烧过程， 3 华北电力大学硕士学位论文 反复循环地组织燃烧。显然，燃料在炉膛内燃烧的时间延长了。在这样的燃烧方式 下，炉内温度水平因受脱硫最佳温度地限制，一般保持在8 5 0 - - 9 5 0 之间。这样 的温度远低于普通煤粉炉中的温度水平，并低于一般煤的灰熔点，这就免去了灰熔 化带来的种种问题。从燃烧反应动力学角度看，c f b 锅炉内的燃烧反应控制在动力 燃烧区( 或过渡区) 内。由于循环流化床锅炉内相对来说温度不高，并有大量固体 颗粒的强烈混合，燃烧速率主要取决于温度水平，物理因素不再是控制燃烧速率的 主导因素。c f b 锅炉内燃料的燃尽度很高，通常性能良好的循环流化床锅炉燃烧效 率可达9 8 - 9 9 以上。 基于上述的了解和分析可知，循环流化床燃煤锅炉基于具有对燃料的适应性 好、锅炉床料热容量大、燃料着火稳定、燃烧效率高、截面热强度高、负荷调节范 围大、调节性能好等明显优点，是洁净而且高效的新一代燃煤技术，其最重要特征 就是它是一种在流态化状态下的燃烧过程。循环流化床锅炉系统主要包括流化床燃 烧室( 即炉膛) 、循环灰分离器、飞灰回送装置、尾部受热面和辅助设备等组成， 还有一部分循环流化床锅炉配有外置流化床换热器。根据热工对象的主要特点分 析，首先，循环流化床锅炉的状态变化不能只用有限个参数而必须用场( 一维或多 维空间变量的函数) 来描述的系统，所以它是一个分布参数系统，这在实际问题中， 参数的分布性质是普遍存在的；其次，由于热工对象一般情况下系统的参数随时间 而变化，即输入信号作用的时间先后，输出信号响应的形状不相同，所以它又是一 个时变系统；再次，影响流化床的因素很多，比如，给煤量、引风量等，而且被控 变量较多，比如，床温、主汽压力、炉膛负压等，很难建立精确的控制系统，所以 循环流化床系统是一个多变量紧密耦合的系统；最后同其他热工对象类似，具有大 滞后、非线性的被控对象【5 】。因此，正是由于其结构的复杂，控制涉及的任务巨大， 所以循环流化床锅炉的自动控制系统想要达到良好的控制效果具备一定的困难。 1 2 2 循环流化床锅炉的建模问题 近二十年来，国内外不少研究学者在循环流化床锅炉燃烧系统的数学建模和仿 真研究上做了许多工作，使模型得到了一定的发展，但是大部分模型都是基于机理 分析建立的机理模型。按照流动模型的不同可以将循环流化床燃烧系统数学模型分 为鼓泡床模型、拟流体模型、区段模型、颗粒轨道模型和二维模型等。按照建模机 理的不同可分为基于经验的半关联性质的模型和基于微观守恒方程的机理模型。按 照简化程度可分为零维、一维、二维和三维模型。几个有影响力的机理模型及特点 如下： 国际能源署( i e a ) 的循环流化床锅炉的模型 4 华北电力大学硕士学位论文 ( 1 ) 炉膛分为密相区和稀相区，密相区作为鼓泡床来处理，而稀相区则分为 颗粒上升流动的核心区和考虑沿边壁下滑的边壁区； ( 2 ) 核心区的颗粒浓度分布依据w e n 和c h e n 给出的指数递减经验公式来计算， 而径向浓度分布及边壁区则依据经验数据确定； ( 3 ) 稀相区气相流动也分为核心区与边壁区，两区之间存在气体交换； ( 4 ) 煤燃烧模型考虑挥发分析出、一次爆裂、磨损和焦炭燃烧； ( 5 ) 气相组分考虑c 0 2 ，0 2 ，c o ，n 2 ，n h 3 n o x ，s 0 2 ，c h 4 ，h 2 等多种气体组分； ( 6 ) 炉内传热系数计算采用m a r t i n 所提出的方法； ( 7 ) 求解时沿炉膛高度分为多个小区，每个小区包含核心区和边壁区； ( 8 ) 一维稳态模型。 德国济根大学的循环流化床锅炉总体数学模型 ( 1 ) 炉膛分为密相区和稀相区，炉膛沿截面颗粒浓度分布均匀一致，沿高度 颗粒浓度由扬析率计算； ( 2 ) 早期模型没有考虑颗粒粒径分布，后期才引进粗、细及颗粒磨损，或宽 筛分给煤； ( 3 ) 考虑了煤爆裂、磨损、扬析、挥发分析出和焦炭燃烧； ( 4 ) 气相成分考虑0 2 ，c h 4 ，c o ，c 0 2 ，s 0 2 ，n h 3 n o ，n 2 ，h 2 ； ( 5 ) 炉内传热系数计算采用m a r t i n 所提出的传热模型； ( 6 ) 建立了蒸汽发生器系统的数学模型； ( 7 ) 同时建立静态和动态过程的数学模型； ( 8 ) 沿锅炉系统分为多个小区并采用牛顿一拉普森方法求解数学模型。 浙江大学开发的循环流化床锅炉总体数学模型 ( 1 ) 炉膛在高度上分为底部密相床和上部稀相床，密相床高度由二次风口高 度确定； 5 华北电力大学硕士学位论文 ( 2 ) 密相床按鼓泡床来处理，稀相床内沿床截面分为边壁区和核心区，两区 内颗粒和气流流动由扩散模型确定； ( 3 ) 考虑给煤的宽筛分和不同煤种颗粒的特性差异，如煤颗粒的灰含量引起 的流动和燃烧时的粒径变化； ( 4 ) 密相床传热采用鼓泡床的计算方法，稀相床采用颗粒团更新壁面模型； ( 5 ) 建立了一个简单的以化学反应动力学为基础的炉内n o 和n 2 0 的生成和 分解模型； ( 6 ) 给出了分离器、返料机构及尾部对流换热器的数学模型。 1 3 循环流化床锅炉的控制系统优化问题 容量越大的机组，人们就越应该重视其运行的安全性和经济性，控制器的控制 品质就越要达到要求以保证整个机组的稳定性、准确性和快速性，控制器应该具有 良好的抗扰能力，适应性强，较强的鲁棒性，但是机组的运行特性不是一成不变的， 是不断变化的，对象的动态特性发生改变，就需要重新整定控制器参数，在现场， 运行人员只能模糊的改变参数，虽有经验但是需要反复调整，工作量大，如果控制 器参数是最优的，则非常有利于机组的安全、经济运行，提高工作效率。 从前述介绍可以看出，循环流化床锅炉具有大惯性和强耦合的特点，自动控制 系统设计比较困难。实际现场调查也发现，目前大型循环流化床锅炉的自动投入率 都很低，实现协调系统自动控制更是寥寥无几，有如下几个原因。其一，循环流化 床锅炉燃烧系统本身比较难以控制，p i d 控制器在处理大惯性和强耦合对象控制问 题时，控制特性和鲁棒性都大大降低。其二，目前循环流化床锅炉燃烧系统没有一 个精确的数学模型，大部分模型都是基于机理分析的物质和能量平衡模型，这些模 型在工业现场控制器设计中显得力不从心。其三，目前，循环流化床锅炉的自动控 制系统不如煤粉炉成熟，调试阶段可参考的设计参数大部分直接取自于煤粉炉，对 大惯性强耦合对象不适用。 衡量一个控制系统品质的好与坏有三个方面，即稳定性、准确性和快速性【6 】， 般而言，这只是比较模糊的判断标准，并不精确，所以进行量化。但目前控制系 统的主要性能指标都给出了量化值，所以系统指标控制有了依据，使得系统的各项 指标都达到标准，这也就需要控制器的参数能够合理，现场调试参数通常不是特别 精确。因此，建立循环流化床锅炉适用于工业控制器设计的模型十分重要，最终目 的是根据模型设计出合理的控制系统和控制器参数，或者对现有控制系统的p i d 参 数进行寻优，以达到最好的控制效果。 6 l | 华北电力大学硕士学位论文 1 4 本文工作 循环流化床燃烧技术作为高效清洁的燃煤发电技术，在我国具有广阔的发展前 景。相对于常规煤粉炉，循环流化床锅炉燃烧系统具有大惯性和强耦合的特点，协 调系统的自动控制比较困难，经过调查，目前大部分循环流化床燃煤锅炉自动投入 率都很低，尤其很少有协调控制系统投入自动的成功案例。本文针对循环流化床锅 炉协调系统的自动控制问题，采用智能群体算法进行参数辨识从而得到协调系统的 传递函数耦合模型，接着对该模型进行控制系统设计和控制器参数寻优。结果表明， 该方法能很好的解决循环流化床锅炉的协调自动控制系统优化难题。本文主要内容 如下： 1 探讨c f b 锅炉燃烧系统的热工特性以及其建模和优化问题。 2 研究基于粒子群算法智能寻优的模型辨识方法，总结了一些粒子群算法的改 进算法以及收敛性分析。 3 利用上述辨识方法，建立了循环流化床锅炉协调系统的传递函数耦合模型。 4 针对协调系统模型，设计了协调控制系统，并进行了控制器参数寻优。 7 华北电力大学硕士学位论文 第二章基于粒子群算法的智能寻优方法 2 1p s o 算法原理及其社会学解释 2 1 1p s o 算法基本介绍 从2 0 世纪9 0 年代初，就产生了模拟自然生物群体( s w a r m ) 行为的优化技术i ，l 。 d o r i g o 等从生物进化的机理中受到启发，通过模拟蚂蚁的觅食行为，提出了蚁群优 化方法，e b e r h a r t 和k e n n e d y 于1 9 9 5 年基于对鸟群、鱼群的行为模拟了粒子群优 化算法。这些研究可以称为群体智能( s w a r n li n t e l l i g e n c e ) 的研究。通常单个自然生 物并不是智能的，但是整个生物群体却表现出处理复杂问题的能力，群体智能就是 这些团体行为在人工智能问题中的应用 7 1 。粒子群优化( p s o ) 最初是处理连续优化 问题的，目前其应用已扩展到组合优化问题。 粒子群优化算法是基于群体的演化算法，其思想来源于人工生命和演化计算理 论。r e y n o l d s 对鸟群飞行的研究发现，鸟仅仅是追踪它有限数量的邻居，但最终的 整体结果是整个鸟群好像在一个中心的控制之下，即复杂的全局行为是由简单规则 的相互作用引起的。p s o 算法即源于对鸟群捕食行为的研究，一群鸟在随机搜寻食 物，如果这个区域里只有一块食物，那么找到食物的最简单有效的策略就是搜寻目 前离食物最近的鸟的周围区域。p s o 算法就是从这种模型中得到启示而产生的，并 用于解决优化问题。另外，人们通常是以他们自己及他人的经验来作为决策的依据， 这就构成了p s o 的一个基本概念。 p s o 求解优化问题时，问题的解对应于搜索空间中一只鸟的位置，称这些鸟为 “粒子 ( p a r t i c l e ) 或“主体 ( a g e n t ) 。每个粒子都有自己的位置和速度( 决定飞 行的方向和距离) ，还有一个由被优化函数决定的适应值。各个粒子记忆、追随当前 的最优粒子，在解空间中搜索。每次迭代的过程不是完全随机的，如果找到较好解， 将会以此为依据来寻找下一个解。令p s o 初始化为一群随机粒子( 随机解) ，在每一 次迭代中，粒子通过跟踪两个“极值 来更新自己：第一个就是粒子本身所找到的 最好解，叫做个体极值点( 用p b e s t 表示其位置) ，全局版p s o 中的另一个极值点是 整个种群目前找到的最好解，称为全局极值点( 用g b e s t 表示其位置) ，而局部版p s o 不用整个种群而是用其中一部分作为粒子的邻居，所有邻居中的最好解就是局部极 值点( 用l b e s t 表示其位置) 。 8 华北电力大学硕士学位论文 2 1 2p s 0 算法原理 粒子群算法 s l 是假设在维搜索空间中有腕个粒子，粒子i ( i 一1 ，2 ，“，肌) 的空间 位置为x l 暑，而2 ，) ，将墨带入目标函数就可以计算出其适应值，根据适应 值的大小衡量五的优劣。粒子f 经历的最优位置记为霉一魄，p i 2 ，一，鼬) ，相应的适 应值称为个体最优解p b e s t i 。对于最小化问题，目标函数值越小，对应的适应值越 好。设，为最小化的目标函数，则粒子f 的当前最好位置由下式确定： 玳书一喜 倍1 ， 寻优过程中粒子群经历的最优位置乞= ( p 玫：，”，p ) ，其对应的适应值称为 全局最优解g b e s t 。粒子i 的搜索速度表示为k - “，v i v ，) ，则粒子根据下面的公 式来更新自己的速度和位置： t 彬+ c l 魄一) + c 2 厂2 鲈一) ( 2 - 2 ) 戈妇= + v 跏( 2 3 ) 式中：f = l 2 ，m ，n 一1 ，2 , - - - , n ；t 表示第t 代；为惯性因子；c | 和c 2 为学习因 子，c 1 调节粒子飞向自身最好位置方向的步长，c 2 调节粒子向全局最好位置飞行的 步长；和r 2 是介于【0 ，1 】之间两个独立的随机数；x s 【。，戤。】，根据实际问题来 确定粒子的取值范围；【。】，单步前进的最大值根据粒子的取值区 间长度来确定。群体规模m 通常取2 0 - - 4 0 ，便可以取得较好的效果。公式( 2 2 ) 中1 4 z v n 相当子粒子的当前速度与权值相乘进行加速，其物理意义是表示粒子对当前 自身运动状态的信任，根据自身的速度进行惯性运动；公式中的q r l ( p 抽一屯) 表示粒 子本身的思考，即一中随机行为得到加强，那么他在将来出现的概率将增大，这个 行为就是认知，而且假设获得了加强以后的正确的知识，也就实现了一个增强学习 的过程；公式的最后一部分是社会部分，别是粒子之间的信息共享与合作，粒子本 身的认知将被其他粒子所模仿。 一 2 1 3 基于p s 0 算法的优化方法流程 p s o 算法流程框图1 9 1 如图2 - 1 所示。 9 华北电力大学硕士学位论文 图2 1p s o 算法流程框图 。 对图2 1 的文字相关说明：首先初始化粒子群，随即产生所有粒子的位置和速 度，确定粒子的自身最好位置和全局最好位置；然后，对每个粒子的当前位置与它 经历的自身最好位置进行一个比较，如果当前位置更好些，就作为当前的最好位置， 否则保持自身最好位置不变；再次，对每个粒子的当前位置与它经历的全局最好位 置进行一个比较，如果当前位置更好些，就作为当前的最好位置，否则保持全局最 好位置不变；更新粒子的速度和位置：最后如果还没有到达结束的条件，返回第二 步，开始下一轮迭代计算，否则取全局最好位置为最优解。 利用上述流程，就能对绝大部分优化问题求解，当用于模型辨识时，就是根据 上述流程寻找最优的模型参数，适应度值为模型输出和真实输出的匹配程度；当用 于控制优化时，就是根据上述流程寻找最优的控制器参数，适应度值为该组控制器 参数下系统的响应性能。本文下两章内容既是根据上述原理利用粒子群优化方法解 决循环流化床锅炉协调系统的建模和优化问题。 2 2p s o 算法改进综述 总的来说，粒子群算法具有操作简便、解决问题广泛、对初始值不敏感等优点， 但是在解决某些复杂函数问题时，可能出现易陷入局部极小和收敛速度慢等问题， 于是近些年来，很多学者在改善p s o 的性能上做了很多研究1 1 0 l ，并取得一定的成 果。 1 0 果基本可 是将p s o 时，对最 果；第3 集中改进粒子群算法 1 二进制p s o 最初的p s o 算法是从解决连续优化问题发展起来的，e b e r h a r t 等提出了p s o 的离散二进制版，用来解决工程实际中的组合优化问题。他们在提出的模型中将每 一维和p b e s t t d 限制为1 或者为0 ，而速度不作这种限制。用速度来更新位置 时，如果v u 高一些，粒子的位置嘞更有可能选1 ，v u 低一点则选0 ，阈值在【0 ， 1 】之间，而有这种特点的函数就是s i g m o i d 函数： s 函( 屹) = 1 ( 1 + e x p ( - v 磊) ) 二进制版本p s o 的公式为： i f 竹1 s 喀竹1 ) t h e n 贯1 = 1 e l s et ：1 = 0 向量硝1 的各个分量是【o ，1 】之间的随机数。 2 双种群粒子群的无功优化算法 为加快p s o 算法收敛速度，跳出局部最优解，有文章提出一种基于双种群粒 子群的无功优化算法。由于p s o 算法中惯性常数w 较大，全局寻优能力较强；而w 较小则局部寻优能力较强，在算法前期需要较强的全局寻优能力，而在算法后期则 需要较强的局部寻优能力，以达到较快的收敛速度。故可将粒子分为2 个不同大小 的种群，让种群最的惯性常数w 1 1 1 较大，以加强其全局寻优能力；而让另一个种群 最的惯性常数w 线性减小，以逐步加强其局部寻优能力。随着进化代数的增加而动 态地改变2 个种群的粒子数目。在进化前期需要加强粒子的全局寻优能力，所以弓的 粒子数目较多，而在进化后期需要加强粒子的局部寻优能力，故罡的粒子数目应该 较多，所以在每次进化的过程中动态地改变2 个种群的粒子数目。p i 和罡粒子数为： 气， 墨一0 + 若l ( 1 一0 ) ，3 ， 2 ，。 厶i m x 墨= n i ，3 1 。，4 , 2t r o t 刍亡g 掣， 此时， z ) 一 + 4 对+ 4 九，4 ，4 ，4 为待定系数。 令岛- x ( 0 ) 一4 ，6 2 = 0 - c 弦( 0 ) + c o y ( o ) + q 咒+ c ：岛一4 ，经计算可得： 4 。华 4 。a 2 b 1 - b 2 九一 a 。丝= 丛 ( 3 ) 当；( 一c o + c 1 + c 2 1 ) ：一4 c j 。，_ 1 , 2t m ! = q - = 二至王二学，此时， z ) - a + 4 + 4 九，以，4 ，4 为待定系数。 经计算可得： 华北电力大学硕士学位论文 4 c 1 p 丁b + c 2 9 b 4 一酱 4 - 眢 若k 一时，x ( k ) 有极限，趋向于有限值，表示迭代收敛。由此可知，若要求上面 三种情况x ) 收敛，其条件是：忱l 1 且0 九i l o ，c o 和2 c o - c + 2 o 所 围成的区域； 当 0 时，收敛区域为：c 詈+ c 2 - 2 c o c 一2 q 一2 c + 1 o 和c o 0 所围成的区域。 c o 1 ii ii、 ， 1 2 3 4 乏 - 1 与此可见，参数的选取是影响算法性能和效率的关键，收敛性的讨论为我们提 供了选取参数的依据。基本粒子群优化算法中c o 一般取介于( 0 ，1 ) 之间的随机 数，c l ，c 2 取( 0 ，2 ) 之间的随机数i l 。 1 4 华北电力大学硕士学位论文 第三章基于p s 0 的循环流化床锅炉协调系统智能建模 3 1 引言 循环流化床锅炉具有对燃料的适应性好、锅炉床料热容量大，燃料着火稳定、 燃烧效率高、截面热强度高、负荷调节范围大、调节性能好等明显优点，使电厂投 资和运行费用能得到显著的降低，比其它类型的锅炉具有更为优越的性能。但在其 商用化和大型化的过程中，目前还存在着许多有待解决的问题。这些问题除了循环 流化床本体设计和结构本身存在的问题外，以下在循环流化床锅炉热工自动控制方 面的难题已经成为其推广应用的主要障碍： ( 1 ) 循环流化床锅炉是一个分布参数、非线性、时变、多变量紧密耦合的被 控对象。因此，循环流化床锅炉的自动控制系统比一般的锅炉控制更为复杂。 ( 2 ) 如果采用现代控制理论方法进行控制，其基础是要求被控对象特性具有 较为精确的数学模型。然而，由于循环流化床燃烧本身的复杂性，使得循环流化床 锅炉本身的精确建模成为一件并不容易的事情。 ( 3 ) 由于循环流化床燃烧的复杂性和特殊性，使得循环流化床锅炉的自动控 制系统实现变得十分困难。对一般锅炉和其它过程控制对象行之有效的常规控制方 法，已难以保证循环流化床锅炉各项控制指标的实现。 根据我国以煤作为第一大能源和环境保护的现实情况，我国需要对大型c f b 机 组的设计、运行调试等技术开展深入研究，尤其要开展针对循环流化床的相关智能 建模和优化控制技术研究，使得拥有自主知识产权的国产大型循环流化床锅炉性能 指标达到或超过国外先进水平，以满足我国电力工业可持续发展的需要。本文将着 重针对大型循环流化床锅炉协调系统建模问题进行研究，用来解决多变量紧密耦合 对象的自动控制问题。 3 2 协调控制系统 3 2 1 协调控制系统的任务和要求 单元机组协调控制的任务有三项： ( 1 ) 保证机组输出功率迅速满足电网的要求； ( 2 ) 迅速协调锅炉、汽轮机之间的能量供求关系，使输入机组的热能尽快与 机组的输出功率相适应； 华北电力大学硕士学位论文 ( 3 ) 在各种运行工况下，确保机组安全稳定运行。随着电力工业自动化水平 的提高，发电自动控制( a g c ) 对单元机组协调控制系统的控制品质提出了越来越 高的要求、这些要求主要包括：大范围的负荷变动，良好的负荷静态、动态跟踪性 能、稳定性能等。 1 ) 负荷范围 理想情况下，我们希望能够在整个机组的负荷范围内进行全程控制，但是有很 多实际因素限制了机组协调控制系统和a g c 的投运范围，根据各厂锅炉的实际情 况，c c s 及a g c 的正常负荷调节范围一般在6 0 额定负荷以上。 2 )负荷指令的变化幅度和变化速率 锅炉是一个具有很大热惯性的大迟延对象，从改变锅炉燃烧率指令到其负荷发 生变化的动态调节过程周期较长，因此需要对机组负荷变化的幅度和变化的速率有 所限制，一般负荷变化的幅度应保证在10 - 15 额定负荷以上。而且负荷调整 的时间间隔也要大于锅炉主要参数的动态调节过程周期，一般应为 1 m c r m i n 一3 m c r m i n 【1 5 l 。 3 2 2 协调控制系统原理 ( 1 ) 单元机组对象特点分析 火力发电厂的工艺过程是一个能量转换与平衡的过程。储存在燃料( 煤) 中的 化学能，通过锅炉燃烧、传热，转换成蒸汽的热力势能；又通过汽轮机，将热力势 能转换成机械能，再通过发电机，将机械能转换成电能，最后将电能传输给用户。 所以单元机组是由发电机、汽轮机和锅炉来共同适应电网的能量需求，共同保持机 组的稳定运行的，我们应将其看作一个有机的整体，而不能将汽轮机和锅炉的负荷 分割开讨论。可以将机炉整体调节对象的工艺特性表示成下图： 锅炉热容 汽包汽容过热器蓄能 机前压力 图3 1 机炉协调对象流程图 1 6 从图3 1 的热量使得锅 引起蒸发量的 起主汽压力的 到发电功率的 开度，当阀门 电功率的大小 率改变的需求 经过适当 图3 - 2 协调系统简化框图 蜥一汽机调节阀开度；一汽机实发功率；b 一燃料量；弓一机前压力 o ) 一调门开度对机前压力的扰动 o ) 一燃料量b 对应于机前压力p t 通道的传递函数 o ) 一汽轮机调节阀开度与机组实发功率通道的传递函数； o ) 一燃料量与实发功率通道传递函数 定压运行的单元机组对象为一双输入、双输出的双变量对象，其动态特性可以 用以下传递函数矩阵来表示 1 6 1 。 阱隈暑裂矧 ( 2 ) 单元机组负荷控制的基本方式 单元机组负荷控制主要由其协调控制系统来完成和实现的，为保证负荷控制指 标和机组的安全性，应设计多种运行方式，除取决于锅炉的动态特性、燃料的种类 和供给方式外，还与单元机组的汽压运行方式有关。不同的机组不同的阶段，协调 控制系统运行的方式可能不同，但基本的组成方式有以下几种。 ( 1 ) 炉跟机负荷控制方式 1 7 华北电力大学硕士学位论文 图3 3 协调系统简化框图 图3 4 协调系统简化框图 形。o ) 一汽轮机调节器；形：o ) 一锅炉调节器； o 一功率定值信号；昂一机前压力定值信号；幌一实发功率；弓一机 前压力 这种方式的优点是充分利用了锅炉蓄热量，使机组能较快的跟踪外界负荷的变 化，但是是由于锅炉本身的惯性和迟延，主汽压会有较大的波动，这种大幅度波动 对锅炉的安全稳定运行是不利的，这就要对机组出力变化的幅度和速度加以限制， 所以这种控制方式适用于参加电网调频的机组。 一 ( 2 ) 机跟炉负荷控制方式 图3 - 5 协调系统简化框图 1 8 在这 定，这对 对出力设 机组。 ( 3 ) 图3 - 7 协调系统简化框图 这种控制方式是建立在协调锅炉和汽机适应外界负荷变化能力的基础上的1 1 7 l ， 它既克服了“炉跟机 方式中调用锅炉蓄热量过大而引起的主汽压波动太大的问题， 又解决了“机跟炉 方式中根本不动用锅炉蓄热量一直不能较快地响应负荷变化的 矛盾。实际上，这种方法可以取长补短。 3 3 传递函数建模 3 3 1 求取对象传递函数的意义 随着时代的发展，市场竞争的日益激烈，对产品质量的要求更加严格。而且随 1 9 华北电力大学硕士学位论文 着工业生产规模不断扩大，人工操作和控制在很多情况下已经不能满足生产的要 求，工业过程控制在生产过程中成为必须，它是保证生产过程的安全性、经济性和 快速性的主要技术手段。过程控制首先要掌握被控对象的动态特征，要确定出控制 器的最佳整定参数也必须了解对象的动态特性。 要精确地描述过程的动态行为离不开受控对象的动态数学模型，即对象的传递 函数。工业生产过程的数学模型有静态和动态之分。静态数学模型是过程输出变量 和输入变量之间不随时间变化时的数学关系。动态数学模型是过程输出变量和输入 变量随时间变化时动态关系的数学描述。在火电厂热工过程控制系统的分析设计 中，大多数用于过程的控制算法，其设计依据是被控对象的数学模型。建立控制系 统中各组成环节和各个系统的数学模型不仅是分析和设计控制系统方案的需要，也 是控制系统投运、控制器参数整定的需要，它在操作优化、故障检测和诊断、操作 方案制定等方面也是极其重要的。 在多数情况下被控对象的传递函数是不知道的，或者在正常运行期间模型的参 数可能发生变化，因此利用控制理论去解决实际问题的时候首先需要了解被控对象 的动态特性，对象动