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[摘 要]预测控制采用多步预测、滚动优化和反馈校正等控制策略，具有实现简单、对模型要求低、鲁棒性强、在线计算方便等优点，适用于控制不易建立精确数学模型且比较复杂的工业生产过程。
[关键词]火电厂；热工控制技术；预测控制
中图分类号：TK323 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）15-0031-01
随着电力系统复杂性的不断增加以及对其可靠性和经济性运行要求的提高，近十几年来，针对电厂热工过程的特点，提出了许多基于预测控制理论及其组合的预测控制方法，大大地提高了控制品质。
一、预测控制技术原理探讨
1、预测模型
模型预测控制是一种基于模型的控制算法，这一模型称为预测模型。预测控制算法只注重模型的功能，对模型的形式没有限制。从原理上讲，只要是具有预测功能的信息集合，无论采用什么描述形式，都可以用作预测模型。因此，不论是状态方程、传递函数这类传统的模型，还是阶跃响应、脉冲响应这类非参数模型都可以被用作预测控制算法中的预测模型。此外，具备上述功能的非线性模型、分布参数系统模型也可作为这类系统进行预测控制时的预测模型使用。
2、滚动优化
预测控制也被称为滚动时域控制。在每一个控制周期，预测控制通过最优化某一性能指标来确定接下来若干时刻的控制作用序列。这一性能指标通常可以取对象输出在未来的采样点上跟踪某一期望轨迹的方差为最小，但也可以取更广泛的形式，比如要求控制能量为最小的同时保持输出在某一给定范围内。在得到控制作用序列后，只将第一时刻的控制作用实施下去；到了下一个控制周期，首先更新测量数据和系统状态，将优化时域向前推移，然后重新优化求解性能指标进而确定新的控制作用序列。不同时刻优化性能指标的相对形式是相同的，但其所包含的时间区域则是不同的。因此，预测控制中的优化计算不是一次离线进行，而是在线反复进行的，这就是滚动优化的含义，也是预测控制区别于传统最优控制的根本特点。
3、反馈校正
由于实际过程的非线性、时变性和不可测干扰等因素，预测控制中的模型只能做到对过程的近似描述，因此，反馈校正是必不可少的，只有建立在反馈校正的基础上，滚动优化才有真正的意义。在每个控制周期，预测控制不是把这些控制作用逐一全部实施，而是只实施本时刻的控制作用。到了下一个采样时刻，则首先检测实际的测量输出，利用其与模型预测值比较得到的预测偏差来修正对系统未来的预测，然后再进行新的优化求解。
预测控制是一种基于模型、滚动优化并结合反馈校正的优化控制算法。它综合利用模型信息和实时信息，对目标函数不断进行滚动优化，并根据实际测得的数据对预测模型进行修正或补偿。这种策略在复杂的工业过程控制中获得了广泛的应用。
二、预测控制技术在电厂热工过程中的应用
1、过热汽温控制
一般来说，火电厂锅炉蒸汽温度控制以改变减温水量作为手段。因为大惯性、大延迟以及时变性的特点，再加上该过程的动态特性会因为运行工况的变化作出相应的改变，因此人们往往在过热汽温控制中运用各种先进控制措施，如预测控制和神经网络PID控制等。业内众多专家就预测控制在过热过程中的应用进行研究，提出了建立在变结构基础上的MPC算法，并综合反馈控制以及最优控制，研究出新型的最优预测控制技术等。
2、单元机组负荷控制
作为参数慢时变、非线性与大惯性并存的多变量系统，电厂锅炉的汽机发电单元当遭遇大范围的负荷改变时，就会出现协调控制系统运行缓慢的情况，因此需要采用模型预测控制技术。基于控制输入受到的约束问题，很多学者在单元机组的负荷控制研究中引入了多变量约束MPC算法，为过程的实现提供了可能。该算法具有操作简单、控制能力良好以及在线计算量小的优点。此外，还有学者综合了模糊控制与预测控制技术，研发出模糊预测控制器，这为消除非线性以及大时滞的不良影响提供了有效的方法与途径。
3、主蒸汽压力控制
衡量蒸汽品质的其中一个指标就是主蒸汽压力，如果汽压的波动幅度大，汽轮机组和锅炉的运行将受到影响。而影响汽压扰动的主要因素包括燃料量的扰动以及汽轮机组的汽量扰动。所以，为了确保汽轮机组和锅炉在既安全又经济的状况下运行，就必须控制好蒸汽压力品质。因此，连续时间广义预测控制技术就被运用到电厂锅炉汽机系统的汽压控制过程中，这种预测技术相对于普通技术来说具有明显的优越性。此外，也可以利用阶梯式控制技术对锅炉主蒸汽压力进行广义预测控制。
4、锅炉水位控制
通常来说，锅炉水位系统的变化具有变参数、纯延迟的特点，还会出现虚假水位的状况。如果采用常规的控制系统，结果一般并不理想。因此，可以在汽包水位系统中运用阶梯式广义预测控制技术，其不但可以提高控制精度，而且可以减缓调节器的输出波动。有其他学者提出使用汽包水位MPC预测技术。实验证明，这种技术比常规控制方案更加理想，控制效果长期有效。
5、制粉系统控制
磨煤机制粉系统在实现自动控制时往往会受到大时滞、大惯性以及多变量强耦合和时变性等因素的影响。因此，为了实现该系统的自动控制，必须消除上述因素对磨煤机制粉系统的影响。于是有学者提出了建立神经网络预测模型，并将其运用于制粉系统球磨机。实验证明，该技术方法抗干扰能力非常强，且具有较强的鲁棒性。
6、锅炉燃烧系统控制
受煤的质量、变量间的耦合性、时滞性与燃烧稳定性等因素影响，锅炉燃烧系统可以被视为一个不断波动、不稳定的复杂系统。所以当使用常规控制方法进行控制时，如果因为锅炉的燃烧率不能精确测量计算，那么这种控制方法效果并不好。虽然业界众多学者提出了许多关于锅炉控制的方法，但仅仅处于理论阶段，无法应用到实际中。因此出现了在锅炉燃烧系统中加入预报误差校正的技术，进而弥补了DMC中存在的缺陷，经验证效果良好。
三、预测控制技术的未来研究方向
1、分析MPC技术的鲁棒性与稳定性
从MPC技术出现至今，其理论与应用发展相对完善，但是对于其系统鲁棒性与稳定性的研究并没有取得很大进展，具体表现为：首先，缺少通用参数设计的选择标准；其次，研究分析并没有达到可以定量的地步。所以，今后的基本研究方向为分析MPC技术的稳定性以及鲁棒性。
2、探讨研究新的预测控制技术
虽然MPC算法已经较为成熟，但是预测控制的应用不能仅停留在对已有算法的改进领域内，还需要根据不断涌现的理论，研究出新的MPC算法。MPC算法有模型预测、反馈矫正以及滚动优化3个关键要素，因此要突破旧有的MPC算法框架，就需要在这3个要素上进行研究、突破。因此可以考虑把其他一些先进成熟的控制技术与MPC现有的理论有机结合，或者将能解决MPC上难解问题的理论技术与其他控制技术相结合，比如在MPC算法中加入模糊控制、神经网络、模糊神经网络以及灰色理论等技术理论，在此基础上不断地探讨研究，从而推动新的预测控制技术出现。其中，在电厂热工过程中进行多层智能预测控制是一个热门的发展领域。
四、结语
火电厂热工过程自动控制是保证电厂热力设备和系统安全、经济运行的重要措施和手段。现代工业生产的发展，电能需求量日益增加，电力工业进入了大电网、大机组、高度自动化的时代。火力发电机组也逐渐由过去的中小容量发展为大容量、高参数的单元机组，对热工过程自动控制的要求也越来越高。如何在电厂热工过程控制中采用预测控制技术，是今后的研究的重要内容和方向。
参考文献
[1]王喜庆。预测控制在电厂过热蒸汽温度控制中的应用[J].浙江大学：热能工程，2010.
[2]朱紅霞，沈炯。电厂过热汽温的智能预测控制方法[J].能源研究与利用，2012.
[关键词]火电厂；热工控制技术；预测控制
中图分类号：TK323 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）15-0031-01
随着电力系统复杂性的不断增加以及对其可靠性和经济性运行要求的提高，近十几年来，针对电厂热工过程的特点，提出了许多基于预测控制理论及其组合的预测控制方法，大大地提高了控制品质。
一、预测控制技术原理探讨
1、预测模型
模型预测控制是一种基于模型的控制算法，这一模型称为预测模型。预测控制算法只注重模型的功能，对模型的形式没有限制。从原理上讲，只要是具有预测功能的信息集合，无论采用什么描述形式，都可以用作预测模型。因此，不论是状态方程、传递函数这类传统的模型，还是阶跃响应、脉冲响应这类非参数模型都可以被用作预测控制算法中的预测模型。此外，具备上述功能的非线性模型、分布参数系统模型也可作为这类系统进行预测控制时的预测模型使用。
2、滚动优化
预测控制也被称为滚动时域控制。在每一个控制周期，预测控制通过最优化某一性能指标来确定接下来若干时刻的控制作用序列。这一性能指标通常可以取对象输出在未来的采样点上跟踪某一期望轨迹的方差为最小，但也可以取更广泛的形式，比如要求控制能量为最小的同时保持输出在某一给定范围内。在得到控制作用序列后，只将第一时刻的控制作用实施下去；到了下一个控制周期，首先更新测量数据和系统状态，将优化时域向前推移，然后重新优化求解性能指标进而确定新的控制作用序列。不同时刻优化性能指标的相对形式是相同的，但其所包含的时间区域则是不同的。因此，预测控制中的优化计算不是一次离线进行，而是在线反复进行的，这就是滚动优化的含义，也是预测控制区别于传统最优控制的根本特点。
3、反馈校正
由于实际过程的非线性、时变性和不可测干扰等因素，预测控制中的模型只能做到对过程的近似描述，因此，反馈校正是必不可少的，只有建立在反馈校正的基础上，滚动优化才有真正的意义。在每个控制周期，预测控制不是把这些控制作用逐一全部实施，而是只实施本时刻的控制作用。到了下一个采样时刻，则首先检测实际的测量输出，利用其与模型预测值比较得到的预测偏差来修正对系统未来的预测，然后再进行新的优化求解。
预测控制是一种基于模型、滚动优化并结合反馈校正的优化控制算法。它综合利用模型信息和实时信息，对目标函数不断进行滚动优化，并根据实际测得的数据对预测模型进行修正或补偿。这种策略在复杂的工业过程控制中获得了广泛的应用。
二、预测控制技术在电厂热工过程中的应用
1、过热汽温控制
一般来说，火电厂锅炉蒸汽温度控制以改变减温水量作为手段。因为大惯性、大延迟以及时变性的特点，再加上该过程的动态特性会因为运行工况的变化作出相应的改变，因此人们往往在过热汽温控制中运用各种先进控制措施，如预测控制和神经网络PID控制等。业内众多专家就预测控制在过热过程中的应用进行研究，提出了建立在变结构基础上的MPC算法，并综合反馈控制以及最优控制，研究出新型的最优预测控制技术等。
2、单元机组负荷控制
作为参数慢时变、非线性与大惯性并存的多变量系统，电厂锅炉的汽机发电单元当遭遇大范围的负荷改变时，就会出现协调控制系统运行缓慢的情况，因此需要采用模型预测控制技术。基于控制输入受到的约束问题，很多学者在单元机组的负荷控制研究中引入了多变量约束MPC算法，为过程的实现提供了可能。该算法具有操作简单、控制能力良好以及在线计算量小的优点。此外，还有学者综合了模糊控制与预测控制技术，研发出模糊预测控制器，这为消除非线性以及大时滞的不良影响提供了有效的方法与途径。
3、主蒸汽压力控制
衡量蒸汽品质的其中一个指标就是主蒸汽压力，如果汽压的波动幅度大，汽轮机组和锅炉的运行将受到影响。而影响汽压扰动的主要因素包括燃料量的扰动以及汽轮机组的汽量扰动。所以，为了确保汽轮机组和锅炉在既安全又经济的状况下运行，就必须控制好蒸汽压力品质。因此，连续时间广义预测控制技术就被运用到电厂锅炉汽机系统的汽压控制过程中，这种预测技术相对于普通技术来说具有明显的优越性。此外，也可以利用阶梯式控制技术对锅炉主蒸汽压力进行广义预测控制。
4、锅炉水位控制
通常来说，锅炉水位系统的变化具有变参数、纯延迟的特点，还会出现虚假水位的状况。如果采用常规的控制系统，结果一般并不理想。因此，可以在汽包水位系统中运用阶梯式广义预测控制技术，其不但可以提高控制精度，而且可以减缓调节器的输出波动。有其他学者提出使用汽包水位MPC预测技术。实验证明，这种技术比常规控制方案更加理想，控制效果长期有效。
5、制粉系统控制
磨煤机制粉系统在实现自动控制时往往会受到大时滞、大惯性以及多变量强耦合和时变性等因素的影响。因此，为了实现该系统的自动控制，必须消除上述因素对磨煤机制粉系统的影响。于是有学者提出了建立神经网络预测模型，并将其运用于制粉系统球磨机。实验证明，该技术方法抗干扰能力非常强，且具有较强的鲁棒性。
6、锅炉燃烧系统控制
受煤的质量、变量间的耦合性、时滞性与燃烧稳定性等因素影响，锅炉燃烧系统可以被视为一个不断波动、不稳定的复杂系统。所以当使用常规控制方法进行控制时，如果因为锅炉的燃烧率不能精确测量计算，那么这种控制方法效果并不好。虽然业界众多学者提出了许多关于锅炉控制的方法，但仅仅处于理论阶段，无法应用到实际中。因此出现了在锅炉燃烧系统中加入预报误差校正的技术，进而弥补了DMC中存在的缺陷，经验证效果良好。
三、预测控制技术的未来研究方向
1、分析MPC技术的鲁棒性与稳定性
从MPC技术出现至今，其理论与应用发展相对完善，但是对于其系统鲁棒性与稳定性的研究并没有取得很大进展，具体表现为：首先，缺少通用参数设计的选择标准；其次，研究分析并没有达到可以定量的地步。所以，今后的基本研究方向为分析MPC技术的稳定性以及鲁棒性。
2、探讨研究新的预测控制技术
虽然MPC算法已经较为成熟，但是预测控制的应用不能仅停留在对已有算法的改进领域内，还需要根据不断涌现的理论，研究出新的MPC算法。MPC算法有模型预测、反馈矫正以及滚动优化3个关键要素，因此要突破旧有的MPC算法框架，就需要在这3个要素上进行研究、突破。因此可以考虑把其他一些先进成熟的控制技术与MPC现有的理论有机结合，或者将能解决MPC上难解问题的理论技术与其他控制技术相结合，比如在MPC算法中加入模糊控制、神经网络、模糊神经网络以及灰色理论等技术理论，在此基础上不断地探讨研究，从而推动新的预测控制技术出现。其中，在电厂热工过程中进行多层智能预测控制是一个热门的发展领域。
四、结语
火电厂热工过程自动控制是保证电厂热力设备和系统安全、经济运行的重要措施和手段。现代工业生产的发展，电能需求量日益增加，电力工业进入了大电网、大机组、高度自动化的时代。火力发电机组也逐渐由过去的中小容量发展为大容量、高参数的单元机组，对热工过程自动控制的要求也越来越高。如何在电厂热工过程控制中采用预测控制技术，是今后的研究的重要内容和方向。
参考文献
[1]王喜庆。预测控制在电厂过热蒸汽温度控制中的应用[J].浙江大学：热能工程，2010.
[2]朱紅霞，沈炯。电厂过热汽温的智能预测控制方法[J].能源研究与利用，2012.