水泥纯低温余热发电优化控制软件的研发

论文摘要

水泥行业的纯低温余热发电项目是利用水泥生产过程中的排放的废热烟气进行发电,具有提高能源综合利用率,降低水泥生产成本,保护环境的重要意义。余热锅炉作为纯低温余热发电系统中的重要组成部分,研究有效的控制方案至关重要。余热锅炉是多变量,时延大,非线性的控制对象,也不同一般带燃烧系统锅炉的控制,传统的控制方式往往效果不佳。目前国内大多数水泥余热电站对余热锅炉的控制仍然通过现场操作员的经验来进行人工控制。如何改变这一现状,提高余热电站的自动化水平,完成优化控制是一个迫切应解决的问题。随着各种先进控制理论的日趋成熟,为这一问题的解决提供了新的思路。广义预测控制作为一种新颖的控制方法,在其算法不断改进和理论不断完善的同时,在冶金、化工、建材等多个领域也取得了成功的应用。广义预测控制作为一种重要的自适应控制算法,在具有在线辨识、输出预测和最小输出方差控制的基础上,汲取了滚动优化策略,还具有自适应和预测控制的性能。据此,本文提出了一种将广义预测控制算法应用到水泥余热发电余热锅炉汽包水位控制中的方法。本文研究课题来源于山东省信息产业厅的课题——水泥低温余热发电控制软件开发,结合某水泥厂余热发电的实际情况,针对水泥厂余热发电余热锅炉汽包水位的控制做了深入的研究。以某水泥余热电站的余热锅炉为研究对象,首先分析了余热锅炉汽包水位动态特性和具体工况,通过采集现场数据,并将数据预处理,通过递推最小二乘的方法建立了汽包水位的数学模型。并以该模型作为广义预测控制算法的预测模型,采用直接辨识控制器参数的隐式广义预测控制算法实施对被控对象的控制。该算法既保留了广义预测控制基本特征和优点,即引入不相等的预测长度和控制长度,具有多步输出预测、滚动优化、反馈校正等特征,而且该算法还具有计算量小、易于在实际工程中实现的优点。水泥纯低温余热发电优化控制软件的开发采用Visual Basic程序设计语言实现,结合ABB公司的Freelance800F DCS系统,将广义预测控制算法引入控制回路对余热锅炉汽包水位进行优化控制,并将其编写入优化控制软件中,通过OPC客户端实现与DCS系统的数据交换,以实现优化控制。从整体上说,水泥纯低温余热发电优化控制软件由系统登陆界面、数据库访问、OPC客户端、模型辨识以及广义预测控制等有机联系的环节所组成。为了方便用户的使用和操作,该软件将每个环节都以友好的人机交互界面显示,并针对用户可能出现的误操作给现场造成重大损失,还在相关环节设置了提示以避免不当操作。该优化控制软件的投入使用将大幅度降低余热电站操作员工作强度,在保证系统运行的稳定性、提高水泥余热电站自动化水平以及企业的综合效益方面具有重要的实际意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景和意义
• 1.2 水泥余热发电系统的研究现状
• 1.2.1 国内外水泥余热发电系统的研究现状
• 1.2.2 锅炉汽包水位建模研究现状
• 1.2.3 锅炉汽包水位控制研究现状
• 1.3 本文的研究内容和方法
• 1.4 本章小结
• 第二章 水泥纯低温余热发电机理研究
• 2.1 水泥纯低温余热发电相关介绍
• 2.1.1 水泥余热发电的发展及其特点
• 2.1.2 纯低温余热发电的设备和工艺
• 2.2 纯低温余热发电系统的机理研究
• 2.2.1 双压纯低温余热发电系统
• 2.2.2 水泥纯低温余热发电系统工况介绍
• 2.2.3 优化控制重点及其控制策略分析
• 2.3 本章小结
• 第三章 余热锅炉汽包水位模型的建立
• 3.1 余热锅炉汽包水位特性分析
• 3.2 系统辨识及其方法
• 3.2.1 系统辨识概述
• 3.2.2 系统辨识方法
• 3.2.3 最小二乘辨识原理
• 3.3 余热锅炉汽包水位的最小二乘辨识
• 3.3.1 递推最小二乘辨识算法
• 3.3.2 余热锅炉汽包水位的最小二乘辨识
• 3.4 本章小结
• 第四章 余热锅炉汽包水位的广义预测控制
• 4.1 广义预测控制的理论基础
• 4.1.1 预测控制的基本原理
• 4.1.2 参数自适应控制的基本原理
• 4.2 隐式广义预测控制
• 4.2.1 广义预测控制的基本形式
• 4.2.2 直接辨识控制器参数的隐式广义预测控制
• 4.3 实施广义预测控制的关键问题
• 4.3.1 矩阵求逆的在线实现
• 4.3.2 算法有关参数的选取
• 4.4 广义预测控制的控制效果及其分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 余热发电优化控制软件的设计与实现
• 5.1 水泥纯低温余热发电优化控制软件整体实施方案
• 5.2 余热发电的DCS 系统
• 5.3 优化控制软件两种接口技术的实现
• 5.3.1 OPC 技术的实现
• 5.3.2 数据库访问
• 5.4 余热发电优化控制软件的实现
• 5.4.1 软件的开发环境
• 5.4.2 软件功能及整体介绍
• 5.4.3 模型辨识环节的实现
• 5.4.4 广义预测控制环节的实现
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录
• 一、在校期间发表的学术论文
• 二、在校期间参加的项目
• 三、在校期间获奖情况