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基于多变量预测控制的超超临界单元机组协调控制系统研究的开题报告
一、研究背景
随着我国能源需求的增长，超超临界电厂在电力行业中的应用越来越广泛，成为电力系统的重要组成部分。单元机组的协调控制对于电力系统的稳定运行以及发电效率的提高都至关重要。传统的控制方法只考虑了单变量的控制，无法体现多变量之间的影响，因此无法实现优化控制，提高运行效率。
基于多变量预测控制（MPC）的控制方法能有效地解决传统单变量控制方法存在的问题，实现多变量之间的协调控制，提高超超临界单元机组的运行效率。
二、研究目的
本研究旨在基于多变量预测控制的方法，设计一种超超临界单元机组协调控制系统，实现多变量之间的协调控制，提高单元机组的发电效率和运行稳定性。
三、研究内容和方法
1.分析超超临界单元机组的运行特点和控制要求，明确多变量之间的影响关系。
2.构建超超临界单元机组协调控制模型，并采用多变量预测控制算法实现优化控制。
3.搭建超超临界单元机组协调控制系统，实现多变量之间的协调控制。
4.针对研究中可能出现的问题，进行理论分析和算法优化。
5.通过仿真实验验证控制系统的有效性和优越性。
四、研究意义
1.对于超超临界单元机组的控制方法进行了改进和升级，实现了多变量之间的协调控制，提高了单元机组的运行效率和稳定性。
2.为电力行业提供了一种新的控制方法和技术手段，推动电力行业的进步与发展。
3.对于多变量预测控制算法的应用和发展具有重要意义，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。
五、预期成果
通过本研究，预计可以实现超超临界单元机组的协调控制，提高机组的发电效率和运行稳定性。研究成果可以形成论文发表在相关领域的重要期刊上。
六、研究进度安排
第一年：
1.研究超超临界单元机组的运行特点和控制要求，明确多变量之间的影响关系，完成文献综述，撰写开题报告。
2.构建超超临界单元机组协调控制模型并进行算法分析。
3.开始编写控制系统仿真程序。
第二年：
1.完成控制系统仿真程序，对系统进行多次仿真实验并优化程序。
2.对仿真实验结果进行数据分析，发现问题并优化控制算法。
3.进行实际单元机组测试，验证控制效果。
第三年：
1.对实验结果进行数据分析，得出结论，并完成论文撰写和论文的发表。
2.对本研究过程中的研究方法、数据分析方法等进行总结和回顾。
3.完成论文答辩并成功毕业。
七、参考文献
1.高珂.多变量模型预测控制及其在超声捕鲸中的应用[D].南京航空航天大学,2018.
2.田文庆.基于多变量预测控制的超超临界机组主汽压力控制研究[J].电力系统保护与控制,2015(19):60-65.
3.Wang,S.&Shang,X.Multi-objectivedynamicoptimizationforcoordinatedcontrolwithdeepreinforcementlearningonthesupercriticalpowerunit[J].NeuralComputingandApplications,2019(31):1915–1926.