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模型预测控制在超超临界机组AGC协调控制和主汽温控制中的应用
随着电力行业的不断发展和机组技术的不断更新，超超临界机组的运行已经成为电网稳定运行的重要组成部分，而机组运行的协调控制和温度控制是保证机组稳定运行的关键。模型预测控制技术在机组控制中的应用，在AGC协调控制和主汽温控制方面有着显著的优势和潜力。
第一部分：超超临界机组AGC协调控制中的模型预测控制技术
AGC（AutomaticGenerationControl）是保证电力系统平衡和稳定运行的重要控制手段，其主要是通过调节发电机出力实现负荷与发电功率之间的平衡，并维持电网频率的稳定。AGC的控制目标是维持电网的稳定频率，防止频率波动产生事故危害和影响用户用电。而模型预测控制技术可以更加精确地预估负载需求、发电机出力并预测下一时刻的频率变化，从而精确控制AGC的运行，缩小频率偏差范围，提高电网的稳定性。
超超临界机组AGC协调控制中的模型预测控制技术基于建立机组、发电机、辅机和负荷的数学模型，通过对模型的预测优化来实现控制。该控制方法不仅考虑了系统中的各项参数状态，而且能够预测未来一定时间段内的系统运行情况。运用优化算法能够有效地提高控制效率、精确度，并且可处理非线性、多变量的系统控制问题。同时，模型预测控制技术可以实时地为超超临界机组提供优化建议，降低能量消耗，减少CO2排放，从而节能减排。
第二部分：超超临界机组主汽温控制中的模型预测控制技术
主汽温控制是保证机组正常运行和系统热力平衡的关键控制环节，也是保证机组高效运行的重要手段。模型预测控制技术在主汽温控制中的应用可以从两个方面来实现优化控制，一是通过对超超临界燃煤电站的燃烧过程进行建模，来实现优化主汽温控制；二是通过模型控制优化辅机对系统的运行进行有效的控制。
在第一方面，通过建立烟气热力学模型、主汽温度模型和燃烧模型等模型，利用模型预测控制技术实现主汽温度控制的优化。还可以利用模型预测控制技术对多变量控制系统进行联合优化，如主汽温度控制、煤耗控制和烟气流量控制等，提高系统控制的效率和精度。
在第二方面，模型预测控制技术可以结合机器学习算法，建立辅机控制模型，实现对系统运行的精确控制。在实际应用中，通过收集大量机组运行数据并应用于模型训练之中，对各种运行情况进行分类预测，从而预测出辅机在不同情况下对系统的影响。基于模型预测控制技术，辅机控制可以实现更好的动态响应、更为精准的调节，并提高系统的稳定性和经济性。
综合而言，模型预测控制技术在超超临界机组AGC协调控制和主汽温控制中的应用能够在保证机组稳定运行的基础上，提高机组的能效，降低效率损失，提高电力生产效率，促进能源的可持续发展。