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1000MW超超临界机组汽温多模型预测控制研究
随着能源需求的不断增长，煤炭作为主要的能源，在全球能源消耗中占据着重要的地位。在煤电厂中，锅炉房的热效率直接决定了整个系统的效益。因此，提高锅炉房的热效率是目前研究的热点和难点，有着重要的研究意义。
本文就针对1000MW超超临界机组汽温多模型预测控制进行探究和研究。
一、研究背景
汽轮机锅炉是目前主流的发电系统，在大型火力发电厂中占有主导地位。由于煤炭等非可再生资源的供应有限，发电厂在运行过程中面临着燃料成本的不断攀升和环境保护的压力。因此，在燃烧过程中提高能源利用效率和减少公害排放成为目前研究的热点问题。
本文研究的1000MW超超临界机组是一种大型的火力发电装置，电机的效率和荷载的效率，直接关系到整个装置的效益。锅炉房燃烧过程有着复杂的非线性特性，锅炉负荷又是时变的，所以传统的PID控制方法已经不能满足市场的需求。因此，预测控制技术的发展能够有效地解决锅炉负荷变化造成的热效率波动问题。
二、目标和意义
传统控制算法中，处理的是实时反馈量，容易受到如测量噪声、信号损耗、模型误差等干扰。相比之下，预测控制技术具有优势，通过锅炉负荷的预测可以使控制器根据未来的负荷变化，采取相应的控制策略，从而更好地调节锅炉和汽轮机的运行状态。
本文的研究主要目的是针对1000MW超超临界机组汽温多模型预测控制问题进行深入研究，探寻基于预测控制的技术进行汽轮机锅炉负荷控制的可行性，进一步提高锅炉房的热效率和降低排放损失。同时，提供一种新的控制算法，解决传统PID控制方法无法解决的问题，具有一定的实用价值。
三、数据采集和建模
在研究中，我们采集了各种与锅炉运行相关的信息，如火炉/床温度、二次空气风门开度、负荷、汽轮机排汽压力等，以此建立锅炉负荷预测模型。采用的方法是将时间序列数据进行分解和重构以获取未来一定时间段内的负荷预测值，包括基于ARMA模型和基于支持向量机的预测模型。
其次，为了提高模型的准确性，我们使用了IPS包络数据分析方法对数据进行了处理，进行了数据集的选择，保证了数据的可靠性和有效性。
四、预测控制算法
本研究基于模型预测控制(MPC)进行控制器开发，其中的多模型技术可以更好的满足锅炉负荷的时变性和非线性特性。采用基于支持向量机的负荷预测模型和控制器模型，实时更新模型参数，并通过预测控制器将预测值与实际测量值进行比较，从而实现动态调节和控制。
五、结论
本文对1000MW超超临界机组汽温多模型预测控制问题进行了研究，提出了基于支持向量机模型的负荷预测模型和基于模型预测控制的控制器设计方法。研究结果表明，所提出的算法可以提高锅炉房的热效率和降低排放损失，具有一定的实际应用价值。
未来，我们将进一步优化算法，增加更多的控制参数和预测模型，以满足更高的控制精度和稳定性。