基于广义预测控制的燃气轮机IGV开度控制方法及装置与流程

基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法及装置
技术领域
1.本发明涉及燃气轮机控制技术领域，具体涉及一种基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法及装置。


背景技术：

2.燃气-蒸汽联合循环的发电方式具有循环效率高、负荷响应快、环保适应性强等优点，近年来在国内市场迅速发展。燃气轮机主要分为压气机、燃烧室与透平三部分，为了提高发电效率，将燃气轮机做完功的排气引入余热锅炉，产生蒸汽带动蒸汽轮机发电，构成燃气-蒸汽联合循环。为了提高联合循环效率，通常需要使燃气轮机的排气温度尽可能高，而排气温度过高则容易造成部件损坏，造成安全事故，必须对排气温度进行控制。目前在燃机处于部分负荷时主要通过调节压气机进口导叶开度(inlet guide vane，igv)控制燃气轮机的排气温度。
3.在燃机处于部分负荷时，为了使排气温度稳定在温控线附近，ge公司将温控线基准与实际排气温度输入pid控制器，由pid控制器计算igv开度基准，控制igv开度。三菱公司的m701f4型燃机则直接将燃机实际负荷经环境温度、大气压力等修正后由开环函数计算igv开度基准，控制igv开度。在燃机服役时间较短时，两家公司设计的igv开度控制方法均能精准控制排气温度，但是随着燃机工况的变化以及机组设备的老化，控制效果逐渐下降，燃机电厂需支付高额费用聘请制造商对igv控制参数进行优化。所以亟需一种鲁棒性强的燃气轮机igv开度控制方法，可以快速准确地将燃气轮机排气温度控制在温控线附近，且当燃气轮机工况改变或机组老化导致对象特性改变时，依然对燃气轮机排气温度有良好的控制效果。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供一种基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法及装置，解决当燃气轮机工况改变或机组老化导致对象特性改变时，对燃气轮机排气温度的控制效果不佳的问题。
5.为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.第一方面，本发明实施例提供了一种基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法，所述方法包括：
7.建立燃气轮机igv开度到排气温度间的传递函数模型，并基于历史运行数据辨识初始参数；
8.利用所述初始参数建立燃气轮机igv开度的预测模型，并预测不同控制量下的对象输出；
9.引入阶梯因子并对所述控制量进行滚动优化得到目标控制量，作为igv开度控制指令；
10.采用递推最小二乘法在线辨识对预测模型的参数进行校正。
11.本发明实施例提供的基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法，通过引入阶梯因子减少了滚动优化阶段的计算量，通过递推最小二乘法在线辨识，提升了控制系统的鲁棒性，利用广义预测控制原理调节igv开度来控制排气温度，快速准确地将燃气轮机的排气温度控制在温控线附近，并且当燃气轮机工况改变或机组老化导致对象特性改变时，控制效果依然良好。
12.可选地，所述建立燃气轮机igv开度到排气温度间的传递函数模型，并基于历史运行数据辨识初始参数的过程为：
13.利用燃气轮机igv开度与排气温度的对应关系建立传递函数模型其中，k为增益系数，t为惯性时间常数，s为拉普拉斯算子，τ为纯迟延时间；
14.以itae为指标，根据粒子群算法计算k、t、τ取不同值时的itae指标值，itae指标值最小时的k、t、τ即为辨识结果，将此时k、t、τ作为所述预测模型的初始参数。
15.通过建立传递函数模型，并以itae为指标，离线辨识到预测模型的初始参数，反映出对象特性，方便建立预测模型。
16.可选地，所述预测模型的初始参数为传递函数模型转化为差分方程后，差分方程的参数。
17.可选地，所述利用所述初始参数建立燃气轮机igv开度的预测模型，并预测不同控制量下的对象输出的过程为：
18.根据广义预测控制原理建立igv温度控制对象的carima模型：
[0019][0020]
其中，ε(k)为噪声，δ＝1-z-1
，a(z-1
)、b(z-1
)、c(z-1
)是z-1
的多项式，na为系统阶数，nb与对象迟延特性有关，c(z-1
)通常取1；
[0021]
引入丢番图方程：1＝ej(z-1
)a(z-1
)δ+z-jfj
(z-1
)j＝1,2,
…
，
[0022]ej
(z-1
)＝e0+e1z-1
+
…
+e
j-1
z-j+1
，将carima模型与丢番图方程联立再转为差分方程形式得到：
[0023][0024]
其中，为模型预测输出；
[0025]
令gj(z-1
)＝ej(z-1
)b，其中：gj(z-1
)＝g0+g1z-1
+
…
+g
j-1
z-j+1
，由于ej(z-1
)c(z-1
)ε(k+j)项含未来噪声，计算预估值时将其忽略，有：
[0026][0027]
写成矩阵形式，有：其中，
[0028][0029]
n为预测时域大小，nu为控制时域大小，f＝hδu(k)+fy(k)，
[0030][0031]
可选地，所述引入阶梯因子并对所述控制量进行滚动优化得到目标控制量的过程为：
[0032]
引入性能指标j：其中，λ为待调系数，y为输出排气温度，w为排气温度的设定值；
[0033]
引入阶梯因子η：则对于矩阵有：
[0034][0035][0036]
性能指标j为：
[0037]
当时，控制规律为：则控制量为：u(k)＝u(k-1)+δu(k)。
[0038]
定义最优的性能指标函数，控制排气温度尽快跟踪设定值，同时使控制量的变化尽可能小，通过引入阶梯因子，在计算广义预测控制量时避免出现矩阵求逆，大大降低运算量。
[0039]
可选地，阶梯因子的大小根据排气温度与设定值的大小关系进行调整：
[0040]
当排气温度与设定值的差值大于预设差值时，减小阶梯因子的大小；
[0041]
当排气温度与设定值的差值小于预设差值时，增大阶梯因子的大小。
[0042]
根据排气温度与设定值的差值大小调整阶梯因子的大小，在调节初期采取较小的阶梯因子提高响应速度，在调节后期采取较大的阶梯因子提高控制系统平稳性。
[0043]
可选地，采用递推最小二乘法在线辨识时通过设置遗忘因子对历史数据进行筛选，所述遗忘因子的取值范围为0.95-1.0。
[0044]
第二方面，本发明实施例提供了一种基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制装置，所述装置包括：
[0045]
辨识模块，用于建立燃气轮机igv开度到排气温度间的传递函数模型，并基于历史运行数据辨识初始参数；
[0046]
预测模块，用于利用所述初始参数建立燃气轮机igv开度的预测模型，并预测不同控制量下的对象输出；
[0047]
滚动优化模块，用于引入阶梯因子并对所述控制量进行滚动优化得到目标控制量，作为igv开度控制指令；
[0048]
反馈校正模块，用于采用递推最小二乘法在线辨识对预测模型的参数进行校正。
[0049]
本发明实施例提供的基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制装置，利用广义预测控制原理调节igv开度来控制排气温度，可快速地将排气温度控制在温控线附近，且当燃气轮机工况改变或机组老化导致对象特性改变时，控制效果依然良好。
[0050]
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面，或者第一方面任意一种可选实施方式中所述的方法。
[0051]
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面，或者第一方面任意一种可选实施方式中所述的方法。
附图说明
[0052]
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0053]
图1为本发明实施例提供的一种基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法
的流程图；
[0054]
图2为本发明实施例提供的一种基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法的一个具体实施例中的结构示意图；
[0055]
图3为一具体实施例中分别采用pid控制与本发明实施例提供的基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法进行控制的对比结果示意图；
[0056]
图4为另一具体实施例中对象特性发生改变时，分别采用pid控制与本发明实施例提供的基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法进行控制的对比结果示意图；
[0057]
图5为本发明实施例提供的一种基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制装置的结构示意图；
[0058]
图6为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0059]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0060]
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0061]
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0062]
下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
[0063]
实施例1
[0064]
本发明实施例提供了一种基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法，如图1所示，方法包括：
[0065]
步骤s1：建立燃气轮机igv开度到排气温度间的传递函数模型，并基于历史运行数据辨识初始参数。
[0066]
具体地，在一实施例中，建立燃气轮机igv开度到排气温度间的传递函数模型，并基于历史运行数据辨识初始参数的过程为：
[0067]
步骤s11：利用燃气轮机igv开度与排气温度的对应关系建立传递函数模型其中，k为增益系数，t为惯性时间常数，s为拉普拉斯算子，τ为纯迟延时间；
[0068]
步骤s12：以偏差绝对值对时间的积分(integral of time and absolute error，itae)为指标，根据粒子群算法计算k、t、τ取不同值时的itae指标值，itae指标值最小时的k、t、τ即为辨识结果，将此时k、t、τ作为预测模型的初始参数。示例性地，在系统辨识领域，可以在已知对象输入输出数据的前提下，将输入数据输入模型，分析模型输出与实际对象输出偏差绝对值对时间的积分，即itae指标，通过寻优算法不断调整模型参数，直到itae指标最小，此时的模型参数即为辨识结果。在辨识得到初始参数的基础上，根据后项差分法，有其中，ts为采样时间，z-1
是后移算子，结合传递函数模型得到：
[0069]
设y＝t0为对象输出(即排气温度)，u＝u
igv
为控制量，同时是对象的输入(即igv开度)，得到上式的差分方程形式：其中k表示离散时间点。
[0070]
通过建立传递函数模型，并以itae为指标，离线辨识预测模型的初始参数，反映出对象特性，方便建立预测模型。
[0071]
步骤s2：利用所述初始参数建立燃气轮机igv开度的预测模型，并预测不同控制量下的对象输出。本发明实施例提供的基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法的结构示意图如图2所示，输入为温控基准与实际的排气温度，输出为控制量(即igv开度)。
[0072]
具体地，在一实施例中，建立igv温度控制对象的预测模型的过程为：
[0073]
步骤s21：根据广义预测控制原理建立igv温度控制对象的carima模型：
[0074][0075]
其中，ε(k)为噪声，δ＝1-z-1
，a(z-1
)、b(z-1
)、c(z-1
)是z-1
的多项式，na为系统阶数，nb与对象迟延特性有关，c(z-1
)通常取1；
[0076]
步骤s22：引入丢番图方程：1＝ej(z-1
)a(z-1
)δ+z-jfj
(z-1
)j＝1,2,
…
，ej(z-1
)＝e0+e1z-1
+
…
+e
j-1
z-j+1
，将carima模型与丢番图方程联立再转为差分方程形式得到：
[0077][0078]
其中，为模型预测输出；
[0079]
步骤s23：令gj(z-1
)＝ej(z-1
)b，其中：gj(z-1
)＝g0+g1z-1
+
…
+g
j-1
z-j+1
，由于ej(z-1
)c(z-1
)ε(k+j)项含未来噪声，计算预估值时将其忽略，有：
[0080]
[0081]
写成矩阵形式，有：其中，
[0082][0083]
n为预测时域大小，nu为控制时域大小，f＝hδu(k)+fy(k)，
[0084][0085]
步骤s3：引入阶梯因子并对所述控制量进行滚动优化得到目标控制量，作为igv开度控制指令。
[0086]
具体地，在一实施例中，在控制过程中，既希望对象输出y(即燃机排气温度)尽快跟踪设定值w，又要使控制量变化尽可能小，减少igv的动作，步骤s3的具体过程为：
[0087]
步骤s31：引入性能指标j：其中，λ为待调系数，y为输出排气温度，w为排气温度的设定值；
[0088]
示例性地，λ越大表示越关注igv动作，λ越小表示越关注对象输出y跟踪设定值w的效果。常规优化方法为：为了防止控制量突变，对设定值w设置柔化因子α，有：
[0089]
w(k+j)＝αjy(k)+(1-αj)r，其中0≤α《1，r为温控基准，随着时间的增长，设定值w由对象输出y逐渐过渡到温控基准r，
[0090]
令w
t
＝[w(k+1)w(k+2)
…
w(k+n)]，并以模型预测输出代替未来对象的输出，有：当目标函数与控制量变化量的偏导数为0，即时，控制量变化量δu可以使性能指标j取得最小值，即此时取得最优控制律，即：
[0091]
其中为nu阶单位阵，利用最优控制规律求解控制量时需要求逆矩阵，运算量较大，且可能存在奇异矩阵没有逆矩阵的情况，所以本发明实施例引入了阶梯因子，不需要再求解逆矩阵，减小计算量。
[0092]
步骤s32：
[0093]
引入阶梯因子η：则对于矩阵有：
[0094][0095][0096]
性能指标j为：
[0097]
步骤s33：当目标函数与控制量变化量的偏导数为0，即时，控制规律为：则控制量为：u(k)＝u(k-1)+δu(k)。
[0098]
本发明实施例通过定义最优的性能指标函数，控制排气温度尽快跟踪设定值，同时使控制量的变化尽可能小，通过引入阶梯因子，在计算广义预测控制量时避免出现矩阵求逆，大大降低运算量。
[0099]
具体地，在一实施例中，阶梯因子η越小，未来时刻的控制量越小，系统越依赖当前时刻控制量，系统响应越快。因此，根据系统输出值y(即排气温度)与设定值w的差值大小调整阶梯因子η的大小，y(k)表示当前时刻对象输出有：
[0100][0101]
以ky评价系统输出值y与设定值w的差值大小，其中，ky》0，η1≤η2。当排气温度与设定值的差值大于ky时，减小阶梯因子的大小；当排气温度与设定值的差值小于ky时，增大阶梯因子的大小。其中ky是根据燃气轮机系统特性参数人为设定的，将阶梯因子的大小根据排气温度与设定值的大小关系进行调整，在调节初期采取较小的阶梯因子提高响应速度，在调节后期采取较大的阶梯因子提高控制系统平稳性。
[0102]
步骤s4：采用递推最小二乘法在线辨识对预测模型的参数进行校正。
[0103]
示例性地，由于对象特性总是在时刻变化，广义预测控制一般通过在线辨识方法不断修改模型参数，提高控制系统鲁棒性。最常用的在线辨识方法为递推最小二乘法辨识，
递推最小二乘法即每取得一次新的观测数据，就在前次估计的基础上，在下一时刻对模型参数进行修正，根据调整后的模型参数通过预测模型环节与滚动优化环节计算下一时刻的控制量，并继续反馈校正调整模型参数，如此循环。分别定义信息向量h与参数向量θ为：
[0104][0105]
则预测模型的差分方程可以表示为：
[0106]
在线辨识时，对象特性动态变化，必须设置遗忘因子μ，对历史数据适当“遗忘”，使在线辨识的结果更符合当前对象特性，一般遗忘因子μ为0.95至1之间。递推最小二乘法的在线迭代公式为：
[0107]
γ(k)＝p(k-1)h(k)[h
t
(k)p(k-1)h(k)+μ]-1
[0108][0109][0110]
其中p的初始值v为充分大的数，为na+nb阶单位阵，为θ(k)的估计值，初始为辨识得到，即：
[0111]
本发明实施例提供的基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法，通过引入阶梯因子减少了滚动优化阶段的计算量，通过递推最小二乘法在线辨识，提升了控制系统的鲁棒性，利用广义预测控制原理调节igv开度来控制排气温度，快速准确地将燃气轮机的排气温度控制在温控线附近，并且当燃气轮机工况改变或机组老化导致对象特性改变时，控制效果依然良好。
[0112]
在一具体实施例中，某机组igv开度u
igv
到燃机排气温度t0间的传递函数g(s)为：采样时间ts取0.1s，则预测模型输出为：
[0113]
y(k)＝1.931
×
y(k-1)-0.9322
×
y(k-2)-0.0026u(k-10)
[0114]
进一步得到：
[0115]
假设在初始时排气温度t0稳定在580℃，第10s时排气温度基准r阶跃变为590℃，第50s时受到内扰，分别采用pid控制与本发明实施例提供的基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法进行控制，pid控制器参数由matlab自整定得到，ky取2，η1取0.6，η2取0.9，最终结果如图3所示。
[0116]
从图3可以看出，本发明实施例提供的基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制
programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
[0131]
存储器902作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如上述方法实施例中的方法所对应的程序指令/模块。处理器901通过运行存储在存储器902中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的方法。
[0132]
存储器902可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器901所创建的数据等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器902可选包括相对于处理器901远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器901。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0133]
一个或者多个模块存储在存储器902中，当被处理器901执行时，执行上述方法实施例中的方法。
[0134]
上述计算机设备具体细节可以对应参阅上述方法实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
[0135]
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，实现的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-state drive，ssd)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0136]
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

技术特征：
1.一种基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法，其特征在于，包括：建立燃气轮机igv开度到排气温度间的传递函数模型，并基于历史运行数据辨识初始参数；利用所述初始参数建立燃气轮机igv开度的预测模型，并预测不同控制量下的对象输出；引入阶梯因子并对所述控制量进行滚动优化得到目标控制量，作为igv开度控制指令；采用递推最小二乘法在线辨识对预测模型的参数进行校正。2.根据权利要求1所述基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法，其特征在于，所述建立燃气轮机igv开度到排气温度间的传递函数模型，并基于历史运行数据辨识初始参数的过程为：利用燃气轮机igv开度与排气温度的对应关系建立传递函数模型其中，k为增益系数，t为惯性时间常数，s为拉普拉斯算子，τ为纯迟延时间；以itae为指标，根据粒子群算法计算k、t、τ取不同值时的itae指标值，itae指标值最小时的k、t、τ即为辨识结果，将此时k、t、τ作为所述预测模型的初始参数。3.根据权利要求2所述基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法，其特征在于，所述预测模型的初始参数为传递函数模型转化为差分方程后，差分方程的参数。4.根据权利要求1所述基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法，其特征在于，采用递推最小二乘法在线辨识时通过设置遗忘因子对历史数据进行筛选，所述遗忘因子的取值范围为0.95-1.0。5.根据权利要求1所述基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法，其特征在于，所述利用所述初始参数建立燃气轮机igv开度的预测模型，并预测不同控制量下的对象输出的过程为：根据广义预测控制原理建立igv温度控制对象的carima模型：其中，ε(k)为噪声，δ＝1-z-1
，a(z-1
)、b(z-1
)、c(z-1
)是z-1
的多项式，n
a
为系统阶数，n
b
与对象迟延特性有关，c(z-1
)通常取1；引入丢番图方程：1＝e
j
(z-1
)a(z-1
)δ+z-j
f
j
(z-1
)j＝1,2,
…
，将carima模型与丢番图方程联立再转为差分方程形式得到：其中，为模型预测输出；令g
j
(z-1
)＝e
j
(z-1
)b，其中：g
j
(z-1
)＝g0+g1z-1
+
…
+g
j-1
z-j+1
，由于e
j
(z-1
)c(z-1
)ε(k+j)项含未来噪声，计算预估值时将其忽略，有：
写成矩阵形式，有：其中，n为预测时域大小，n
u
为控制时域大小，f＝hδu(k)+fy(k)，6.根据权利要求5所述基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法，其特征在于，所述引入阶梯因子并对所述控制量进行滚动优化得到目标控制量的过程为：引入性能指标j：其中，λ为待调系数，y为输出排气温度，w为排气温度的设定值；引入阶梯因子η：则对于矩阵有：有：
性能指标j为：当时，控制规律为：则控制量为：u(k)＝u(k-1)+δu(k)。7.根据权利要求6所述基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制方法，其特征在于，阶梯因子的大小根据排气温度与设定值的大小关系进行调整：当排气温度与设定值的差值大于预设差值时，减小阶梯因子的大小；当排气温度与设定值的差值小于预设差值时，增大阶梯因子的大小。8.一种基于广义预测控制的燃气轮机igv开度控制装置，其特征在于，所述装置包括：辨识模块，用于建立燃气轮机igv开度到排气温度间的传递函数模型，并基于历史运行数据辨识初始参数；预测模块，用于利用所述初始参数建立燃气轮机igv开度的预测模型，并预测不同控制量下的对象输出；滚动优化模块，用于引入阶梯因子并对所述控制量进行滚动优化得到目标控制量，作为igv开度控制指令；反馈校正模块，用于采用递推最小二乘法在线辨识对预测模型的参数进行校正。9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本发明提供了一种基于广义预测控制的燃气轮机IGV开度控制方法及装置，该方法包括：建立燃气轮机IGV开度到排气温度间的传递函数模型，并基于历史运行数据辨识初始参数；利用初始参数建立燃气轮机IGV开度的预测模型，并预测不同控制量下的对象输出；引入阶梯因子并对控制量进行滚动优化得到目标控制量，作为IGV开度控制指令；通过递推最小二乘法在线校正预测模型的参数，提升控制系统鲁棒性。本发明实施例提供的燃气轮机IGV开度控制方法，利用广义预测控制原理调节IGV开度以控制排气温度，可快速地将排气温度控制在温控线附近，且当对象特性改变时，控制效果依然良好。控制效果依然良好。控制效果依然良好。


技术研发人员：卫星光 肖俊峰 胡孟起 夏林 连小龙 王一丰 姜世杰 田新平
受保护的技术使用者：西安热工研究院有限公司
技术研发日：2023.06.14
技术公布日：2023/8/1