本发明属于微型燃气机控制,涉及一种微燃机的先进燃烧控制方法。
背景技术:
1、微型燃气轮机是一种小型化的燃气轮机,通常功率不超过1000kw,主要用于分布式发电、无人机、小型动力装置以及一些特定的工业应用中。微型燃气轮机控制系统是一套专门设计用于控制和管理微型燃气轮机运行的电子元器件系统。这些控制系统的设计和功能是确保燃气轮机在各种操作条件下高效、稳定且安全运行的关键。
2、燃烧控制方法通常采用固定的空燃比参数进行控制,无法适应不同负荷和燃料变化的情况,导致能源浪费和环境污染,而且燃烧效率低下,不能保证燃气轮机在各种工况下稳定运行。
技术实现思路
1、本发明提供了一种微燃机的先进燃烧控制方法,提高效率并减少排放,从而增强燃烧效率、降低nox和co2排放、改善燃烧稳定性。
2、本发明采用的技术方案是:
3、一种微燃机的先进燃烧控制方法,其具体步骤如下:
4、s1,实时采集燃料流量、空气流量、燃烧温度、氧含量、排放物浓度;
5、s2,建立描述微燃机燃烧过程的燃烧模型;
6、s3,利用燃烧模型和当前系统状态,预测未来一段时间内的系统行为,包括燃烧温度、氧含量和排放物浓度;
7、s4,基于步骤s3的预测结果,使用优化算法计算得到最优的控制输入,以实现预定的燃烧目标;
8、s5,将优化得到的最优控制输入应用于燃气轮机的燃烧过程,实时监测燃烧过程的实际输出,并与预测结果进行比较,得到预测误差;
9、s6,使用反馈控制器对最优的控制输入进行微调,补偿预测误差。
10、进一步,步骤s2中的燃烧模型建立的具体步骤如下:
11、步骤s21,以燃料流量 f f、空气流量 f a、燃料量及空气流量的比值 λ f作为燃气轮机燃烧系统的输入,以燃烧温度 t c、氧含量 o 2和排放物浓度nox作为燃气轮机燃烧系统的输出,在稳态工况下进行开环阶跃响应实验,通过阶跃响应实验数据辨识建立燃气轮机燃烧系统的数学模型;
12、步骤s22,确定燃气轮机燃烧系统的状态空间模型,如式(1)所示:
13、(1)
14、其中, x( k+1)是燃气轮机燃烧系统在k+1时刻的状态变量, x( k)是燃气轮机燃烧系统在k时刻的状态变量, y( k)是系统在k时刻的输出变量, u( k)是系统在k时刻的输入变量,{ a,b,c}表示燃气轮机燃烧系统的矩阵参数。
15、进一步,步骤s3中建立预测模型对燃气轮机燃烧系统的未来一段时间的状态进行预测,如式(2)所示:
16、 (2)
17、其中,和分别表示在k时刻对未来k+i+1和k+i时刻的预测状态量,表示在k时刻对未来k+i时刻的预测输出量,表示在k时刻对未来k+i时刻的输入变量。
18、进一步,步骤s4的优化算法是梯度下降法或遗传算法。
19、进一步,步骤s4中的最优的控制输入为,为最佳燃料流量,为最佳空气流量,为最佳燃料空气比。
20、进一步,步骤s4中燃烧目标在k时刻的性能指标函数,如式(3)所示
21、 (3)
22、其中, q y和 r u分别为输出误差权重矩阵参数和控制输入权重矩阵参数,为燃气轮机燃烧系统对未来k+i时刻的目标输出设定值。
23、进一步,步骤s5中预测误差的计算形式如下:
24、 (4)
25、其中, e y( k)为预测误差。
26、进一步,所述反馈控制器采用pid控制器。
27、本发明的有益效果:
28、1、以优化燃烧过程,提高效率并减少排放,从而增强燃烧效率、降低nox和co2排放、改善燃烧稳定性。
29、2、应用模型预测控制(mpc)技术,通过建立燃气轮机系统的数学模型,预测未来的系统行为,并优化控制策略以实现预期目标,从而提高控制精度、适应复杂操作条件、优化动态响应。模型预测控制(mpc)是一种利用数学模型预测系统未来行为并优化控制输入的先进控制策略。该算法通过实时计算优化控制策略,动态调整燃料和空气的供给,以实现最优的燃烧效率和最低的污染物排放。
1.一种微燃机的先进燃烧控制方法,其特征在于:具体步骤如下:
2.根据权利要求1所述的一种微燃机的先进燃烧控制方法,其特征在于:步骤s3中建立预测模型对燃气轮机燃烧系统的未来一段时间的状态进行预测,表示为:
3.根据权利要求2所述的一种微燃机的先进燃烧控制方法,其特征在于:步骤s4的优化算法是梯度下降法或遗传算法。
4.根据权利要求3所述的一种微燃机的先进燃烧控制方法,其特征在于:步骤s4中的最优的控制输入为,为最佳燃料流量,为最佳空气流量,为最佳燃料空气比。
5.根据权利要求4所述的一种微燃机的先进燃烧控制方法,其特征在于:步骤s4中燃烧目标在k时刻的性能指标函数,表示为:
6.根据权利要求5所述的一种微燃机的先进燃烧控制方法,其特征在于:步骤s5中预测误差的计算形式表示为:
7.根据权利要求1所述的一种微燃机的先进燃烧控制方法,其特征在于:所述反馈控制器采用pid控制器。