模糊自适应PID控制在太阳能集热发电控制系统中的应用

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【摘要】本文论述模糊自适应pid控制在太阳能集热发电控制系统的实际应用，给出了相关的设计思路，并以太阳能集热发电系统中传热回路出口的蒸汽压力为控制目标借助MATLAB/Simulink进行了系统建模仿真，仿真结果表明该控制策略对于这种非线性、大滞后系统有着良好的控制效果，能够很好的完成工作目标。

【关键词】太阳能集热发电;模糊控制;PID控制;MATLAB/Simulink

近几年聚光太阳能热发电技术在我国发展较快，也取得了较大的成果，因其具有发电转换效率高，可以24小时稳定供电，应用范围广泛等优点，所以具有很好的应用前景。但是由于太阳能热发电控制系统中控制对象比较复杂，参数变化幅度较大，且控制系统的工作环境存在着名目繁多的不确定性干扰，这些不确定性干扰有可能会造成模型参数的变化甚至模型结构突变，而无法保证控制系统继续取得良好的控制性能，因此基于系统简化模型基础上的常规控制方法对于这类工作点大范围变动的系统往往控制效果不佳，所以我们有必要寻找更适合的控制策略。

1.聚光太阳能热发电系统的工作原理

太阳能热发电首先在太阳能集热场通过聚光集热装置把太阳能聚集起来用来加热在集热管中流动的导热介质，然后通过换热器进行热量交换，产生高温高压的热蒸汽被输送到低参数蒸汽发电机组中，从而产生电力，通过变电站后输送到电网上;而从蒸汽机中排出的热蒸汽被压缩到一个标准的冷凝器中然后送回热蒸汽发生器中，再次被加热成为热蒸汽;同样，完成热交换的导热介质也将被返回到集热场中再次被加热;为了使电站能够连续工作，一般都会采用化石能源来补充，也就是在太阳能不够充足时，使用化石能源进行加热的导热介质和太阳能集热场加热的导热介质是并列运行的，可以共同来发电[1]。

2.太阳能热发电系统的组成及被控特点

典型的聚光类太阳能热发电系统主要由主控服务器，网络连接设备，聚光镜自动跟踪监测控制系统，集热传热监测控制系统，蒸汽轮机监测控制系统，电力参数监测控制系统组成，辅助能源子系统等;且根据实际需要可以添加其他必要子系统，如环境监测系统等[2]。

其中太阳能热发电系统中传热回路需要在管路出口处实现恒定温度和压力的蒸汽输出，但是太阳辐射的变化会影响出口蒸汽的数量和蒸汽的质量，所以传热子系统中整个热传递回路的动态特性（响应时间，延时等）也会产生了相当大的变化;因此基于系统简化模型基础上的常规控制方法对于此类工作点控制效果不佳，而模糊自适应PID控制因其能够自动辨识被控过程参数、自动整定控制器参数、自动适应被控过程参数的变化，而成为理想的控制策略[3]。

3.模糊自适应PID控制

3.1 模糊系统的作用

模糊自适应PID控制系统是在常规PID控制器的基础上，将误差e（k）和误差变化率ec（k）作为输入变量，然后模糊化处理，利用计算机知识库中操作员（专家）长期积累的经验知识规则模型化形成的控制规则，经过模糊推理和解模糊化处理，得到三个精确量Kp，Ki，Kd[4];

根据Kp=Kp0+Kp

Ki=Ki0+Ki

Kd=Kd0+Kd

对PID控制器参数进行在线调整，再由PID控制器给出控制信号，从而对被控对象实行有效的控制。其中：Kp0、Ki0、Kd0分别为控制器的比例系数、积分系数和微分作用系数的初始值。

3.2 模糊系统的设计

3.2.1 确定输入、输出变量及其隶属度函数

将传热回路管口蒸汽压力误差e和压力误差变化率ec作为模糊系统的输入变量，调整量Kp，Ki，Kd作为输出变量;在每个变量的取值范围内分别定义7个模糊子集{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}，相应的语言变量为负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。

3.2.2 确定模糊控制规则库

PID调节器的控制规律为：

u（k）=KPe（k）+KiΣe（i）+Kdec（k）

其中：e（k）：为第k个采样点时系统输出与设计值的差;

ec（k）={e（k）-e（k-1）}/ts

Kp：为比例系数;Ki为积分系数;Kd为微分系数;

根据e（k），ec（k）和参数Kp、Ki、Kd的变化关系，参数Kp、Ki、Kd在不同的e（k）和ec（k）下的自调整应满足如下调整原则：

当e（k）较大时，应取较大的Kp和较小的Kd（使系统的响应速度加快），且使Ki=0（避免超调量过大）。

当e（k）和ec（k）中等大小时，应取较小Kp（使系统响应具有较小的超调量）;同时Kd和Ki的取值大小要适中（Kd的取值对系统响应的影响较大）。

当e（k）较小时，应取较大的Kp与Ki（使系统响应具有良好的稳态性能），，Kd的取值要恰当，以避免输出响应在平衡点附近振荡。

根据以上规则可以绘制出Kp、Ki、Kd的模糊控制表，图1为KP的模糊规则表，KI，Kd类似。

图1 KP的模糊规则表

然后用条件语句表述模糊控制规则表如：

If e is Ai，and ec is Bi，then a Kp is Ci，Ki is Di，Kd is Ei;

其中：Ai为输入偏差的语言变量，Bi为输入偏差变化率的语言变量，Ci，Di，Ei为对应的输出控制量的语言变量。

该模糊控制规则库是由3个模糊子规则库组成，每个子规则库由双输人单输出规则组成，且每个子规则库是互相独立的，整个模糊控制规则库由49条规则构成如下：

（1）If（e is NB）and（ec is NB），then（Kp is PB）

（Ki is NB）（Kd is PS）;

（2）If（e is NB）and（ec is NM），then（Kp is PB）

（Ki is NB）（Kd is PS）;

（3）If（e is NB）and（ec is NS），then（Kp is PM）

（Ki is NB）（Kd is Z）;

....

if（e is PB）and（ec is PB），then（Kp is NB）（Ki is PB）（Kd is PB）;

3.2.3 基于模糊规则库构造模糊系统

采用Mamdani极大-极小推理方法合成模糊规则，并用中心平均解模糊器进行模糊判断，然后求出PID控制器参数的三个调整量Kp、Ki、Kd出的精确值。

4.仿真结果及分析

4.1 仿真结果

为了验证模糊自适应PID控制的优越性，本文采用Matlab软件分别进行了传热回路管路出口处蒸汽压力的常规PID与模糊自适应PID控制的仿真，以便比较其控制效果。仿真结果如图2所示。

图2 传热回路口处蒸汽压力控制系统仿真曲线

在控制过程中，在系统的外部加入幅值为08的方波干扰时系统抗干扰曲线如图3所示。

图3 蒸汽压力控制系统抗干扰曲线

4.2 仿真结论

从仿真结果可以看出，模糊自适应PID控制器与常规PID比较，系统具有更小的超调量和较短的调节时间，且具有更好的稳态特性和动态响应特性。从控制系统对方波扰动响应可以看出，虽然两种控制方法都能达到控制目标，但是模糊自适应PID控制系统因其具有调节时间比较短，超调量较小，上升时间和稳态时间也比较短，而明显优于传统PID控制。

参考文献

[1]范兵等.太阳能槽式热发电技术综述[C].第十四届北京科技交流学术月绿色低碳新能源新技术国际研讨会，2011.

[2]孙利国，张耀明等.聚光太阳雨热发电控制系统[J].太阳能，2006，6：30-32.

[3]张先勇，舒杰等.槽式太阳能热发电中的控制技术及研究进展[J].华东电力2008，36（2）：261-264.

[4]沈西蕊，王战朝等.模糊PID自适应控制器的应用设计[J].现代制造技术与装备，2006，6：13-15.

[5]罗智慧，龙新峰.槽式太阳能热发电技术研究现状与发展[J].电力设备，2006，7（11）：29-32.

[6]薛定宇，陈阳泉.基于MATLAB/Simulink的系统仿真技术与应用[M].北京：清华大学出版社，2003.

作者简介：

雅维，女，辽宁抚顺人，兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室硕士研究生在读。

魏宗寿，研究员，现供职于兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室。