发电过程非线性模型预测控制

目录
第1章 绪论 1
1.1 模型预测控制的发展历程 1
1.2 非线性模型预测控制 3
1.2.1 非线性模型预测控制存在的固有问题 3
1.2.2 精确优化法与近似优化法 4
1.2.3 非线性模型预测控制的有效方法 5
1.2.4 非线性模型预测控制的稳定性问题 10
1.3 智能发电厂模型预测控制 11
1.3.1 发电厂模型预测控制的背景与挑战 11
1.3.2 发电厂模型预测控制的研究现状 15
第2章 非线性模型预测控制的理论基础——非线性约束优化方法 18
2.1 非线性模型预测控制的优化问题 18
2.2 无约束的优化问题 23
2.2.1 解析法 23
2.2.2 直接法 43
2.3 带约束的优化问题 54
2.3.1 带等式约束的优化问题 55
2.3.2 带不等式约束的优化问题 58
2.3.3 带混合约束的优化问题 66
2.3.4 模型预测控制中基本的优化问题求解 81
2.4 现代启发式优化算法 83
2.4.1 模拟退火算法 84
2.4.2 遗传算法 87
2.4.3 蚁群优化算法 93
2.4.4 粒子群优化算法 98
2.5 本章小结 102
第3章 基于反馈线性化的非线性模型预测控制 103
3.1 精确反馈线性化 105
3.1.1 单输入单输出系统精确反馈线性化 105
3.1.2 多输入多输出系统精确反馈线性化 107
3.2 线性控制结构 110
3.3 约束处理 112
3.3.1 非线性约束的展开 113
3.3.2 迭代QP算法 113
3.3.3 算法步骤 115
3.4 仿真结果 116
3.4.1 数字例子 116
3.4.2 搅拌反应器 118
3.5 本章小结 121
第4章 风力发电系统高效非线性模型预测控制 122
4.1 双馈风力发电机组的非线性模型预测控制 123
4.1.1 双馈风力发电机组控制的研究背景 123
4.1.2 电网平衡情况下双馈风力发电机非线性模型预测控制 125
4.1.3 电网不平衡情况下双馈风力发电机非线性模型预测控制 140
4.2 永磁同步电机高效非线性模型预测控制 154
4.2.1 永磁同步电机控制背景 154
4.2.2 PMSM非线性模型建立 155
4.2.3 PMSM状态反馈线性化 156
4.2.4 PMSM的约束模型预测控制策略 158
4.2.5 仿真结果 163
4.3 本章小结 168
第5章 火力发电机组的非线性模型预测控制 169
5.1 基于模糊模型的非线性模型预测迭代学习控制 169
5.1.1 T-S过程模型的描述 170
5.1.2 NMPILC控制律求解 172
5.1.3 NMPILC系统收敛性分析 175
5.1.4 锅炉-汽轮机系统仿真研究 177
5.2 超超临界机组的分级递阶非线性模型预测控制 185
5.2.1 研究背景 185
5.2.2 超超临界机组的控制问题 186
5.2.3 USC系统的分级递阶非线性模型预测控制 188
5.2.4 仿真结果 195
5.3 本章小结 204
第6章 火力发电系统的经济模型预测控制 205
6.1 火电机组稳定模糊经济模型预测控制 206
6.1.1 锅炉-汽轮机模糊模型 206
6.1.2 模糊经济模型预测控制器设计 208
6.1.3 仿真研究 213
6.2 基于深度神经网络的超超临界机组经济模型预测控制 219
6.2.1 超超临界机组模型 219
6.2.2 经济模型预测控制 220
6.2.3 仿真研究 226
6.3 本章小结 232
第7章 核电机组的非线性模型预测控制 233
7.1 基于离线不变集的水位模糊预测控制 233
7.1.1 蒸汽发生器水位控制系统 234
7.1.2 水位模糊系统 238
7.1.3 水位准小模糊预测控制 240
7.1.4 数值仿真研究 245
7.2 重水堆空间功率分散模糊预测控制 248
7.2.1 反应堆功率控制系统 249
7.2.2 模糊建模 252
7.2.3 分散模糊预测控制 255
7.2.4 仿真结果 257
7.3 本章小结 263
参考文献 265