Potential of high pressure steam temperature control improvement using model predictive control
Result description
Model Predictive Control is a multivariable control technique that has already been successfully applied in many branches of industry, in particular in the field of control of chemical and petrochemical processes. This paper shows that MPC approach has big and now largely unexploited potential in the area of thermal power plant control as well. The main focus is on boiler control, in particular on the control of superheater and reheater temperatures. Significant control performance improvement that canbe obtained using MPC is well documented. The paper outlines also the derivation of boiler model that is necessary for simulation experiments and its verification using the real measurements.
Keywords
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Možnosti zvýšení kvality regulace teploty vysokotlaké páry pomocí prediktivního řízení
Original language description
Prediktivní řízení založené na modelu (Model Predictive Control ? MPC) je mnoharozměrová regulační technika, která v současnosti dosáhla velkého množství velmi úspěšných praktických aplikací při řízení složitých soustav v chemii, petrochemii i v řadě dalších průmyslových odvětví. Příspěvek ukazuje, že MPC představuje velký potenciál i pro aplikace v oblasti energetiky a lze s ním dosáhnout významného zlepšení regulace a snížení kolísání důležitých veličin elektrárenského kotle. Hlavní pozornost je zaměřena na oblast přehřívání páry. Stejné principy lze však použít i na přihřívání středotlaké páry a s malou změnou dokonce i na oblast samotné výroby páry ? výparník. V rámci příspěvku je nejprve naznačeno odvození přesného dynamického modelu průtočného kotle, který je schopen pracovat v širokém výkonovém spektru a v reálných fyzikálních parametrech. Dynamické i statické vlastnosti modelu jsou ověřeny na reálném měření.
Czech name
Možnosti zvýšení kvality regulace teploty vysokotlaké páry pomocí prediktivního řízení
Czech description
Prediktivní řízení založené na modelu (Model Predictive Control ? MPC) je mnoharozměrová regulační technika, která v současnosti dosáhla velkého množství velmi úspěšných praktických aplikací při řízení složitých soustav v chemii, petrochemii i v řadě dalších průmyslových odvětví. Příspěvek ukazuje, že MPC představuje velký potenciál i pro aplikace v oblasti energetiky a lze s ním dosáhnout významného zlepšení regulace a snížení kolísání důležitých veličin elektrárenského kotle. Hlavní pozornost je zaměřena na oblast přehřívání páry. Stejné principy lze však použít i na přihřívání středotlaké páry a s malou změnou dokonce i na oblast samotné výroby páry ? výparník. V rámci příspěvku je nejprve naznačeno odvození přesného dynamického modelu průtočného kotle, který je schopen pracovat v širokém výkonovém spektru a v reálných fyzikálních parametrech. Dynamické i statické vlastnosti modelu jsou ověřeny na reálném měření.
Classification
Type
Jx - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)
CEP classification
JE - Non-nuclear power engineering, energy consumption and utilization
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
1M06059: Advanced Technologies and Systems for Power Engineering
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Others
Publication year
2011
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Name of the periodical
Kotle a energetická zařízení 2011
ISSN
1804-6673
e-ISSN
—
Volume of the periodical
—
Issue of the periodical within the volume
—
Country of publishing house
CZ - CZECH REPUBLIC
Number of pages
8
Pages from-to
1-8
UT code for WoS article
—
EID of the result in the Scopus database
—
Basic information
Result type
Jx - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)
CEP
JE - Non-nuclear power engineering, energy consumption and utilization
Year of implementation
2011