Predictive Control Based on an Auto–Regressive Neuro–Fuzzy Model Applied to the Steam Generator Startup Process at a Fossil Power Plant
Control Predictivo Basado en un Modelo Neurodifuso Auto–Regresivo Aplicado al Proceso de Arranque del Degenerador de Vapor de una Unidad Termoeléctrica
José Antonio Ruz Hernández1, Dionisio A. Suárez Cerda2 , Evgen Shelomov1 and Alejandro Villavicencio Ramírez2
1 Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma del Carmen Calle 56 No. 4X Av. Concordia, Cd. del Carmen, Campeche, México. E–mails: jruz@pampano.unacar.mx ; eshelomov@pampano.unacar.mx
2 Instituto de Investigaciones Eléctricas Calle Reforma No. 113, Col. Palmira, Cuernavaca, Morelos, México C.P. 62490. E–mails: suarez@iie.org.mx ; avilla@iie.org.mx
]]>Article received on January 07, 2003
Accepted on March 14, 2003
Abstract
This paper presents an application of artificial intelligence techniques for the improvement of the operation of a thermoelectric unit. The capacity for empirical learning gained from artificial intelligence systems was utilized in the development of the strategy. A neuro–fuzzy model for the steam generator startup process is obtained from experimental data. Ultimately, the neuro–fuzzy model is combined with a predictive control algorithm to produce a control strategy for the heating stage of the steam generator. This provides the operators at the fossil power plant with the necessary information to efficiently accomplish the heating process. The information gained from the control strategy is not directly applied to an automatic control scheme; instead it is presented to the operator who then decides on its application. Therefore, in this way the information is used to develop a strategy that takes into consideration the personal capacity and the working routine of the operator. The simulation tests that were carried out demonstrated the feasibility and the beneficial results that can be obtained fromthe application of any of the three variants of predictive control proposed in this paper.
Keywords: Predictive control, optimization, ANFIS, auto–regressive model, steam generator, fossil power plant.
Resumen
En este trabajo se presenta una aplicación de técnicas de inteligencia artificial al mejoramiento de la operación de una unidad termoeléctrica. El desarrollo llevado a cabo aprovecha la capacidad de aprendizaje a partir de experiencias, que ofrecen los sistemas basados en inteligencia artificial. Usando datos experimentales, se obtiene un modelo neurodifuso del comportamiento del arranque de un generador de vapor. Posteriormente, este modelo se combina con un algoritmo de control predictivo para construir una estrategia de control para la etapa de calentamiento del generador de vapor, la cual permite ofrecer a los operadores de la unidad termoeléctrica la información requerida para llevar a cabo de manera eficiente el calentamiento. La información generada por la estrategia de control no se aplica directamente en un esquema de control automático, sino que se ofrece al operador y éste decide en última instancia su aplicación. Por la manera como es empleada la información generada, la estrategia toma en cuenta las limitaciones y las costumbres de los operadores. Las pruebas en simulación llevadas a cabo muestran la factibilidad de la estrategia y el buen desempeño que se obtiene a través de la aplicación de cualquiera de las tres variantes de control predictivo ofrecidas.
]]> Palabras Clave: Control predictivo, optimización, ANFIS, modelo auto–regresivo, generador de vapor, central termoeléctrica.
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