DE102019216239A1

DE102019216239A1 - Method for the predictive control of a technical process

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Publication number: DE102019216239A1
Application number: DE102019216239.8A
Authority: DE
Inventors: Vitalij Ruge; Bernhard Bachmann; Willi Braun; Kilian Link
Original assignee: Siemens Energy Global GmbH and Co KG
Current assignee: Siemens Energy Global GmbH and Co KG
Priority date: 2019-10-22
Filing date: 2019-10-22
Publication date: 2021-04-22
Also published as: WO2021078468A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur prädiktiven Regelung eines technischen Prozesses (3), umfassend ein Modell (6) des technischen Prozesses (3), definiert durch ein nichtlineares Gleichungssystem, einen Zustandsschätzer (5), einen Solver (8) und einen Optimierer (4), der den technischen Prozess (3) durch Regelinformationen steuert. In einem ersten Zyklus bezieht der Zustandsschätzer (5) Messwerte (7) aus dem technischen Prozess (3), schätzt anhand der Messwerte Anfangszustände, und übergibt diese Anfangszustände dem Solver (8) (9). Der Solver (8) löst die Gleichungen des Modells (6) anhand von Startwerten aus dem Optimierer (4) und den Anfangszuständen (9), und übergibt die Lösungen dem Optimierer. Der Optimierer (4) ermittelt anhand der Lösungen Regelinformationen (u) und übergibt diese an den technischen Prozess (3). Erfindungsgemäß verwendet der Solver (8) in einem der darauffolgenden Zyklen die Lösung aus dem davorliegenden Zyklus als Startwerte und übergibt die Startwerte nicht an den Optimierer oder werden durch den Optimierer überschrieben.The invention relates to a method for predictive control of a technical process (3), comprising a model (6) of the technical process (3), defined by a nonlinear system of equations, a state estimator (5), a solver (8) and an optimizer (4) ), which controls the technical process (3) through control information. In a first cycle, the state estimator (5) obtains measured values (7) from the technical process (3), uses the measured values to estimate initial states, and transfers these initial states to the solver (8) (9). The solver (8) solves the equations of the model (6) on the basis of starting values from the optimizer (4) and the initial states (9), and transfers the solutions to the optimizer. The optimizer (4) uses the solutions to determine rule information (u) and transfers this to the technical process (3). According to the invention, the solver (8) uses the solution from the previous cycle as start values in one of the subsequent cycles and does not pass the start values to the optimizer or are overwritten by the optimizer.

Description

Die Erfindung betrifft ein verbessertes Verfahren zur Durchführung einer nichtlinearen modellbasierten prädiktiven Regelung (NMPC). Die Erfindung betrifft außerdem ein Computerprogrammprodukt, eine Speichervorrichtung zur Bereitstellung eines Computerprogrammprodukts, und eine Kraftwerksanlage, an der das Verfahren ausführbar ist.The invention relates to an improved method for performing a non-linear model-based predictive control (NMPC). The invention also relates to a computer program product, a storage device for providing a computer program product, and a power plant on which the method can be carried out.

Nichtlineare modellbasierten prädiktiven Regelverfahren basieren auf einer wiederholt durchgeführten Berechnung und Lösung von Gleichungen zur Optimierung von online-Regel- und Steueraufgaben von technischen Anlagen.Non-linear, model-based predictive control methods are based on a repeated calculation and solution of equations for the optimization of online regulation and control tasks of technical systems.

Situationen in denen zwei oder mehr Komponenten einer technischen Anlage miteinander verbunden sind und sich gegenseitig beeinflussen, bilden ein dynamisches System. In einem dynamischen System, das sich über die Zeit verändert, ändern sich physikalische Variablen in Abhängigkeit externer Einflüsse. Um solche dynamischen Systeme kontrollieren zu können bedarf es einer Kontrolle, die durch einen Regelkreis gesteuert wird.Situations in which two or more components of a technical system are connected to each other and influence each other form a dynamic system. In a dynamic system that changes over time, physical variables change depending on external influences. In order to be able to control such dynamic systems, a control is required that is controlled by a control loop.

Allgemein bekannt ist, dass dynamische Systeme, wie bzw. Regelkreise, auch mittels mathematischer Modelle abgebildet und ausgewertet werden können. Ziel dabei ist es, das widerholte Lösen der nichtlinearen modellbasierten Gleichungen schneller als in Echtzeit durchzuführen, um das Verhalten sehr schneller oder sehr langsamer technischer Prozesse vorab simulieren und prädiktiv optimieren zu können.It is generally known that dynamic systems, such as control loops, can also be mapped and evaluated using mathematical models. The aim is to repeatedly solve the nonlinear model-based equations faster than in real time in order to be able to simulate and predictively optimize the behavior of very fast or very slow technical processes in advance.

Bei der Durchführung einer modellprädiktiven Regelung, insbesondere zur Regelung nichtlinearer Systeme mit mehreren Stellgrößen über einen längeren Zeithorizont, werden üblicherweise sukzessive nichtlineare Optimierungsprobleme mit numerischen Optimierungsverfahren gelöst. Diese Optimierungsverfahren werden auch Optimierer (Optimizer, MPC Controller) genannt.When performing a model predictive control, in particular for controlling non-linear systems with several manipulated variables over a longer time horizon, successive non-linear optimization problems are usually solved with numerical optimization methods. These optimization methods are also called optimizers (optimizers, MPC controllers).

Anhand einer durch den Optimierer optimierten modellprädiktiven Regelung wird ein dynamisches System gesteuert. Beispiele für dynamische Prozesse in einer Kraftwerksanlage, sind neben dem Anfahrprozesse auch dynamische Änderungen von Lastgradienten. In einer Kraftwerksanlage sind dabei weit über 10.000 Variablen zu berücksichtigen.A dynamic system is controlled on the basis of a model predictive control optimized by the optimizer. Examples of dynamic processes in a power plant are, in addition to the start-up processes, dynamic changes in load gradients. Well over 10,000 variables have to be taken into account in a power plant.

Durch die Steuerung verändern sich die Zustände der Variablen des technischen Systems, wie beispielsweise Druck, Temperatur oder Massenstrom. Bei einer bekannten Methode zur modellbasierten prädiktiven Regelung werden Messwerte abgegriffen, und einem Zustandsschätzer (State Estimator) zugeführt. In dem Zustandsschätzer werden die Messwerte verarbeitet. Der Zustandsschätzer schätzt dabei aus den Messwerten Anfangszustände. Dieser Ablauf definiert einen Zeithorizont und findet iterativ und zyklisch statt.The control changes the states of the variables of the technical system, such as pressure, temperature or mass flow. In a known method for model-based predictive control, measured values are tapped and fed to a state estimator. The measured values are processed in the state estimator. The state estimator estimates initial states from the measured values. This process defines a time horizon and takes place iteratively and cyclically.

In dem Optimierer und dem Zustandsschätzer werden dazu nichtlinearen Gleichungen modellbasiert gelöst. Dazu werden zunächst Modelle in Form von nichtlinearen Gleichungen anhand von vorliegenden Daten erstellt. Der Optimierer bezieht dazu die Anfangszustände aus dem Zustandsschätzer. Eine solche Gleichung kann dazu dienen die Brennstoffkosten einer Kraftwerksanlage zu berechnen. Der Optimierer kann aus dieser Berechnung die Brennstoffkosten minimieren. Im Anschluss werden die aufgestellten nichtlinearen Gleichungen in einer Lösungseinheit (Solver) gelöst.For this purpose, nonlinear equations are solved on a model basis in the optimizer and the state estimator. For this purpose, models are first created in the form of non-linear equations on the basis of available data. For this purpose, the optimizer obtains the initial states from the state estimator. Such an equation can be used to calculate the fuel costs of a power plant. The optimizer can use this calculation to minimize fuel costs. Then the established non-linear equations are solved in a solver.

Die Zeit, die der Solver für die Lösung der nichtlinearen Gleichungen benötigt, hängt zum großen Teil von den gewählten Startwerten (Initial Guess) ab, welche der Solver aus dem Optimier bezieht. Um die nichtlinearen Gleichungen möglichst schnell lösen zu können sollten die Startwerte nach Möglichkeit in der Nähe der Lösung liegen. Bei gut gewählten Startwerten spricht man von einem Warmstart, welcher allerdings vom gewählten Optimierungsverfahren auch unterstützt werden muss. Nach der Lösung der nichtlinearen Gleichungen im Solver, übergibt der Solver die Lösung an den Optimierer, und wird gestoppt. Anschließend wird das Optimierungsverfahren neu gestartet und ein neuer Zyklus beginnt.The time that the solver needs to solve the non-linear equations depends largely on the selected starting values (initial guess), which the solver takes from the optimizer. In order to be able to solve the non-linear equations as quickly as possible, the starting values should be close to the solution if possible. If the start values are well chosen, one speaks of a warm start, which, however, must also be supported by the chosen optimization method. After solving the nonlinear equations in the solver, the solver passes the solution to the optimizer and is stopped. The optimization process is then restarted and a new cycle begins.

Bei der technischen Umsetzung im Solver sind neben der eigentlichen Berechnung zusätzlich verschiedene zeitintensive Operationen notwendig, wie z.B. Vorverarbeitungsroutinen, - analysen und Speicheroperationen. Insbesondere wenn der Solver keinen Warmstart unterstützt, ist der Neustart des Optimierungsverfahrens sehr zeitaufwändig.During the technical implementation in the solver, in addition to the actual calculation, various time-consuming operations are also necessary, such as preprocessing routines, analyzes and storage operations. Restarting the optimization process is very time-consuming, especially if the solver does not support a warm start.

Diese zusätzlichen Operationen in Verbindung mit der Zeit, die der Solver zur Lösung der nichtlinearen Gleichungen benötigt, führen dazu, dass Optimierungsverfahren insgesamt sehr aufwendig und Zeitintensiv sind. Es benötigt einige Zeit, um zu einer prädiktiven Regelung zu gelangen. In der Praxis kann das dazu führen, dass diese Optimierungsverfahren nicht online durchgeführt werde können, oder die langen Laufzeiten unter Umständen dazu führen, dass die Modelle nur vereinfacht beschrieben werden können, bzw. dass die prädiktiven Betrachtung der Modelle nur wenige Sekunden in die Zukunft und somit nur ungenau möglich ist.These additional operations, in connection with the time that the solver needs to solve the nonlinear equations, mean that optimization processes are very complex and time-consuming overall. It takes some time to arrive at a predictive control. In practice, this can mean that these optimization processes cannot be carried out online, or the long runtimes can mean that the models can only be described in a simplified manner, or that the predictive consideration of the models only takes a few seconds into the future and is therefore only possible imprecisely.

Aus dem Stand der Technik sind verschiedene Methoden bekannt, wie die Laufzeit von Optimierungsverfahren mittels Nichtlinearen modellbasierten prädiktiven Regelung (NMPC) zur Optimierung einer Regelung in Gas- und Dampfturbinenkraftwerken verbessert werden kann. Um die Laufzeit der online durchgeführten Optimierungsverfahren zu beschleunigen, kann als Startwert das Ergebnis der vorhergehenden Lösung des Solvers verwendet werden. Um dem Lösungsprozess weiter zu beschleunigen, und das Risiko zu minimieren, dass der Solver keine Lösung findet, sind weiterhin verschiedene Methoden bekannt: Various methods are known from the prior art, such as the runtime of optimization methods using non-linear model-based predictive control (NMPC) for optimizing a control in gas and steam turbine power plants can be improved. In order to accelerate the runtime of the optimization process carried out online, the result of the previous solution of the solver can be used as a starting value. In order to further accelerate the solution process and to minimize the risk that the solver does not find a solution, various methods are also known:

Bei einer Methode werden zur Findung eines Startwertes die Optimierungsvariablen von Trajektorien bisheriger Lösungen herangezogen. Bei einer weiteren Methode wird der Vektor der Trajektorien der bisherigen Lösungen herangezogen und verlagert, um zu Startwerten für die Optimierungsvariablen zu gelangen. Dieser Ansatz führt zu einer schnellen Berechnung.In one method, the optimization variables of trajectories of previous solutions are used to find a starting value. In a further method, the vector of the trajectories of the previous solutions is used and relocated in order to arrive at starting values for the optimization variables. This approach leads to a quick calculation.

Durch die im Stand der Technik beschriebenen Methoden zu Beschleunigung der Lösungsfindung kann die Berechnung zwar beschleunigt werden, ist jedoch immer noch zu langsam für komplexe Aufgaben.The calculation can be accelerated by the methods described in the prior art for accelerating the finding of a solution, but it is still too slow for complex tasks.

Es ist daher Aufgabe der Erfindung ein Verfahren anzugeben, dass es ermöglicht eine prädiktive Betrachtung eines technischen Prozesses über einen längeren Zeitraum durch eine genauere Berechnung zu ermöglichen, die Modellgenauigkeit zu verbessern und/oder den Zyklus zu verkürzen. Ferner ist es Aufgabe der Erfindung eine Kraftwerksanlage anzugeben, an der das prädiktive Regelverfahren ausführbar ist, um deren Betriebsweise zu optimieren. Außerdem ist es Aufgabe der Erfindung ein Computerprogrammprodukt, und eine Speichervorrichtung zur Bereitstellung eines Computerprogrammprodukts anzugeben.It is therefore the object of the invention to specify a method that enables a predictive observation of a technical process over a longer period of time by means of a more precise calculation, improves the model accuracy and / or shortens the cycle. A further object of the invention is to specify a power plant on which the predictive control method can be carried out in order to optimize its mode of operation. In addition, the object of the invention is to specify a computer program product and a storage device for providing a computer program product.

Gelöst wird die auf ein Verfahren gerichtete Aufgabe der Erfindung durch ein Verfahren zur prädiktiven Regelung eines technischen Prozesses, umfassend ein Modell des technischen Prozesses, definiert durch ein nichtlineares Gleichungssystem, einen Zustandsschätzer, einen Solver und einen Optimierer, der den technischen Prozess durch Regelinformationen steuert. In einem ersten Zyklus bezieht der Zustandsschätzer Messwerte aus dem technischen Prozess, schätzt Anfangszustände anhand der Messwerte, und übergibt diese Anfangszustände dem Solver. Der Solver löst die Gleichungen des Modells anhand von Startwerten aus dem Optimierer und übergibt die Lösungen der Anfangszustände dem Optimierer. Der Optimierer ermittelt anhand der Lösungen Regelinformationen und übergibt diese an den technischen Prozess. Erfindungsgemäß verwendet der Solver in einem der darauffolgenden Zyklen die Lösung aus dem davorliegenden Zyklus als Startwerte und übergibt nicht die Startwerte an den Optimierer oder werden durch den Optimierer überschrieben.The object of the invention, which is directed to a method, is achieved by a method for predictive control of a technical process, comprising a model of the technical process, defined by a nonlinear system of equations, a state estimator, a solver and an optimizer that controls the technical process using control information. In a first cycle, the state estimator obtains measured values from the technical process, estimates initial states on the basis of the measured values, and transfers these initial states to the solver. The solver solves the equations of the model on the basis of starting values from the optimizer and transfers the solutions of the initial states to the optimizer. The optimizer uses the solutions to determine rule information and transfers this to the technical process. According to the invention, the solver uses the solution from the previous cycle as start values in one of the subsequent cycles and does not transfer the start values to the optimizer or are overwritten by the optimizer.

Folglich löst der Solver nach dem Lösen der Gleichungen weiter prädiktiv die Gleichungen und bei Beginn des nächsten Zyklus setzt der Solver ausgehend von der Lösung der zuletzt gelösten Gleichungen als Startwerte den Zyklus fort.As a result, after solving the equations, the solver continues to solve the equations predictively and at the beginning of the next cycle, the solver continues the cycle based on the solution of the last equations solved as starting values.

Die Erfindung geht von der Überlegung aus, dass der Solver Aufgaben schneller als in Echtzeit löst, und dass die dadurch gewonnen Zeit genutzt werden kann, um Probleme wiederholt zu lösen. Dies ist dadurch möglich, da erfindungsgemäß der Solver die Lösung aus dem davorliegenden Zyklus als Startwerte verwendet und nicht die Startwerte an den Optimierer übergeben oder durch den Optimierer überschrieben werden.The invention is based on the consideration that the solver solves tasks more quickly than in real time, and that the time gained thereby can be used to solve problems repeatedly. This is possible because, according to the invention, the solver uses the solution from the previous cycle as start values and the start values are not transferred to the optimizer or overwritten by the optimizer.

Anwendbar ist die Erfindung insbesondere überall da, wo es lange dauert, bis es sichtbar wird, dass eine Stellgröße auf die Regelung durch eine Regelgröße reagiert. Dies ist beispielsweise bei der Speisewasser-Regelung in Kraftwerken der Fall, insbesondere im Anfahrprozess.The invention can be used in particular wherever it takes a long time before it becomes visible that a manipulated variable reacts to the regulation by a controlled variable. This is the case, for example, with feedwater control in power plants, especially in the start-up process.

Vorteilhafterweise werden bei Beginn eines nächsten Zyklus die Lösungen aus der Gleichungen des ersten Zyklus in einer Speichereinheit im Solver gehalten, und bei Start des nächsten Zyklus die Startwerte aus der Speichereinheit des Solvers geholt.At the beginning of a next cycle, the solutions from the equations of the first cycle are advantageously kept in a storage unit in the solver, and at the start of the next cycle the starting values are fetched from the storage unit of the solver.

Das erfindungsgemäße speicher- und rechenzeiteffiziente Verfahren kommt ohne zeitaufwändige Operationen aus und ist deshalb insbesondere zur Online-Optimierung und modellprädiktiven Regelung geeignet.The method according to the invention, which is efficient in terms of storage and computing time, manages without time-consuming operations and is therefore particularly suitable for online optimization and model predictive control.

Dabei werden Informationen aus der technischen Anlage durch den Zustandsschätzer (State Estimator) verarbeitet und an den Optimierer (MPC Controller) weitergegeben, welcher ausgehend von einer Startlösung eine Lösung für eine Zeitspanne abhängig von der Zielfunktion, den Nebenbedingungen und dem Modell für die technischen Anlage berechnet. Diese Lösung wird auf die technische Anlage auf den nächsten Zeithorizont verschoben und auf diesen aufgeprägt. Dieser Ablauf wiederholt sich zyklisch in regelmäßigen Abständen, die auch Zeithorizont genannt werden. Bei der Durchführung wird die Startlösung für das Optimierungsverfahren aus der berechneten Lösung des vorherigen Zeithorizonts extrapoliert.Information from the technical system is processed by the state estimator and passed on to the optimizer (MPC controller), which, based on an initial solution, calculates a solution for a period of time depending on the target function, the secondary conditions and the model for the technical system . This solution is postponed to the technical system for the next time horizon and imprinted on it. This process repeats itself cyclically at regular intervals, which are also called the time horizon. During implementation, the starting solution for the optimization process is extrapolated from the calculated solution for the previous time horizon.

Die auf eine Kraftwerksanlage gerichtete Aufgabe der Erfindung wird gelöst durch die Merkmale gemäß Anspruch 4, wobei die Kraftwerksanlage derart ausgestaltet ist, dass das Verfahren nach Anspruch 1 darin ausführbar ist, sodass die Kraftwerksanlage durch die prädiktive Regelung optimiert betreibbar ist.The object of the invention directed to a power plant is achieved by the features according to claim 4, the power plant being designed in such a way that the method according to claim 1 can be carried out therein, so that the power plant can be operated in an optimized manner by the predictive control.

Die auf ein Computerprogrammprodukt gerichtete Aufgabe der Erfindung wird gelöst durch die Merkmale gemäß Anspruch 5, wobei Computerprogrammprodukt, vorzugsweise körperlich verkörpert in einem maschinenlesbaren Speichermedium, umfassend ausführbare Instruktionen, eine Recheneinheit veranlasst ein Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4 auszuführen.The object of the invention directed to a computer program product is achieved by the features according to claim 5, wherein the computer program product, preferably embodied physically in a machine-readable storage medium, comprising executable instructions, causes a computing unit to execute a method according to one of claims 1 to 4.

Die auf eine Speichervorrichtung zur Bereitstellung eines Computerprogrammprodukts gerichtete Aufgabe der Erfindung wird gelöst durch die Merkmale gemäß Anspruch 6, wobei die Speichervorrichtung das Computerprogrammprodukt speichert und/oder das Computerprogrammprodukt zur weiteren Nutzung bereitstellt.The object of the invention directed to a storage device for providing a computer program product is achieved by the features according to claim 6, wherein the storage device stores the computer program product and / or provides the computer program product for further use.

Im Folgenden werden die Erfindung und der Unterschied zum Stand der Technik anhand von Figuren näher beschrieben. Dabei beschreibt

1: Ein Prozessschaltbild eines bekannten modellprädiktiven Regelverfahrens aus dem Stand der Technik
2: Ein sequenzieller Ablauf der Berechnung von nichtlinearen Optimierungsproblemen im Solver aus dem Stand der Technik
3: Die Berechnung von nichtlinearen Optimierungsproblemen im Solver gemäß der Erfindung

The invention and the difference to the prior art are described in more detail below with reference to figures. Describes

1 : A process diagram of a known model predictive control method from the prior art
2 : A sequential course of the calculation of nonlinear optimization problems in the solver from the state of the art
3 : The computation of non-linear optimization problems in the solver according to the invention

1 zeigt ein modellprädiktives Regelverfahren 1, wie es aus dem Stand der Technik bekannt ist. Das modellprädiktive Regelverfahren 1 zur Regelung eines technischen Prozesses 3, umfasst einen Zustandsschätzer 5 und einen Controller 2. Der Controller 2 umfasst einen Optimierer 4, ein Modell 6 des technischen Prozesses 3 sowie Zielfunktion und Nebenbedingungen 10. 1 shows a model predictive control method 1 as is known in the art. The model predictive control method 1 to regulate a technical process 3 , includes a state estimator 5 and a controller 2 . The controller 2 includes an optimizer 4th , a model 6th of the technical process 3 as well as objective function and constraints 10 .

Der technische Prozess 3 beschreibt ein dynamisches System wie beispielsweise eine komplexe technische Anlage mit mehreren Stellgrößen. Der technische Prozess 3 ist in dem Modell 6 durch eine Anzahl an nichtlinearen Gleichungen abgebildet. Das Model 6 beschreibt damit eine mathematische Definition eines dynamischen Systems. Das Modell 6 beinhaltet zudem diverse Optimierungsfunktionen, wie zum Beispiel Kostenoptimierungsfunktionen, die ebenfalls durch nichtlineare Gleichungssysteme beschrieben sind. Die modellprädiktive Regelung eines Modells 6 eines technischen Prozesses 3 wird auch Optimierungsproblem bezeichnet.The technical process 3 describes a dynamic system such as a complex technical system with several manipulated variables. The technical process 3 is in the model 6th mapped by a number of non-linear equations. The model 6th describes a mathematical definition of a dynamic system. The model 6th also contains various optimization functions, such as cost optimization functions, which are also described by non-linear systems of equations. The model predictive control of a model 6th of a technical process 3 is also called an optimization problem.

Durch den Controller 2 wird der technische Prozess 3 durch Regelinformationen geregelt, wodurch sich die Zustände des technischen Prozesses, wie beispielsweise Druck, Temperatur oder Massenstrom dynamisch verändern. In dem Zustandsschätzer 5 werden die Messwerte 7 aus dem technischen Prozess 3 zu Anfangszuständen verarbeitet. Der Optimierer 4 erhält diese Anfangszustände von dem Zustandsschätzer 5. In dem Optimierer sind zudem Startwerte hinterlegt.Through the controller 2 becomes the technical process 3 regulated by control information, as a result of which the states of the technical process, such as pressure, temperature or mass flow, change dynamically. In the state estimator 5 are the readings 7th from the technical process 3 processed to initial states. The optimizer 4th receives these initial states from the state estimator 5 . Start values are also stored in the optimizer.

Der Optimierer umfasst einen Solver. Der Solver erhält Startwerte und Anfangszustände aus dem Optimierer. Ausgehend von den Startwerten und den Anfangszuständen, löst der Solver die Gleichungen des Modells mehrfach für den betrachteten Zeithorizont. Die gelösten Gleichungen werden in dem Optimierer 4 verglichen mit der Zielfunktion und den Nebenbedingungen. Bei Abweichungen der Messwerte 7 von dem Modell 6 und dem Zustandsschätzer 5, werden von dem Optimierer 4 Regelinformationen u an den technischen Prozess 3 geleitet, um den technischen Prozess 3 an das Modell 6 anzugleichen. Dieser vorbeschriebene Prozess findet kontinuierlich statt und definiert einen Zyklus. Ein Zyklus entspricht einem Zeithorizont. Beim Neustart eines Zyklus wird der Solver neu initialisiert.The optimizer includes a solver. The solver receives start values and initial states from the optimizer. Based on the starting values and the initial states, the solver solves the equations of the model several times for the time horizon under consideration. The solved equations are used in the optimizer 4th compared to the objective function and the constraints. If there are deviations in the measured values 7th from the model 6th and the state estimator 5 , are used by the optimizer 4th Control information to the technical process 3 directed to the technical process 3 to the model 6th to match. This process described above takes place continuously and defines a cycle. A cycle corresponds to a time horizon. When a cycle is restarted, the solver is reinitialized.

Der Solver 8 löst die nichtlinearen Optimierungsprobleme mit numerischen Optimierungsverfahren. Ziel dabei ist es, den technischen Prozess 3 entsprechend der Optimierungsfunktionen zu kontrollieren und optimal zu regeln und steuern. Dazu werden die modellbasierten nichtlinearen Gleichungen im Solver 8 immer wieder neu gelöst, um das Verhalten der technischen Anlage 3 vorab zu simulieren und prädiktiv zu optimieren.The solver 8th solves the non-linear optimization problems with numerical optimization methods. The aim here is the technical process 3 to control according to the optimization functions and to regulate and control them optimally. For this purpose, the model-based non-linear equations in the solver 8th repeatedly resolved to the behavior of the technical system 3 to simulate in advance and optimize predictively.

Die Zeit, die der Solver 8 für die Lösung der nichtlinearen Gleichungen benötigt, hängt zum großen Teil von den gewählten Startwerten ab. Um die nichtlinearen Gleichungen möglichst schnell lösen zu können sollten die Startwerte nach Möglichkeit in der Nähe der Lösung liegen. Im Stand der Technik bekannt ist, dass als Startwerte für einen neuen Zyklus die Schlusswerte aus dem vorangegangenen Zyklus gesetzt werden. Dazu werden diese Schlusswerte in einen Speicher im Optimierer 4 geschrieben. Bei Beginn eines neuen Zyklus wird der Solver 8 neu initialisiert, indem diese Schlusswerte aus dem Speicher in den Solver 8 geladen und als Startwerte für den neuen Zyklus verwendet werden.The time the solver 8th required for solving the non-linear equations depends largely on the selected starting values. In order to be able to solve the non-linear equations as quickly as possible, the starting values should be close to the solution if possible. It is known in the prior art that the end values from the previous cycle are set as start values for a new cycle. For this purpose, these final values are stored in a memory in the optimizer 4th written. When a new cycle starts, the solver 8th reinitialized by taking these final values from memory into the solver 8th loaded and used as start values for the new cycle.

2 zeigt ein Diagramm, an welchem die sequenzielle Berechnung von nichtlinearen Optimierungsproblemen im Solver 8 beschrieben wird, wie sie aus dem Stand der Technik bekannt ist. Aufgetragen ist die Steuergröße u über der Zeit t. Zum Zeitpunkt 0 beginnt der erste Zyklus, der bei 1 endet. Bei 1 beginnt der zweite Zyklus, der bei 2 endet. Jeder Zyklus definiert einen Zeithorizont. In dem Diagramm sind die Trajektorien t1 und t2 dargestellt. Die Startwerte 9 der Trajektorie t1 werden vom Zustandsschätzer 5 bezogen. Der Solver 8 berechnet anhand der Startwerte die Gleichungen des Models 6 für den ersten Zyklus. Diese Berechnung ist durch die Trajektorie t1 abgebildet. Nach Abschluss der sequenziellen Berechnung im Solver 8 werden die Schlusswerte 11 in einen Speicher geschrieben und die Ergebnisse an den Optimierer übertragen. 2 shows a diagram on which the sequential calculation of nonlinear optimization problems in the solver 8th is described as it is known from the prior art. The control variable u is plotted against the time t. The first cycle begins at time 0 and ends at 1. At 1 the second cycle begins, which ends at 2. Each cycle defines a time horizon. The diagram shows the trajectories t1 and t2. The starting values 9 of the trajectory t1 are determined by the state estimator 5 based. The solver 8th calculates the equations of the model based on the starting values 6th for the first cycle. This calculation is represented by the trajectory t1. After completing the sequential calculation in the solver 8th are the final values 11 written to memory and the results transferred to the optimizer.

Im darauffolgenden zweiten Zyklus bezieht der Solver 8 die gespeicherten Schlusswerte 11 als Startwerte 9 für den zweiten Zyklus sowie Messwerte aus dem Zustandsschätzer. Mit diesen Daten wird der Solver 8 neu initialisiert. Im gezeigten Diagramm führt dies zu einer Verschiebung der Startwerte 9 im zweiten Zyklus für die Trajektorie t2 gegenüber den Schlusswerten 11 der Trajektorie t1.In the second cycle that follows, the solver moves in 8th the stored final values 11 as starting values 9 for the second cycle as well as measured values from the state estimator. With this data, the solver 8th reinitialized. In the diagram shown, this leads to a shift in the start values 9 in the second cycle for the trajectory t2 compared to the final values 11 the trajectory t1.

Bei komplexen Anlagen, wie beispielsweise einer Kraftwerksanlage ist so je nach Komplexität des dynamischen Systems eine prädiktive Regelung von ca. 3 bis 10 Sekunden möglich.In complex systems, such as a power plant, predictive control of approx. 3 to 10 seconds is possible, depending on the complexity of the dynamic system.

3 zeigt die Berechnung von nichtlinearen Optimierungsproblemen im Solver gemäß der Erfindung. Aufgetragen ist die Steuergröße u über der Zeit t. Zum Zeitpunkt 0 beginnt der erste Zyklus. Die Optimierungsfunktion des ersten Zyklus ist durch die Trajektorie t1 dargestellt. Erfindungsgemäß wird zum Zeitpunkt 1 der Solver nicht gestoppt. Das Optimierungsproblem wird somit nicht beendet, sondern lediglich die zu diesem Zeitpunkt vorliegenden Lösungen werden abgegriffen und an den Optimierer weitergegeben. Die Zeit, in welcher der Optimierer diese Werte verarbeitet und einen neuen Zyklus vorbereitet, löst der Solver das Optimierungsproblem weiter, hier dargestellt durch die Trajektorie t3. Die Trajektorie t3 verlängert die Trajektorie t1 und stellt eine Verlängerung des Zeithorizonts dar. Diese definiert die Zeit, in welcher der technische Prozess weiter in die Zukunft prädiktiv regelbar ist. 3 shows the calculation of non-linear optimization problems in the solver according to the invention. The control variable u is plotted against the time t. The first cycle begins at time 0. The optimization function of the first cycle is shown by the trajectory t1. According to the invention at the time 1 the solver does not stop. The optimization problem is therefore not ended, but only the solutions available at this point in time are tapped and passed on to the optimizer. The time in which the optimizer processes these values and prepares a new cycle, the solver further solves the optimization problem, represented here by the trajectory t3. The trajectory t3 extends the trajectory t1 and represents an extension of the time horizon. This defines the time in which the technical process can be predictively regulated further into the future.

Mit Beginn des zweiten Zyklus zum Zeitpunkt 2 startet die Trajektorie t2. Ohne dass der Solver neu gestartet wird, werden die Schlusswerte 11 der Trajektorie t3 auf die Startwerte 9 der Trajektorie t2 aufgeprägt. Dieser Vorgang wiederholt sich für den zweiten Zyklus und die Trajektorie t2.With the start of the second cycle at the time 2 starts the trajectory t2. Without restarting the solver, the final values 11 the trajectory t3 to the starting values 9 impressed on the trajectory t2. This process is repeated for the second cycle and the trajectory t2.

Der zeitaufwändige Neustart des Optimierungsverfahrens wird vermieden, indem das Zeitgitter des Modells adaptiv auf den nachfolgenden Zeithorizont verschoben wird. Dabei werden gleichzeitig die Startwerte 9 der Trajektorien der Zustände auf die vom Zustandsschätzer zur Verfügung gestellten Werte des nächsten Zyklus angepasst. Die dazu notwendigen Anpassungen beim zugrundeliegenden Optimierungsverfahren betreffen die Abbruchkriterien sowie eine Erweiterung der Schnittstellen, um dem Regler jederzeit Zugriff auf die Stellgrößen und Zustandstrajektorien zu ermöglichen. Dadurch entfallen aufwändige Verfahrensschritte, wie z.B. Extrahieren der Werte für eine geeignete Startlösung und verfahrensspezifischer Parameter. Aufgrund der Zeitersparnis kann die Komplexität des Modells gesteigert werden, so dass ein besseres Abbild der Realität und damit eine verbesserte Qualität des Reglers erreicht werden kann.The time-consuming restart of the optimization process is avoided by adaptively shifting the time grid of the model to the subsequent time horizon. At the same time, the start values are used 9 the trajectories of the states are adapted to the values of the next cycle made available by the state estimator. The necessary adjustments to the underlying optimization process relate to the termination criteria and an extension of the interfaces in order to enable the controller to access the manipulated variables and state trajectories at any time. This eliminates the need for complex process steps, such as extracting the values for a suitable starting solution and process-specific parameters. Due to the time saved, the complexity of the model can be increased so that a better representation of reality and thus an improved quality of the controller can be achieved.

Bei komplexen Anlagen, wie beispielsweise einer Kraftwerksanlage ist gemäß der Erfindung eine prädiktive Regelung von bis zu 60 Sekunden möglich.In the case of complex systems, such as a power plant system, predictive control of up to 60 seconds is possible according to the invention.

Claims

A method for the predictive control of a technical process (3), comprising a model (6) of the technical process (3), defined by a nonlinear system of equations, a state estimator (5), a solver (8) and an optimizer (4), the technical process (3) controlled by rule information, in a first cycle - the state estimator (5) obtains measured values (7) from the technical process (3), uses the measured values to estimate initial states, and transfers these initial states to the solver (8) (9), - the solver (8) solves the equations of the model (6) on the basis of starting values from the optimizer (4) and the initial states (9), and transfers the solutions to the optimizer, - The optimizer (4) uses the solutions to determine rule information (u) and transfers this to the technical process (3), with the solver (8) using the solution from the previous cycle as starting values and not the starting values in one of the subsequent cycles passed to the optimizer or overwritten by the optimizer.

Procedure according to Claim 1 , whereby the solver (8) is not stopped after solving the equations.

Procedure according to Claim 2 , the solver (8) the time until the next cycle further solves the equations in order to improve the solution.

Procedure according to Claim 2 , the solver (8) calculating an estimate of the initial state for the next cycle based on the currently available solution.

Computer program product, preferably embodied physically in a machine-readable storage medium, comprising executable instructions which a computing unit initiates a method according to one of the Claims 1 to 4th to execute.

Storage device for providing a computer program product according to Claim 5 , wherein the storage device stores the computer program product and / or makes the computer program product available for further use.

Power plant, comprising a method according to Claim 1 .