燃煤电站碳捕集系统的分布式预测控制研究

《燃煤电站碳捕集系统的分布式预测控制研究》是一篇聚焦于电力行业碳减排技术的学术论文，旨在探讨如何通过分布式预测控制方法优化燃煤电站中碳捕集系统运行效率。随着全球气候变化问题日益严峻，减少二氧化碳排放成为各国关注的重点。燃煤电厂作为主要的碳排放源之一，其碳捕集技术的发展对于实现碳中和目标具有重要意义。

该论文首先对燃煤电站碳捕集系统的基本结构和工作原理进行了介绍。碳捕集系统通常包括吸收、解吸、压缩和储存等环节，其中吸收环节是关键，涉及气体与溶剂之间的化学反应。论文指出，传统的集中式控制方法在面对复杂工况和多变量耦合问题时存在响应慢、控制精度低等问题，难以满足现代电力系统对高效、灵活运行的需求。

为了解决上述问题，论文提出了一种基于分布式预测控制（DPC）的方法。分布式预测控制是一种结合了模型预测控制（MPC）与分布式计算技术的先进控制策略，能够在多个子系统之间进行协同优化，提高整体系统的稳定性和效率。该方法通过将整个碳捕集系统划分为若干个子系统，每个子系统独立运行并与其他子系统共享信息，从而实现更高效的控制决策。

论文详细描述了分布式预测控制算法的设计过程，包括模型建立、优化目标设定以及控制策略的实现。作者构建了一个高精度的动态模型来描述碳捕集系统的运行状态，并采用线性化方法简化模型以适应预测控制的要求。同时，论文还考虑了多种约束条件，如设备容量限制、安全操作边界以及能源消耗等因素，确保控制方案在实际应用中的可行性。

为了验证所提方法的有效性，论文通过仿真测试对分布式预测控制策略进行了评估。实验结果表明，与传统控制方法相比，分布式预测控制能够显著提升碳捕集系统的运行效率，降低能耗，同时保持系统的稳定性。此外，该方法还表现出良好的鲁棒性，在面对外部扰动和参数变化时仍能维持较好的控制性能。

论文进一步探讨了分布式预测控制在实际工程中的应用前景。作者认为，随着人工智能和大数据技术的发展，未来可以将机器学习算法引入分布式预测控制框架，进一步提升系统的自适应能力和智能化水平。此外，论文还建议加强不同子系统之间的通信与协调机制，以实现更加精细的控制和优化。

综上所述，《燃煤电站碳捕集系统的分布式预测控制研究》为燃煤电厂碳捕集技术提供了一种创新性的解决方案，不仅有助于提高碳捕集效率，也为实现低碳发电提供了理论支持和技术参考。该研究对于推动电力行业绿色转型、应对全球气候变化具有重要的现实意义。