ダイナミックマトリックスコントロール（DMC）アルゴリズムの計算には長い時間がかかり、熱制御のリアルタイム性とパフォーマンス要件を満たすことができません。そのため、本論文では、モデル予測およびフィードバック補正段階では小さいサンプリング周期を採用し、ローリング最適化段階ではより長いサンプリング周期を採用することで、予測領域と制御領域を減少させるとともに、最適化行列の次元を減らし、計算時間を大幅に短縮する改良されたDMCアルゴリズムを提案しています。改良されたDMCアルゴリズムを火力制御システムに適用し、モデルマッチング、制御変数の制約、およびモデルミスマッチ3種の状況についてのシミュレーション研究を行いました。シミュレーションの結果、改良されたDMCアルゴリズムは良好な応答特性を持ち、迅速に乱れの影響を克服し、モデルミスマッチの場合にも適した堅牢性を有し、火力発電所の熱制御対象に適していることが示されました。

予測制御; ダイナミックマトリックス制御; 熱制御; サンプリング周期; 窒素低減制御; SCR