本文關(guān)鍵詞：燃?xì)?蒸汽聯(lián)合循環(huán)機(jī)組先進(jìn)負(fù)荷控制系統(tǒng)研究與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán) 模型辨識 模糊控制 廣義預(yù)測控制 模擬退火遺傳算法

【摘要】：燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組依靠其高效率、低污染的優(yōu)勢,如今在許多國家得到了廣泛的應(yīng)用。根據(jù)新制定的聯(lián)合循環(huán)機(jī)組負(fù)荷控制指標(biāo)來看,傳統(tǒng)的負(fù)荷控制系統(tǒng)已經(jīng)難以達(dá)標(biāo)。由于聯(lián)合循環(huán)機(jī)組的負(fù)荷被控對象是一個大慣性、多變量的耦合過程,常規(guī)的控制方案難以滿足控制要求。因此,迫切需要設(shè)計一套適合于該對象的控制系統(tǒng)�；谏鲜鰡栴},本文主要進(jìn)行了以下的研究內(nèi)容：1.重新建立燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)機(jī)組負(fù)荷被控對象模型,將原有的燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速作為安全參數(shù),直接建立燃料閥門開度與機(jī)組實(shí)發(fā)功率的被控對象模型。在高、低兩個負(fù)荷點(diǎn)上進(jìn)行開環(huán)動態(tài)特性試驗,記錄相關(guān)試驗數(shù)據(jù)。采用最小二乘法辨識被控對象模型,并對辨識的傳遞函數(shù)模型進(jìn)行驗證。2.針對原有的負(fù)荷控制系統(tǒng)中燃料指令計算回路過于復(fù)雜的問題,設(shè)計無PID控制器的燃料指令計算回路,從而簡化負(fù)荷控制系統(tǒng)。與此同時,為加快一次調(diào)頻響應(yīng)速率,引入一次調(diào)頻模糊前饋補(bǔ)償,模糊推理采用了Mamdani推理法。并在兩個負(fù)荷點(diǎn)對上述系統(tǒng)進(jìn)行了仿真研究,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的負(fù)荷控制系統(tǒng)在快速性和穩(wěn)定性方面均有所提高。3.在實(shí)際應(yīng)用中,將原有的指令累加控制器改為無負(fù)荷偏差死區(qū)的快速積分控制器,并將上述的改進(jìn)措施應(yīng)用于現(xiàn)場。運(yùn)行結(jié)果表明,改進(jìn)后的聯(lián)合循環(huán)機(jī)組負(fù)荷控制系統(tǒng)控制效果明顯改善。4.分析常規(guī)控制策略局限性的基礎(chǔ)上,設(shè)計一種多變量廣義預(yù)測控制器,運(yùn)用模擬退火遺傳算法對廣義預(yù)測控制算法中的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,避免參數(shù)整定的盲目性和主觀性,為今后預(yù)測控制在聯(lián)合循環(huán)機(jī)組上的應(yīng)用提供了參數(shù)優(yōu)化方案。同時,在兩個負(fù)荷點(diǎn)對上述系統(tǒng)進(jìn)行了仿真研究,并與傳統(tǒng)改進(jìn)后的PII)控制系統(tǒng)進(jìn)行對比,結(jié)果證明,采用多變量預(yù)測控制的負(fù)荷控制系統(tǒng)進(jìn)一步改善了控制品質(zhì),具有廣泛的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán) 模型辨識 模糊控制 廣義預(yù)測控制 模擬退火遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM611.31
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 選題背景及意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 典型燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)類型簡介11-12
• 1.2.2 華東電網(wǎng)針對聯(lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組考核指標(biāo)現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 燃?xì)廨啓C(jī)控制系統(tǒng)研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.4 先進(jìn)控制技術(shù)研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容17-19
• 第二章 燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組被控對象動態(tài)特性研究19-34
• 2.1 引言19
• 2.2 建模工具19
• 2.3 最小二乘法擬合傳遞函數(shù)算法19-22
• 2.4 燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組負(fù)荷被控對象建模22-33
• 2.4.1 燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組在110MW負(fù)荷點(diǎn)的試驗和建模22-27
• 2.4.2 燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組在164MW負(fù)荷點(diǎn)的試驗和建模27-32
• 2.4.3 燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組負(fù)荷被控對象的模型匯總及分析32-33
• 2.5 本章小結(jié)33-34
• 第三章 燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組負(fù)荷控制系統(tǒng)改進(jìn)34-79
• 3.1 引言34-52
• 3.1.1 有PID控制器的燃?xì)廨啓C(jī)燃料指令計算回路34-35
• 3.1.2 聯(lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組傳統(tǒng)負(fù)荷控制系統(tǒng)的試驗分析35-52
• 3.2 燃?xì)廨啓C(jī)燃料指令計算回路的調(diào)整52-54
• 3.3 一次調(diào)頻模糊前饋補(bǔ)償54-58
• 3.3.1 模糊控制基本原理54-56
• 3.3.2 聯(lián)合循環(huán)機(jī)組一次調(diào)頻模糊前饋56-58
• 3.4 燃?xì)廨啓C(jī)負(fù)荷控制內(nèi)回路的參數(shù)優(yōu)化58
• 3.5 聯(lián)合循環(huán)機(jī)組改進(jìn)后負(fù)荷控制系統(tǒng)仿真結(jié)果比較58-75
• 3.5.1 聯(lián)合循環(huán)機(jī)組負(fù)荷指令階躍變化59-63
• 3.5.2 一次調(diào)頻指令變化63-67
• 3.5.3 汽輪機(jī)主蒸汽壓力設(shè)定值變化67-71
• 3.5.4 實(shí)際操作運(yùn)行時設(shè)定值的變化71-75
• 3.6 燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)機(jī)組改進(jìn)后負(fù)荷控制系統(tǒng)的現(xiàn)場應(yīng)用75-77
• 3.7 本章小結(jié)77-79
• 第四章 基于預(yù)測控制算法的燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)機(jī)組先進(jìn)負(fù)荷控制系統(tǒng)79-112
• 4.1 引言79
• 4.2 廣義預(yù)測控制基本算法79-87
• 4.2.1 單輸入單輸出廣義預(yù)測控制基本算法79-82
• 4.2.2 聯(lián)合循環(huán)機(jī)組多輸入多輸出廣義預(yù)測控制基本算法82-86
• 4.2.3 廣義預(yù)測控制算法參數(shù)選擇86-87
• 4.3 模擬退火遺傳算法參數(shù)優(yōu)化87-93
• 4.3.1 遺傳算法88-89
• 4.3.2 模擬退火算法89-90
• 4.3.3 模擬退火遺傳算法90-91
• 4.3.4 基于模擬退火遺傳算法的廣義預(yù)測控制參數(shù)優(yōu)化91-93
• 4.4 聯(lián)合循環(huán)機(jī)組多變量預(yù)測控制系統(tǒng)仿真結(jié)果比較93-110
• 4.4.1 聯(lián)合循環(huán)機(jī)組負(fù)荷指令階躍變化94-98
• 4.4.2 一次調(diào)頻指令變化98-102
• 4.4.3 汽輪機(jī)主蒸汽壓力設(shè)定值變化102-106
• 4.4.4 實(shí)際操作運(yùn)行時設(shè)定值的變化106-110
• 4.5 燃?xì)狻羝?lián)合循環(huán)機(jī)組先進(jìn)負(fù)荷控制系統(tǒng)的現(xiàn)場應(yīng)用110-111
• 4.6 本章小結(jié)111-112
• 第五章 總結(jié)與展望112-115
• 5.1 論文工作總結(jié)112-113
• 5.2 未來工作展望113-115
• 致謝115-116
• 參考文獻(xiàn)116-120
• 碩士期間發(fā)表的科研成果120

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3 任德均;球磨機(jī)負(fù)荷控制系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D];四川大學(xué);2002年

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本文編號：568257