本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和凝結(jié)水節(jié)流的超超臨界機(jī)組協(xié)調(diào)系統(tǒng)智能優(yōu)化控制　出處：《動(dòng)力工程學(xué)報(bào)》2017年08期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)某1000 MW超超臨界機(jī)組,建立了具有較高精度和良好動(dòng)態(tài)性能、考慮機(jī)組回?zé)嵫h(huán)特性的機(jī)組負(fù)荷及主汽壓力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型.在此基礎(chǔ)上,提出了一種協(xié)調(diào)系統(tǒng)綜合智能預(yù)測(cè)優(yōu)化控制方法.該方法利用負(fù)荷及主汽壓力預(yù)測(cè)模型在機(jī)組變負(fù)荷過(guò)程中分別對(duì)除氧器水位調(diào)門(mén)開(kāi)度、汽輪機(jī)調(diào)門(mén)開(kāi)度及燃料量指令進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化,改善協(xié)調(diào)控制效果.借助1 000 MW超超臨界機(jī)組仿真機(jī),進(jìn)行了詳細(xì)的協(xié)調(diào)優(yōu)化控制仿真試驗(yàn).結(jié)果表明:該方法可有效提高機(jī)組動(dòng)態(tài)過(guò)程負(fù)荷的響應(yīng)速度和調(diào)節(jié)精度,大大減小變負(fù)荷過(guò)程中主汽壓力的控制偏差,具有較好的工程實(shí)用性.
[Abstract]:According to a 1000 MW ultra supercritical unit, has high precision and good dynamic performance has been established, the unit load regenerative cycle characteristics of the unit and the main steam pressure of the neural network prediction model. On this basis, put forward the optimization control method of a comprehensive intelligent coordination system prediction. The method uses the load and the main steam pressure prediction model in the process of changing load of deaerator water level valve opening in the turbine unit, and fuel instruction for real-time optimization, improve coordination control effect. With the help of 1000 MW ultra supercritical unit simulation machine, the coordination and optimization of detailed control simulation test. The results show that this method can effectively improve the response speed of the unit the dynamic process of load and adjust the accuracy of control, greatly reduce the deviation of main steam pressure load change process, has good practical value.

【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;北京四方繼保自動(dòng)化股份有限公司;國(guó)網(wǎng)河北省電力公司電力科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61174111)
【分類(lèi)號(hào)】：TM621;TP183
【正文快照】： 北京100085;3.國(guó)網(wǎng)河北省電力公司電力科學(xué)研究院,石家莊050021)受一次能源結(jié)構(gòu)的制約,我國(guó)以燃煤為主的發(fā)電格局短期內(nèi)難以改變.大容量超(超)臨界機(jī)組因其循環(huán)效率高、污染排放低等優(yōu)勢(shì),成為我國(guó)電網(wǎng)的主力機(jī)組.另一方面,生態(tài)環(huán)境惡化、大氣污染等日益嚴(yán)峻的形勢(shì)推動(dòng)了風(fēng)能、

【參考文獻(xiàn)】

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1 馬良玉;成蕾;;考慮回?zé)嵫h(huán)的超超臨界機(jī)組負(fù)荷預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[J];熱力發(fā)電;2016年04期

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4 馬良玉;寧福軍;宋勝男;;凝結(jié)水節(jié)流對(duì)機(jī)組負(fù)荷影響的仿真研究[J];熱力發(fā)電;2015年03期

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7 馬良玉;高志元;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超臨界機(jī)組數(shù)學(xué)模型[J];動(dòng)力工程學(xué)報(bào);2013年07期

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【共引文獻(xiàn)】

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1 馬良玉;成蕾;彭鋼;尹U，

本文編號(hào)：1396146