300MW燃煤机组非线性动态模型与非线性控制软件包

本项目针对300MW燃煤机组,研究了建模的理论方法,建立了一套表征机炉局部子系统和设备的动态模型;采用机理分析与实际数据修正相结合的方法建立了300MW燃煤机组的整体动态模型和用于协调控制系统设计的机炉简化模型;建立了用于机组动态特性分析和控制系统研究的专用仿真系统。该系统可方便地与DCS互连,为研究单元机组控制系统提供了先进的手段;针对火电机组的非线性特征,研究了鲁棒控制、模糊多模型控制等单元机组协调控制策略;采用模糊多模型自适应控制方法,建立了不同工作点的多个线性化模型,分别设计了多变量内模控制器。     

300MW燃煤机组非线性动态模型与非线性控制软件包

本项目针对300MW燃煤机组,研究了建模的理论方法,建立了一套表征机炉局部子系统和设备的动态模型;采用机理分析与实际数据修正相结合的方法建立了300MW燃煤机组的整体动态模型和用于协调控制系统设计的机炉简化模型;建立了用于机组动态特性分析和控制系统研究的专用仿真系统。该系统可方便地与DCS互连,为研究单元机组控制系统提供了先进的手段;针对火电机组的非线性特征,研究了鲁棒控制、模糊多模型控制等单元机组协调控制策略;采用模糊多模型自适应控制方法,建立了不同工作点的多个线性化模型,分别设计了多变量内模控制器。     

300MW燃煤机组非线性动态模型与非线性控制软件包

本项目针对300 MW燃煤机组,研究了建模的理论方法,建立了一套表征机炉局部子系统和设备的动态模型;采用机理分析与实际数据修正相结合的方法建立了300 MW燃煤机组的整体动态模型和用于协调控制系统设计的机炉简化模型;建立了用于机组动态特性分析和控制系统研究的专用仿真系统。该系统可方便地与DCS互连,为研究单元机组控制系统提供了先进的手段;针对火电机组的非线性特征,研究了鲁棒控制、模糊多模型控制等单元机组协调控制策略;采用模糊多模型自适应控制方法,建立了不同工作点的多个线性化模型,分别设计了多变量内模控制器。     

300 MW燃煤机组非线性动态模型与非线性控制软件包

本项目针对300MW燃煤机组,研究了建模的理论方法,建立了一套表征机炉局部子系统和设备的动态模型;采用机理分析与实际数据修正相结合的方法建立了300MW燃煤机组的整体动态模型和用于协调控制系统设计的机炉简化模型;建立了用于机组动态特性分析和控制系统研究的专用仿真系统。该系统可方便地与DCS互连,为研究单元机组控制系统提供了先进的手段;针对火电机组的非线性特征,研究了鲁棒控制、模糊多模型控制等单元机组协调控制策略;采用模糊多模型自适应控制方法,建立了不同工作点的多个线性化模型,分别设计了多变量内模控制器。     

300MW燃煤机组非线性动态模型与非线性控制软件包

本项目针对300MW燃煤机组,研究了建模的理论方法,建立了一套表征机炉局部子系统和设备的动态模型;采用机理分析与实际数据修正相结合的方法建立了300MW燃煤机组的整体动态模型和用于     

汽包炉单元机组的滑压工况通用非线性输出跟踪控制

正确反映机组动态特性的系统非线性模型和品质优良的非线性控制系统设计,是从本质上解决单元机组大范围、全工况优化运行,提高机组的快速负荷响应能力的2个根本问题。解决机理模型的准确性和复杂性的矛盾是非线性控制系统设计的关键。模型和控制的通用性是使控制系统能够广泛应用的便利条件。针对以上3方面的问题,提出了基于汽包炉单元机组机理模型的非线性稳定逆输出跟踪控制方法,首先建立能够正确反映机组动态特性的适度复杂的机理模型,构造输出项,使稳定逆解存在,并分析期望输出设定的合理性、可行性,然后设计非线性输出跟踪控制器,证明了该控制器的闭环稳定性。通过对河津电厂300MW燃煤机组仿真实验与现场DCS实时数据比较分析,验证了系统的有效性。     

基于动态解耦的模糊多模型协调控制系统应用研究

大型火电单元机组的协调控制对象是一个多变量、强耦合的控制对象,针对此对象设计合适的解耦控制器是急需解决的问题。由于非线性系统可以用多个线性模型来逼近,多模型方法被认为是处理非线性系统常用的方法和技术。该文以330MW单元机组为仿真模型,针对协调控制系统的非线性和耦合等特性,首先建立协调控制系统的非线性模型,然后对此模型在3个工况点下进行线性化,设计与之对应的多变量动态解耦控制器,进而用T-S模糊模型合成出模糊多模型全局控制系统。仿真研究结果证明了这种新型协调控制系统的有效性。     

改进DRNN在单元机组协调控制系统参数整定中应用

为协调单元机组机炉特性差异、提高机组运行水平,针对单元机组非线性、强耦合性和参数时变的特点,设计并仿真研究了一种基于改进对角递归神经网络(DRNN)的单元机组协调控制器.该控制器采用DRNN网络整定的PID控制器代替协调解耦控制系统中的常规PID控制器.并在常规DRNN中引入带动量项的PID梯度优化算法,使DRNN网络具有更快的跟踪性和收敛性:在此基础上,针对某300 MW直流燃煤机组在100%、70%负荷工况下的线性模型和某330 MW机组非线性动态模型,分别进行了负荷扰动和主蒸汽压力2种扰动下的仿真研究.仿真结果表明,与常规PID协调控制器相比.所提出的协调控制器具有响应速度快、自适应能力强、抗干扰能力强等特点.表现出更好的静态性能和动态性能.     

基于模糊多模型330MW单元机组协调控制系统

针对330MW单元机组的仿真模型,绘出了其相对非线性测度曲线,并据此得出了单元机组在多个典型工作点的线性化模型;然后对线性化模型设计动态解耦控制器,并用T-S模糊模型合成出协调控制系统的全局控制器;最后对此协调控制系统的全局稳定性进行了证明。仿真研究证明了控制算法设计的有效性。     

模糊多模型控制及其对500MW单元机组协调控制系统的仿真研究

为解决火电单元机组协调控制系统的动态非线性和耦合特性，设计了基于T—S模糊模型和动态解耦PID控制器的模糊多模型协调控制系统。首先针对一个500MW单元机组的仿真模型，绘出了其相对非线性测度曲线，并据此得出了单元机组在典型工作点的5个线性化模型；然后对每个线性化模型分别设计了动态解耦PID控制器，并用T—S模糊模型合成出协调控制系统的全局控制器；最后使用Lyapunov稳定性定理及其推论对此协调控制系统的全局稳定性进行了证明。仿真研究证明了控制算法设计的有效性。     

机炉协调系统的动态矩阵控制仿真研究

针对火电单元机组负荷控制系统多变量强耦合的特点,将多变量DMC(动态矩阵控制)策略应用于负荷预测控制系统,对300MW燃煤直流锅炉再热机组固定参数模型和变参数模型分别进行了仿真研究。结果表明,多变量DMC算法内含的解耦机制和优良的控制品质,使得单元机组负荷预测控制系统在不同的负荷下均获得了满意的控制效果,负荷跟踪性能好,鲁棒性强。     

基于模糊Lyapunov函数的机炉协调跟踪控制器设计

针对火力发电机组具有强非线性,现场运行中存在参数变动等特点,提出了一种基于机炉协调系统的T-S模糊模型进行鲁棒跟踪控制器设计的方法。首先针对一个锅炉—汽轮机模型中存在的非线性项,利用替换拆分方法,并考虑了参数变动因素,建立了系统的T-S模糊不确定参数模型。然后利用并行分配补偿方法设计模糊控制器,基于模糊Lyapunov函数进行控制系统的稳定性分析,借助线性矩阵不等式方法(linear matrix inequalities,LMI)将稳定性判据转换成凸优化问题,得到了宽松的系统保性能稳定跟踪控制率。最后将所设计的控制器用于机炉协调系统的跟踪控制,通过对比验证,证明了所提方法的有效性。     

姚孟电厂2号机300 MW单元机组机炉协调受控对象的数学模型

首次将机炉协调控制系统被控对象的非线性数学模型直接用于姚孟发电厂2号机300MW单元机组的分散协调控制系统(DCS)。通过在线调整模型参数和在相同时间段内对比不同工况下实际受控对象的工程值曲线与仿真模型的计算值,证明了此模型能很好地反映机炉协调被控对象的实际特性,同时也证明了该模型的正确性和准确性。     

基于PID的模糊内模控制在炉内脱硫系统控制中的应用

针对炉内脱硫过程对象的大惯性、大迟延、参数时变的特点,设计了基于PID控制器的模糊内模控制系统,该控制系统对变工况具有较好的自适应能力且易实现。对某300 MW循环流化床机组炉内脱硫系统的3种典型工况进行模型辨识及控制仿真,结果表明该控制系统超调较小,过渡时间短,动态性能好,控制效果优于PID控制及内模控制。     

计及测量精度的660MW火电机组机炉协调控制

针对660 MW火电机组机炉协调控制系统进行研究,分别采用网格法和校正模型对送风量、热值和燃料发热量等测量参数的测量精度进行改进,并在此基础上完成机组指令形成回路、压力设定值形成回路、锅炉主控系统、汽机主控系统、一次调频回路、快速减负荷(RB)控制回路等机炉协调控制系统组态逻辑设计。通过现场运行,结果表明,该660 MW火电机组设计方案可完成对单元机组的负荷控制、机炉协调控制以及对相关过程参数的准确监测。     

基于PSO优化与深度信念网络的机炉协调系统建模研究

火电厂机炉协调控制系统的控制对象是一个多变量的复杂模型,具有非线性、强耦合、惯性大的特点。针对传统的建模方法缺乏灵活性的缺点,提出一种基于粒子群优化DBN(深度信念网络)的机炉协调系统数据驱动建模方法,以时序数据为基础,采用DBN的无监督贪婪逐层训练算法确定各层网络的权值,引入粒子群优化算法对DBN网络层的神经元数量进行寻优,提高模型精度,最后,结合BP网络在顶层设计联想记忆层实现预测回归分析功能。以660 MW燃煤机组协调系统为试验对象,结果表明,该方法建立的模型具有良好的非线性拟合能力,预测精度高。     

基于动态模糊神经网络的机炉协调系统建模

火电厂机炉协调控制系统是一个复杂的多变量系统,针对其强耦合的动态特性和难以建模的特点,提出一种网络结构动态变化的动态模糊神经网络算法对超临界机组机炉协调系统进行建模。该算法具有模糊推理能力和学习功能等优点,并且模糊规则是在训练的时候依据系统误差和可容纳边界来逐条产生的,同时也采用了分级学习的方法来提高了网络的学习速度。在分析了机炉协调系统的特性以后,对某电厂超临界机组协调系统现场数据进行预处理,应用该算法进行模型的训练和测试。经过MATLAB仿真验证表明,动态模糊神经网络有很好的泛化能力,且建立的协调系统无参数模型具有很高的精度,该模型可以用于协调系统控制算法的设计。     

ECS纳入DCS一体化控制的研究及应用

宣威电厂六期扩建工程300MW单元机组将电气监控系统ECS纳入DCS控制系统,实现了机、电、炉一体化控制,使操作更加简单、安全。     

300MW亚临界机组协调控制系统建模与仿真

在300～600 MW直吹式制粉系统汽包锅炉单元机组简化非线性模型的基础上,以山西某电厂300MW机组为研究对象,结合直接能量平衡原理,建立了机组负荷、主汽压力、汽包水位与锅炉燃烧率、汽机调门开度、给水之间的简化模型,利用MATLAB/Simulink平台搭建了仿真模型,仿真结果表明该模型能够真实地反映机组实际运行情况。根据仿真模型对机组协调控制系统进行了分散控制系统组态优化,主汽压力、汽包水位能够满足动态运行指标要求,且自动发电控制功能的调节性能指标Kp值在山西省内名列前茅。     

基于引进仿真支撑软件APROS的电站仿真培训系统

引进国际上先进的仿真支撑软件APROS，建立了300MW机组机、炉、电本体和辅助系统及其控制系统全范围动态仿真数学模型，可逼真地模拟实际机组起停和各种运行工况，实现了机、炉、电各种故障模拟及DCS操作员站功能的1：1仿真。对仿真支撑软件APROS、建模方法及已投运的300MW机组仿真培训系统和正在开发的超临界及超超临界机组仿真培训系统进行了介绍。