基于遗传算法和模糊推理优化的单元机组负荷控制系统

针对采用常规控制策略控制下的单元机组负荷控制系统负荷适应能力差、机组调频调峰时难以自动运行这一难题,提出了一种基于遗传算法和模糊推理的单元机组负荷控制系统设计新方案.首先利用遗传算法整定出某一负荷下单元机组负荷控制系统中PID控制器参数,再采用模糊推理不断修正变负荷时的PID控制器参数,实现PID参数的实时调整,使控制系统达到最佳控制效果.通过对火电单元机组负荷控制系统的设计和仿真研究,证明了用这种方法设计的单元机组负荷控制系统具有更好的控制效果和更强的适应能力.     

凝结水节流模糊参数自整定PID控制器

常规火电机组协调控制系统在调节负荷过程中存在较大的惯性与迟延,凝结水节流技术实现了快速提升负荷响应速度,但存在过度调节的问题。模糊参数自整定PID控制器充分利用PID控制中各个环节,在误差和误差变化发生改变时,根据模糊规则对PID控制参数进行在线修正,提高被控对象的动、静态性能。本文结合600 MW火电机组协调控制状态下系统的运行特点,提出将模糊参数自整定PID控制器应用于具有凝结水节流技术的协调控制系统。仿真结果表明:模糊参数自整定PID控制器应用于凝结水节流协调控制系统后,既提高了机组负荷响应速度,又很大程度上缓解了凝结水的过度调节;火电机组的系统性能和经济效益得到了有效提升。     

基于模糊和解耦的超临界机组协调控制研究

在超临界参数下,针对机组协调控制系统具有多变量、强耦合、非线性等特点,提出一种基于前馈补偿解耦和模糊自整定PID控制相结合的控制策略。首先对超临界机组协调控制系统被控对象的系统结构、动态特性以及建立简化数学模型等进行分析。然后根据机组特性和前馈补偿解耦理论,对被控对象进行动态解耦,消除各支路通道间的耦合作用。针对解耦补偿后的被控对象,采用模糊控制算法设计了模糊自整定PID控制器。最后在600 MW超临界协调控制系统的线性模型基础上,利用MATLAB对其进行了仿真实验。结果表明该控制方案具有较好的解耦效果,并且与传统PID控制器相比较,超调量减小,调节速度变快,具有更好的控制品质。     

基于类前馈补偿的模糊PID控制在超超临界单元机组协调控制系统的应用

为了研究超超临界参数下,机组协调控制系统的控制策略。首先对超超临界机组直流锅炉条件下的协调控制系统被控对象的动态特性、影响因素等进行分析。然后根据补偿理论和模糊控制的思想,针对强耦合的多变量协调控制系统,提出了基于类前馈补偿的模糊PID控制算法,其中补偿作用采取类前馈解耦的方法实现。最后,在1 000MW机组协调控制系统线性模型的基础上,进行了MATLAB仿真。结果表明提出的控制算法具有较好的解耦补偿效果,与常规PID控制器相比较,超调量更小,调节时间更短,调节速度更快,具有更好的控制性能。     

新能源大规模并网条件下火电机组深度调峰控制策略优化

火电机组深度调峰运行是消除电源侧与电网侧双随机扰动、提高可再生能源消纳率的有效措施,为此机组协调控制系统也需要进行改进,保证在大范围变工况运行时发电负荷-机前压力的控制品质。针对典型亚临界机组简化非线性动态模型,通过机理分析确定机组由额定负荷向深调峰负荷变化时模型中主要参数的变化规律,再将经典PID参数整定方法同仿真分析相结合,得到主要工况点协调控制系统最优参数,并提出适应工况变化的变参数控制逻辑。将此方法应用到某330 MW机组深调峰改造中,优化后的协调控制系统可在33%～100%负荷范围内投入,并具有良好的控制品质。     

火电机组协调控制系统的解耦广义预测控制研究

先进的控制策略能够提高单元火电机组的控制品质。但是,由于机组协调控制存在的多变量强耦合问题,使得常规PID调节器难以达到很好的控制效果。对此,采用解耦广义预测控制算法建立了协调控制系统数学模型。仿真结果表明,基于解耦广义预测控制算法的协调控制系统控制效果明显优于普通广义预测控制系统,具有抗负荷扰动性能,鲁棒性强,适用于具有迟延和其它耦合性较强的系统。     

北海电厂320MW机组控制系统优化

针对中电投北海电厂320 MW机组控制系统存在的磨煤机起、停和锅炉蒸汽/激波吹灰过程中机组协调控制及送风(氧量)自动控制无法正常投入、主蒸汽温度波动大、汽包水位自动调节特性差等问题,采用OPT-K优化软件包对控制系统进行了优化。对常规PID参数的自整定和引入现代控制理论构建的状态观测器,使控制系统自动投入率及其调节品质明显提高,解决了起、停磨煤机时导致的汽包水位波动大、蒸汽温度扰动大等问题,汽轮机、锅炉协调控制系统投入情况良好。     

直流锅炉超超临界机组协调系统多变量预测控制方法

在分析直流锅炉超超临界机组协调控制系统被控对象特点的基础上,得到被控对象传递函数数学结构形式,建立3输入-3输出模型,并将其简化为2输入-2输出模型。采用约束条件下的多变量预测控制算法,提高协调控制系统的控制品质;采用Block模块对约束条件进行简化,提高预测控制算法的计算速度;采用基于滚动窗口的最小二乘法对协调控制系统被控对象实现在线辨识,提高预测控制模型的精度。依据模糊规则建立机组协调控制系统,并以其为非线性研究对象进行了滑压模式下定负荷和变负荷仿真试验。结果表明:采用多变量预测控制算法的控制品质优于传统PID控制,且计算速度是传统预测控制算法的5~6倍。     

协调控制系统神经网络PID优化控制与仿真研究

针对火电单元机组协调控制系统具有多变量、强耦合、非线性及参数时变的特点，将对角递归神经网络与PID控制方法相结合，并利用提出的改进型变尺度混沌优化策略对神经网络的权值参数和PID控制器参数进行整定，从而实现多变量系统的优化控制。此方法不仅保持了传统PID控制器结构简单、算法实用等特点，而且算法稳定性好，寻优效率高，避免了控制器参数陷入局部极小等问题。仿真结果表明，对于100%和70%不同负荷时的工况，即使对象的传递函数发生了较大的改变，系统仍具有响应速度快、鲁棒性好、自适应性好等特点。     

300MW直接空冷机组协调控制系统及AGC响应特性的分析

对国投晋城热电300 MW燃煤机组直接能量平衡(DEB)协调控制系统以及自动发电控制(AGC)的响应特性进行了分析,并且在对控制对象动态特性分析的基础上进行了调节参数的试验整定,指出采用负荷指令、DEB-TFF的微分以及主蒸汽压力偏差作为协调控制系统的前馈信号,可提高机组对外界负荷的适应性。试验结果表明:DEB控制方式达到了协调控制系统快速性和稳定性的要求,有效提高了机组对外界负荷需求的响应。     

模糊自整定PID技术在CFB锅炉床温控制中的应用

针对450t／h CFB锅炉常规PID控制系统响应慢、执行机构动作频繁、磨损较大的问题，提出采用模糊自整定PID技术将影响床温的工况参数与PID控制器参数相结合，建立模糊粗凋机制，然后根据实际的系统误差及其变化率对PID控制器参数进行做凋。仿真及实际运行效果表明，该方法能有效改善系统的动态品质，提高抗干扰能力，解决存在的问题，为CFB锅炉的经济稳定运行提供参考。     

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。     

模糊自适应控制在超临界660MW机组给水控制中的应用

以轩岗电厂一期超临界2×660 MW机组为例,对协调控制系统中给水控制系统的给水泵出力与液力耦合器出力不匹配造成的给水流量波动进行了分析和改进,提出了基于模糊自适应PID的给水控制策略,即应用模糊推理建立PID的比例系数(Kp)、积分系数(Ki)、微分系数(Kd)与给水流量偏差e及其偏差变化率△e之间的模糊关系,根据不同的e和△e在线调整Kp、Ki、Kd.给水控制系统改进后,使被控对象具有良好的动、静态特性及鲁棒性,给水流量稳定,能够满足机组负荷变化的要求.     

协调控制系统快速响应AGC指令的设计新方法及其工程应用

自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)是当代电网自动控制的一项基本要求.目前参与AGC控制的火电机组存在响应速度慢等问题,使电网AGC的控制效果较差.姚孟发电有限责任公司的1号和2号300MW本生直流炉式单元机组采用了增量型状态观测器与传统PID控制相结合的协调控制方案,并采用了文章给出的AGC与CCS的接口控制逻辑,使协调控制系统中的预给煤运算等功能在AGC方式下能得以实现,从而使机组能快速响应AGC负荷指令.两台机组AGC联调试验实时趋势曲线证明了这一点.     

模糊RBF自整定PID控制器在过热汽温控制中应用

过热汽温控制是电厂锅炉控制系统的一个重要环节。针对电厂过热汽温对象具有较大的惯性、时滞、非线性和动态特性随运行工况变化的特点,提出一种模糊径向基函数(RBF)神经网络的自整定PID控制器应用于过热汽温控制中,它结合了传统PID及神经网络和模糊控制的优点,可在线调整得到一组最优的PID控制参数。介绍了所提控制器在超临界机组过热汽温控制中的应用。对负荷为100%、88%、62%、44%的仿真结果表明,所提控制器能获得满意结果,优于PID控制器。     

基于模糊神经网络PID的锅炉汽包水位控制

将基于模糊神经网络的PID控制器作为给水控制系统的锅炉汽包水位调节器,可实时整定PID控制器的参数,以适应控制系统的要求。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID给水控制系统的响应快速性、调节平稳性及抗干扰能力均优于常规的PID控制器。     

抽水蓄能机组调速系统非线性预测控制方法研究

调速系统是抽水蓄能机组频率及出力控制的主要部件,其控制性能及控制品质对于工况变化频繁,在电网中担任削峰填谷任务的抽水蓄能机组尤为重要。本文针对传统抽蓄机组的PID控制器中控制参数受工况影响大,控制器缺乏状态预测能力等缺点,提出一种适用于抽蓄机组调速系统不同工况的快速非线性预测控制方法。该方法应用抽蓄机组全特性曲线作为水泵水轮机模型,考虑压力引水管道的水击现象,利用模糊PID控制与预测控制的滚动状态预测原理计算得到调速器控制信号,使得调速器在根据运行工况精确控制机组频率与出力的同时,保证了控制计算的实时性。通过以某抽水蓄能电站实际资料进行抽水蓄能机组发电方向开机和负荷调节动态过程仿真,结果表明该预测控制方法较传统控制方式效果优越。     

基于模糊神经网络风电混合储能系统优化控制

采用风电储能系统来平抑风电波动功率在当今是一个有效的措施,然而储能系统控制策略的好坏直接影响风电系统的技术性能和经济性能。根据超级电容器和蓄电池在功能上的互补性,将其应用在基于双馈电机的风电场中,风电场采用分布整流集中逆变拓扑控制结构,并对其设计模糊神经PID控制器,采用模糊神经网络算法对混合储能系统PID控制参数进行在线优化。基于Matlab/Simulink平台搭建控制系统仿真模型,并进行仿真分析,验证了混合储能系统能够提高储能装置的使用寿命。根据储能系统补偿功率和其荷电状态的波动范围,以及对风电波动功率的平滑程度,验证了该控制系统的有效性。     

泵房恒压模糊自整定PID控制系统仿真

针对泵房恒压供水的复杂大滞后系统,传统PID控制难以保证任何工况下始终具有较好的控制性能和快速响应。提出泵机组恒压调速控制系统采用模糊自整定PID控制策略,从而实现PID参数实时整定,并设计出一种模糊自整定PID控制器。根据一个实际泵房恒压参数模型在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,仿真结果表明模糊自整定PID的控制器比传统PID具有输出响应快、调节时间短、无超调、稳态精度高、对参数具有较强的鲁棒性等优点,能够很好地解决泵房复杂大滞后系统问题。