基于现场数据的电站过热器神经网络建模

为克服机理建模方法的不足,对利用现场数据建立过热汽温模型进行了研究。通过对过热器运行机理的分析,确定了影响过热汽温变化的主要因素,及其对过热汽温影响的延迟时间。在论述了神经网络建模原理的基础上,建立神经网络模型。通过大量现场数据的训练,使所建模的输出与实际系统的输出基本吻合。最后,用部分现场数据对所建模型进行了仿真试验,证明了该建模方法的可行性。基于神经网络建模计算速度快及模型精度高,模型输出基本上反映了过热汽温的实际运行情况。     

改进思维进化算法在过热汽温系统中的应用

应用改进的思维进化算法优化PID参数。思维进化算法的子群体间彼此独立操作,因此会有重复操作,重叠的区域,因而造成资源浪费。将小生境技术引入到思维进化算法。它对群体进行划分,减少重复搜索,保持群体的多样性,提高搜索效率。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象的仿真研究,结果表明:改进的思维进化算法寻优速度快,计算量小,对PID参数优化是非常有效的,使得主汽温控制系统取得了较好的控制品质,系统的鲁棒性比较强。