基于动态模糊神经网络的超临界机组协调控制 |
| |
作者单位: | 华北电力大学控制与计算机工程学院,河北保定071003 |
| |
摘 要: | 为改善超临界机组的协调控制品质,研究了基于动态模糊神经网络(DFNN)的机组负荷与主汽压特性逆模型建模方法,借助火电机组全范围仿真机获取的仿真数据进行离线建模。以上述模型为基础,提出一种模型离线训练与在线校正相结合的协调系统DFNN逆控制方案,编制了实时控制算法。通过与仿真机进行实时双向数据交换,开展了详细的协调控制仿真试验。结果表明:采用DFNN逆控制,机组在大幅变工况下负荷与主汽压响应的快速性与机组原PID控制相比有较为显著的提高,有效改善了机组的协调控制品质。
|
关 键 词: | 超临界机组 协调控制 动态模糊神经网络 逆模型 在线校正 |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
|