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单元机组负荷多变量模型预测控制 总被引:6,自引:8,他引:6
提出了一种具有输入约束的多变量模型预测控制算法,并将其应用于单元机组负荷控制进行仿真研究,结果表明,该多变量约束预测控制算法是有效的,并具有算法简单,在线计算量小的优点。 相似文献
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针对锅炉炉渣含碳量难以在线实时测量及测量精度低等问题,采用了基于神经网络结合遗传算法的新型软测量模型,通过遗传算法训练BP神经网络权值的方法,实现了对某热电厂220 t/h四角切圆煤粉锅炉炉渣含碳量的软测量。以锅炉实际运行数据为输入值得到的模型输出结果表明,该方法具有较好的软测量效果。 相似文献
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针对汽轮机排汽焓的计算是火电机组热经济性在线分析的难点,提出了采用遗传算法(GA)对基于支持向量回归机(SVR)的预测模型参数进行优化,利用优化后的模型(GA-SVR)对汽轮机排汽焓进行预测研究。以某300 MW汽轮机组为例进行了排汽焓的在线计算,并与常规SVR模型和BP-ANN模型进行对比。结果表明,该方法能够较为准确地在线预测汽轮机排汽焓值,可为火电机组的在线性能监测提供有效的手段。 相似文献