基于层次分析和改进逼近理想解法的分层储能系统综合评估

为了评估分层储能系统用于含高渗透光伏发电区域配电网中的适用性问题,考虑其平抑光伏出力及为电网提供辅助服务等实际功能,提出考虑多利益主体的分层储能系统综合评估指标体系,基于层次分析法(AHP)和改进逼近理想解法(TOPSIS)提出了多模型综合评估算法。针对层次分析法中判断矩阵生成权重的主观性问题,引入变异系数法计算客观权重,并改进了逼近理想解排序法中的判定策略,提出基于距离接近度与夹角接近度的综合判断方法,进一步提高评估结果的精度。算例表明:所提出的指标体系具有较好的完备性,综合赋权方法可以提升、发掘优势指标,改进的综合评估算法可信度更高,对分层储能系统的推广应用有一定的实际意义。     

基于多工况识别的焦炉燃烧过程多模态模糊专家控制(下)

3 多模态模糊专家控制 3.1 多模态模糊专家控制结构 模糊控制在实际中有广泛应用,这主要是因为这种方法有很多优点,如在进行系统设计时不需要建立被控对象的数学模型,比较容易建立语言变量的控制规则,系统的鲁棒性强,尤其适用于非线性、时变、滞后系统的控制.为此,本文根据焦炉火道温度变化的规律,引入多模态模糊专家控制策略.根据工况分析模块的分析结果,切换专家规则库在线选用相应的模糊控制器的模态;根据火道温度与目标火道温度之差,利用控制算法计算保证炉温稳定所需要改变的煤气供热量,从而获得所需调整的焦炉煤气流量与混合煤气压力.控制系统原理如图4所示.     

基于多工况识别的焦炉燃烧过程多模态模糊专家控制(上)

针对焦炉燃烧过程的多工况特征,提出一种具有分析层和控制层的火道温度多模态模糊专家控制方法.分析层对燃烧过程的荒煤气温度进行在线分析,采用多传感器信息融合的二次决策方法识别燃烧过程的实时工况.在控制层,针对各种工况,设计了基于修正因子的多模态模糊控制模型,处理不同工况下的火道温度控制;同时建立在线切换专家规则库,实现对应各工况的控制系统的模态切换.控制方法实际应用效果良好,为焦炉燃烧过程的智能控制提供了新的途径.     

炼焦生产过程质量产量能耗的集成优化控制

针对炼焦生产过程强非线性、大时滞等特点,基于过程参数的主元分析和灰色关联分析,建立了焦炭质量、产量及焦炉能耗的神经网络预测模型和以焦炭质量为约束条件,产量、能耗为目标函数的优化控制模型。提出一种融合模糊C均值聚类粗优化和差分进化细优化的集成优化控制方法,进行过程参数的优化并给出操作优化指导。系统仿真结果表明,该方法能有效地抑制工况的波动,达到高产、优质、低耗的生产目标,为复杂工业过程的建模和优化控制提供了一种新思路。     

焦炉火道温度的模糊专家控制策略及其应用

针对焦炉燃烧过程的特点,提出了一种融合模糊控制和专家控制的温度反馈控制方法.根据火道温度的给定值与反馈值之差,确定焦炉燃烧的供热量和相应的煤气流量,同时建立烟道吸力与煤气流量之间的关系模型,在煤气流量变化时调节烟道吸力,从而使焦炉处于最佳燃烧状态.     

基于误差预测的焦炉火道温度软测量模型

针对焦炉火道温度在线检测的问题,在分析焦炉火道温度特性的基础上,建立了一种基于误差预测的高精度焦炉火道温度软测量模型．首先分别建立了1元、2元和12元线性回归模型,对蓄顶温度和火道温度进行线性拟合;然后比较分析了三种回归子模型的特点．使用融合时间差分法的Elman神经网络,对线性回归模型中精度最高的12元模型的预测误差进行拟合和多步预测．采用专家经验将线性回归组合模型和融合时间差分法的Elman神经网络模型进行集成,最终获得了具有较高预测精度的焦炉火道温度软测量值．实际运行结果验证了该软测量模型的有效性．     

基于PCA与RBF的焦炭质量预测模型

针对炼焦生产过程焦炭质量难于实时测量的问题,建立一种主元分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络相结合的预测模型.通过机理分析确定焦炭质量的影响因素包括配合煤指标和炼焦过程操作参数;采用主元分析减少径向基函数网络的输入;最后采用k-均值聚类算法确定径向基函数隐含层的参数,并用最小二乘法确定线性输出层参数.采用炼焦生产过程现场数据进行仿真,结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,实现了焦炭质量的在线预测.     

炼焦生产过程控制系统的多层性能评估策略

针对炼焦生产过程分层递阶智能集成控制系统,提出一种多层性能评估策略.讨论了由炼焦过程经济性能、焦炉加热燃烧控制系统性能和专家分析模块三部分组成的多层性能评估策略的结构、功能和所用技术.用焦炭产量预测模型、炼焦过程能耗预测模型、基于模型预测控制的性能评估方法以及专家分析方法实现了炼焦生产过程控制系统的多层性能评估.所提出的性能评估策略成功应用于炼焦生产全流程智能集成优化控制仿真实验平台上,取得了明显的应用成效.     

50％溴螨·炔螨特乳油的气相色谱分析

[目的]建立一种同时分析溴螨酯和炔螨特的气相色谱法.[方法]采用气相色谱法,以邻苯二甲酸二辛酯为内标物,使用DM-5毛细管柱和氢火焰离子化检测器,对溴螨·炔螨特乳油进行分离和定量分析.[结果]溴螨酯、炔螨特的线性相关系数为0.9969、0.997 5;平均回收率100.07％、100.12％;标准偏差为0.075、0.104;变异系数为0.3％、0.4％.[结论]方法操作简单、快速、准确,适用于溴螨·炔螨特乳油样品的定性和定量分析.     

基于多目标遗传算法的炼焦生产过程优化控制

针对某钢铁企业实际炼焦生产过程的优化控制问题,提出一种多目标分层优化控制策略.首先采用主成分分析、灰色关联分析及改进前馈神经网络方法,建立综合生产目标与局部优化目标的关联模型,将综合生产目标映射为局部优化目标.然后建立以焦炭产量最大、焦炉能耗最小为优化目标,焦炭质量与工艺要求为约束条件,局部优化目标为决策变量的多目标优化模型.通过多目标遗传算法求解多目标优化问题,获得局部优化目标值.最后将局部优化目标作为各子过程控制系统的设定值及优化调度系统的决策参数,来动态调整过程操作参数,实现企业期望的综合生产目标.实际运行结果表明,提出的优化控制策略取得了较好的应用效果.