基于改进烟花算法优化极限学习机的过热汽温特性建模

为建立精确的过热汽温对象模型,以实现过热汽温的智能预测优化控制。借助某600 MW亚临界机组DCS历史运行数据,采用具有外部时延的极限学习机(extreme learning machine,ELM)建立了该锅炉过热汽温特性的预测模型,并采用引入自适应调整惯性权重的烟花算法(Improved Fireworks algorithm,IFWA)对模型参数进行优化,将IFWA-ELM模型与标准ELM模型的预测结果进行对比。结果表明:针对某600 MW亚临界机组,改进的烟花算法鲁棒性强、收敛结果更准确,优化后一、二级过热汽温特性预测模型的测试集平均相对误差分别为0.191 9%和0.097%,具有更好的预测精度与泛化能力。     

135MW循环流化床机组过热汽温优化控制方案研究

大多数火力发电厂的过热汽温控制采用的是DCS自带的经典PID控制。这类控制系统对于滞后性较大的高阶被控对象、现场执行机构死区大和减温阀线性差等工况,其控制品质较差。如果将无辨识自适应控制器IFA、预估与大数据智能诊断等先进技术引入到锅炉过热汽温控制系统中来,优化DCS系统算法逻辑,这不仅能控制过热汽温在额定值允许范围这内,而且可以适当提高过热汽温,提高蒸汽品质。另一方面可以省去升级改造喷水减温装置即可投入自动,其经济效益是相当可观的。     

超(超)临界火电机组乘数型协调预测函数优化控制研究及应用

为了提高超(超)临界火电机组协调控制系统控制性能,提出了一种乘数型预测函数控制方法,设计了带扰动信号的乘数型预测函数最优控制律,并将预测函数控制系统与优化控制方法应用于超超临界机组主汽压力与过热汽温控制回路。将汽轮机调门指令和给煤量指令作为主汽压力预测系统的一种扰动信号进行控制,计算出给水优化指令,叠加前馈信号后作用于整个系统;将给水量指令作为过热汽温预测系统的一种扰动信号进行控制,计算出给煤量优化指令,叠加前馈信号后作用于整个系统。结果表明:对于三输入三输出的超临界机组来说,该方法有效地解决了系统的耦合问题,工程实践证明了其良好的应用前景。     

智能混合模型预测控制方法及其应用

对锅炉的汽温对象特性进行了分析,针对锅炉运行中负荷大幅度变化、炉膛吹灰或启停磨煤机等大扰动工况下的汽温控制问题,提出了基于智能混合模型预测控制的方法,采用逻辑和模型预测控制相结合的策略来维持主蒸汽和再热蒸汽温度在额定值附近.将该方法成功应用于1台600 MW机组,运行结果表明:在大扰动工况下,采用智能混合模型预测控制的策略,可明显改善汽温控制品质,减少机组超温次数.     

应用免疫算法的联合循环余热锅炉过热汽温的优化控制

过热蒸汽温度对象具有时变性、不确定性和非线性等特点，是联合循环余热锅炉中一个较难控制的过程。借鉴免疫系统原理，提出一种新的免疫并行算法，进而运用该算法提出一种PID参数优化方法，并将其用于余热锅炉过热汽温的优化控制中。仿真结果证实了该方法的有效性。图9表1参9     

基于机理模型的汽温控制系统优化及应用

针对火电机组过热汽温控制的难点和要求，常规串级控制系统无法达到良好控制效果，尤其在大范围变负荷过程中很难控制汽温动态偏差在要求范围内。分析了基于机理模型的双回路汽温控制原理和控制参数整定方法，并对控制方案进行优化。应用于某300 MW CFB机组过热汽温控制，结果表明其稳态和动态控制品质良好，并能适应机组大范围变负荷需要。由于控制方案能够灵活配置汽温控制中惰性区传递函数时间常数和对控制器参数进行增益调整，因此在工程应用中具有很好的推广作用。     

二次优化在过热汽温控制中的应用

热力系统过热汽温具有大延迟和大惯性的特点,常规串级PID控制只有两维三参数,无法实现最优控制。提出一种二次优化控制原理,针对过热汽温模型对象的时滞特征,将时滞因子导致的无穷维状态用有限维状态来逼近,确定控制器的基本结构和参数,再返回无穷维,得到无穷维的观察器和控制器。二次优化控制将Smith预估器和状态反馈相结合,既消除了时滞环节,同时提高了系统的响应速度和鲁棒性。     

深度调峰超超临界机组过热汽温迭代学习预测控制

为了提高超超临界火电机组协调控制系统的控制性能,提出一种基于迭代学习预测控制的控制方法。将迭代学习算法用于改进预测控制器,基于状态空间预测模型,利用历史误差进行迭代校正,在性能指标中同时引入迭代序列和时间序列二次型项,计算最优控制律,从而保证在模型失配情况下对设定值的无偏跟踪。以某1 000 MW超超临界机组为例,基于现场实验数据采用粒子群优化算法辨识得到过热汽温对象模型,并进行仿真实验。结果表明:该方法能够有效改善过热汽温的控制品质,对于输入、输出扰动以及负荷大范围变化所造成的模型失配具有较好抗性,鲁棒性强。     

基于混沌理论的过热汽温最优预测控制策略

由于非线性混沌时间序列内部确定的规律性，其重构相空间具有高精度短期预测性。因此，为实现锅炉过热汽温的非线性、大时滞系统的自适应控制，根据具有混沌特性的过热汽温时间序列重构相空间，计算相空间饱和嵌入维数、最大Lyapunov指数和系统的可预报尺度，并以此为指导，建立神经网络预测模型对过热汽温系统作高精度的短期预测，在此基础上，通过反馈校正，将校正误差和控制增量引入性能函数，寻优得最优控制策略，实现了对过热汽温的非线性、大时滞系统高精度的自适应预测控制。仿真表明了控制的有效性、快速性和鲁棒性。     

基于灰色预测的汽温模糊免疫PID控制

火电厂汽温具有大惯性、大迟延和时变等特性,采用常规的PID串级控制方法难以取得满意的控制效果.借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性,结合灰色预测的优点,提出采用灰色预测的模糊免疫PID控制策略.火电厂汽温控制系统的仿真研究表明:该方法的控制品质良好,能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

PID补偿神经网络逆控制在超临界机组过热汽温控制中的应用

考虑超临界锅炉过热汽温系统的非线性、大惯性、大时延等特性,建立了过热汽温喷水减温系统的非线性动态神经网络逆模型,运用机组的历史运行数据对模型进行训练与校验。以训练好的模型为基础,构建了具有PID补偿环节的神经网络逆控制器,在MATLAB平台编制了实时控制程序。借助600 MW超临界机组全仿真系统,对过热汽温进行设定值扰动、大范围变工况扰动等仿真试验。结果表明:具有PID补偿的神经网络逆控制方案可有效降低动态变负荷过程中过热汽温的控制偏差,缩短汽温控制的稳定时间,与机组原控制方案相比具有更好的控制效果。     

基于神经网络的超临界机组过热汽温设定值优化补偿

基于历史运行数据对过热器喷水减温系统特性进行神经网络建模,在不改变机组原过热汽温控制逻辑和PID参数的前提下,采用基于预测模型的前馈补偿和反馈补偿相结合的策略,在控制回路的顶层对过热汽温设定值进行实时优化补偿,以改善过热汽温控制效果,并借助600 MW超临界机组仿真机进行仿真试验研究.结果表明:采用设定值优化补偿方案可明显提升过热汽温的控制品质,验证了优化方案的有效性.     

锅炉过热汽温的预测智能控制

针对锅炉大迟延,大惯性特性,提出一种新型控制方法。该方法首先由预测器预测出未来过程输出,然后根据偏差状况及预测输出变化趋势通过模仿人的控制思维方式来选择相应控制强度,在过热汽温控制系统应用仿真结果表明：其控制品质地常规控制规律,并具有较强鲁棒性。     

过热汽温系统无记忆状态反馈H_∞鲁棒预测控制

针对火电厂过热汽温大延迟、大惯性和模型不确定等特性,提出了一种多包不确定离散系统的无记忆状态反馈H_∞鲁棒预测控制(HRPC)方法.该方法将鲁棒预测控制、预测控制滚动优化的优点和无记忆反馈控制结合在一起,采用多步控制策略,推导出无记忆状态反馈HRPC的控制律,在不同负荷下对某600 MW机组进行了过热汽温串级控制的仿真实验,并对串级HRPC控制(HRPC-P)与串级PID控制(PID-P)、动态矩阵串级控制(DMC-P)进行比较.结果表明:HRPC-P控制器具有良好的跟踪性能,比PID-P控制器和DMC-P控制器具有更强的鲁棒性,而且减少了控制器优化参数的数量,对工程应用具有一定的参考价值.     

一种新型的过热汽温控赦策略及其整定方法

针对超超临界过热汽温被控对象大滞后、大惯性的特点,设计了一种从结构上改进且易于实现的串级Smith预估补偿控制系统。文中给出了具体的实现步骤以及各控制器参数的整定方法,并通过Madab仿真,证明该控制策略在控制过热汽温等大滞后对象时具有良好的动态品质和较强的鲁棒性。     

过热汽温多模型预测函数控制策略的研究

过热汽温系统是典型的大时延、大惯性对象,尤其当机组负荷变化时,参数表现出明显的时变特性,大大降低了传统PID串级控制的品质。基于此点,提出先进的多模型切换的过热汽温预测函数控制策略。使用带有Smith预估补偿思想的一阶时滞对象预测函数控制算法,来有效克服对象的大时延、大惯性;并通过建立若干典型工况的固定模型,在线计算其模型匹配度确定控制权重,从而得到控制器的输出的方法,能适应参数的时变。与PID串级控制和单一模型控制的仿真结果对比,证实了本控制策略的有效性。图3表1参8     

模糊PID控制在电厂过热气温控制系统中的应用

针对发电厂的过热汽温控制系统中锅炉过热器出口温度的非线性、时变性、滞后性等特点,文中提出了一种模糊PID控制在过热汽温控制系统中的应用。该控制系统能够很好地克服非线性和时变性,使过热汽温控制系统具有较强的鲁棒性,从而提高了控制系统的控制品质,提高了过热器的生产效率。     

循环流化床锅炉的汽温特性

过热蒸汽温度是锅炉的一个重要参数，对每一台锅炉都有一个严格要求的过热汽温，其误差范围一般都在10℃之内，因为它的大小直接影响汽机的安全和经济。过热汽温与锅炉燃用燃料性质关系很大，为一种燃料设计的锅炉，换了一种燃料，汽温往往就不能满足要求。过热汽温与锅炉负荷也有很大关系，随着负荷的降低，过热汽温一般也降低，为了保证低负荷的汽温，在满负荷就必须对汽温进行调节，即必须用某种方法降低汽温。过热汽温还与运行时运行工况的控制有关，例如与炉膛温度、过剩空气的大小有关。煤粉炉与火焰中心位置有关。循环流化床锅炉与物料的循环量有关。因此对已知锅炉还可以控制运行参数来控制汽温。     

采用FCGA优化的汽包锅炉过热汽温自适应模糊控制器的设计

针对汽包锅炉过热汽温的特点，设计了自适应模糊控制器，即采用了一种模糊控制的遗传算法将控制器的隶属参数进行优化。理论分析和仿真结果都表明该方案对解决汽包锅炉过热汽温热工过程的非线性和大时滞有显著效果，具有快速的实时性和很强的鲁棒性。     

基于插值和拟合技术的过热汽温非线性控制研究

针对过热汽温对象特征参数在负荷范围内变化较大的特点,提出一种基于插值和拟合技术的过热汽温非线性自适应控制方法,通过调节控制器参数使其随负荷自动变化来保证系统的鲁棒性。首先简单介绍了过热汽温串级控制和采用插值与拟合技术获取控制器参数的方法,然后提出一种连续变速积分不完全微分数字比例、积分、微分(PID)控制算法。基于典型工况下的PID参数和插值及拟合技术建立了过热汽温全工况下的自适应控制器,并对某超临界600 MW直流锅炉过热汽温对象进行了仿真。分析了不同插值和拟合方法下自适应PID控制的控制效果,证明了本文方法的有效性。