基于混沌理论的PID参数自整定锅炉汽包水位控制系统设计

锅炉汽包水位是工业蒸汽锅炉安全稳定运行的重要指标,目前水位控制普遍采用前馈串级三冲量控制器,控制效果与控制器PID参数选择关系很大,而常用的参数整定方法步骤繁琐,搜索效率较低,且不一定最优,控制效果常出现大的振荡和超调。本文利用混沌具有遍历性的特点,对基于Logistic映射的混沌搜索优化方法进行了改进,采用一类在有限区域范围内折叠次数无限的一维迭代混沌自映射,提出一种新的混沌PID优化参数方法。通过对汽包模型的仿真结果表明,该算法具有较高的搜索效率与搜索精度,能够实现PID参数的优化整定。     

基于XGBoost建模及改进灰狼优化算法的再热汽温预测优化控制

为改善燃煤机组频繁变负荷过程中再热汽温的控制效果,提出一种基于机器学习的再热汽温预测优化控制方法。首先利用机组变负荷历史运行数据和XGBoost算法进行再热汽温特性建模,并采用随机搜索算法对模型参数进行优化以提高其预测精度。以最终的模型为基础,采用改进的灰狼优化算法(IGWO)对烟气侧再热挡板开度和蒸汽侧喷水减温阀指令进行实时寻优,实现再热汽温的预测优化控制。利用仿真机进行优化控制仿真试验。试验结果表明：采用智能预测优化控制方案可有效改善再热汽温控制效果,明显减少减温喷水用量,有助于提高机组的经济性。     

过程控制系统中PID控制器参数优化的研究

介绍了电力生产过程中PID参数整定的各种方法,对传统的参数整定方法以及现行的PID参数优化方法进行了比较,分别指出其优缺点,同时详述了运用遗传算法对PID参数进行优化的方法,最后就PID参数整定的发展方向进行了展望。     

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。     

基于内模控制器的再热汽温控制应用

再热汽温控制始终是火电厂运行控制的难点,减少再热器减温水的用量对提高机组的热经济性有十分重要的意义。文中采用燃烧器摆角和再热器喷水减温联合调整再热汽温的控制策略,其中燃烧器摆角调节控制器采用内模控制器IMC以提高其控制性能。在某电厂300MW机组上进行再热汽温优化控制系统试验,试验结果表明IMC内模控制器更好地解决大时滞问题,联合控制策略可极大地降低减温水投放量。     

城市需水量预测的混沌神经网络模型

将人工神经网络原理引入城市需水量预测中，针对BP网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷，提出了基于混沌神经网络的城市需水量预测模型，该模型简便易行，收敛速度快、预测精度高，具有良好的应用前景。     

预测控制技术在600MW机组汽温自动控制中的应用

针对淮南平圩发电公司#1锅炉过、再热器纯滞后和惯性大的特点,采用多变量预测控制技术对过、再热汽温进行自动控制,应用结果表明：基于预测控制技术的新型汽温控制系统有效地改善了过、再热汽温的控制品质。     

基于H∞理论的状态变量控制在再热汽温控制中的应用

基于H∞控制理论提出了一种新的状态变量控制方法,将大惯性大滞后对象等效成分为多容的惯性环节,在此基础上设计了无静差的状态反馈控制;针对部分状态不可测的问题,设计了鲁棒性较强的状态观测器,状态反馈和观测器都受到闭环鲁棒性条件限制。限帛的实际运行表明,这种方法是可行的。图2参7     

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.     

变尺度混沌优化参数的LSSVM短期负荷预测

为解决短期电力负荷预测中LSSVM模型的参数难以确定的问题,利用变尺度混沌算法优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,构建了MSC-LSSVM模型,并将其应用于湖南省隆回县地区电网各小时点的数据分析和预测中。结果表明,MSC-LSSVM模型避免了人为选择参数的盲目性,预测精度较高。     

基于模糊控制理论TCSC的PID控制器设计研究

将模糊控制理论引入传统的P ID控制器上,设计了可控串联电容补偿器的模糊自适应整定P ID控制器。该控制策略算法简单、无需精确的数学建模,并可在线修改控制器参数,以达到自适应、自学习的目的。通过在单机无穷大系统中对该控制器进行仿真,并与常规P ID控制器的效果相比,该方法可更好地提高系统的暂态稳定性、有效地阻尼系统振荡。     

基于GSA的水轮机调速系统非线性PID控制参数优化方法研究

水轮机调速系统是水电机组的核心控制系统,调速器控制参数优化与机组的安全稳定高效运行直接相关。针对现有研究的不足,建立了非线性调速系统模型,采用综合特性曲线描述水轮机模型,采用弹性水击模型描述压力引水系统特性;在此基础上,结合引力搜索算法(GSA)的优点,提出了基于GSA的非线性PID控制参数优化方法,并以我国某实际水电机组数据建立仿真模型,比较了不同优化方法和不同PID控制规律的组合控制效果。结果表明,基于GSA的水轮机调速系统非线性PID控制参数优化方法,能有效提高孤网运行条件下机组的动态品质。     

基于免疫疫苗的主汽温系统PID优化整定

为了达到主汽温系统的优化运行以提高热效率,在自适应遗传算法基础上引入基于免疫原理的免疫记忆细胞和疫苗提取、接种算子的免疫疫苗算法,进行了收敛性证明,将其用于主汽温控制系统的PID优化整定,并将获得的PID参数的控制效果与自适应免疫遗传算法(AIGA)获得的PID参数的控制效果进行了比较.结果表明:自适应免疫疫苗算法(AIVA)的收敛稳定性优于自适应免疫遗传算法,与自适应免疫遗传算法获得的PID参数的控制效果相比,自适应免疫疫苗算法所产生的PID参数的控制效果更好,且阶跃响应的调节时间较短,过渡更平稳,证明了该方法的有效性.     

基于协整分析的河川径流预测

为克服以往假设河川径流系列平稳所造成的“伪回归”问题,根据协整分析理论,对渭河上下游水文站1956～1989年的天然河川径流系列进行协整性检验,基于误差修正模型,建立了渭河上下游径流序列预测模型。检验结果表明,在5%显著性水平下,渭河林家村水文站与咸阳水文站天然径流系列存在协整关系,且协整向量为（1,-0.880 03）;利用渭河上游林家村水文站的天然河川径流系列,对1990～2000年下游咸阳水文站的天然河川径流进行预测,除1995年径流预测模拟结果相对误差较大外,其余年份误差绝对值均在20%以内。可见将协整分析应用于河川径流预测,可真实反映河川径流时间系列演变趋势,揭示河川径流上下游关系变化规律,效果良好,有利于河川径流预报水平的提高。     

基于改进DE算法的PID参数整定及其应用

将PID经验整定公式和自适应算子引入到微分进化(DE)算法中,在此基础上提出了改进的微分进化(IDE)算法,即采用PID经验整定公式指导DE算法中初始种群的产生,减少了DE算法寻优的随机性,加快了收敛速度且不依赖调试人员的经验,实现完全自适应获得PID参数.对具有严重参数不确定性、多扰动及大迟延的循环流化床(CFB)锅炉汽温控制系统进行仿真研究,并将IDE算法应用到某300 MW CFB锅炉主汽温控制系统中.结果表明:IDE算法寻优速度快、计算量小,对参数优化非常有效;与遗传算法(GA)整定PID参数的效果相比,IDE算法具有较好的调节品质和较强的鲁棒性,汽温控制效果得到明显改善.     

粒子群优化的模糊控制器设计

为避免模糊控制器设计中参数的复杂调试,并使其获得最佳控制性能,应用新颖的粒子群优化算法对模糊控制器参数进行优化设计。针对常规模糊控制器稳态精度欠佳的弱点,采用模糊控制与PID控制相结合的双模控制以有效消除静态偏差。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蒸汽温度被控对象的仿真研究,表明粒子群算法寻优速度快,计算量小,对模糊控制器参数的优化设计是非常有效的,使得主汽温控制系统在不同负荷下均获得很好的调节品质。图6表2参8     

用于励磁控制器参数优化的发电机外部动态等值系统参数辨识

针对静态等值系统不能完全反映近端机组对被研究发电机的动态影响,提出了一种动态等值系统,即将远方复杂的大电网和近端同母线机组分别等值为无穷大母线和动态机组,通过Matlab编程搭建了动态等值系统,提出了穷举辨识算法,仅根据研究发电机机端数据即可辨识出动态等值系统的参数,并通过大电网数据辨识及PSS参数优化验证了动态等值系统参数辨识的有效性。     

基于混沌理论的电力系统谐波检测

在分析了间歇混沌模型-Duffing振子的混沌特性基础上,研究了电力系统谐波的混沌检测原理与方法,基于Matlab/Simulink软件平台,建立了仿真模型,给出了在强噪声下电力系统谐波检测的仿真结果。仿真结果表明,Duffing振子对于与参考信号频差较小的周期信号较为敏感,对频差较大的周期干扰信号具有较强的免疫力,应用于实际电力系统谐波的该振子检测精度高,抗噪性强。