火电厂主汽温的西门子控制策略应用研究

汽温控制一直是火电厂模拟量控制系统的难点,主要是因为汽温控制对象具有大延迟、大惯性、非线性和时变性等特点,采用常规和简单的控制规律难以获得较好的调节效果.针对以上特点.提出采用西门子公司主汽温度控制策略控制主汽温.该策略是一个具有导前温度信号的双回路汽温调节系统,内回路采用导前温度为反馈信号,通过计算进入过热器的蒸汽具...     

锅炉过热汽温控制系统的工程设计方法

本文给出两种锅炉过热汽温控制系统的工程设计方法,其方法简单,较适合现场工程人员应用.     

基于辐射能信号前馈的串级汽温控制系统

研究电站锅炉炉膛辐射能与过热器出口温度的动态特性，以辐射能信号作为前馈信号，组成前馈一反馈的汽温控制系统，改进过热器减温水喷水控制，提高了蒸汽参数品质及火电机组的经济效益和安全性。     

基于辐射能信号的过热汽温控制系统优化

以某300MW机组锅炉的过热汽温控制为对象,对现场运行数据进行分析,归纳出影响过热汽温的主要因素,用Matlab的辨识工具包对过热汽温系统建立模型。根据炉膛辐射能信号和主蒸汽流量变化,提前预知过热汽温的变化趋势,用它们作为调节过热汽温的前馈变量,将喷水减温器的喷水量作为调节量,构成新的控制方式。用计算机对新方式进行仿真,得出仿真结果。     

先进过热汽温控制系统应用研究

过热蒸汽温度是火力发电厂热力系统中的重要参数,蒸汽温度控制品质的优劣直接影响整个机组的安全和经济运行.由于过热汽温对象具有大延迟、大惯性、时变性和非线性等特点,目前通常采用的传统 PID控制很难获得满意的控制效果.文章将人工神经网络汽温预测模块与常规 PID 算法结合,采用国电智深 DCS系统开发外挂汽温优化控制软件,并应用于实际600 MW 亚临界机组过热汽温控制,经现场调试取得了良好的控制品质。     

火电厂过热汽温控制系统性能评价

以火电厂典型过热汽温拉制系统为研究对象,推导了串级控制系统最小方差性能评价指标的计算方法,利用MATLAB平台搭建仿真模型,理论推导反馈不变项得到控制系统的最小方差;通过模型输出计算等价单回路PID控制器的最小方差和时间序列分析最小方差,结果表明等价单回路PID控制器的最小方差能够实现最小方差性能评价,并利用某电厂实际...     

基于神经网络在线学习的过热汽温自适应控制系统

将反馈误差学习控制与径向基函数神经网络相结合，提出了一种基于神经网络在线学习的自适应控制方法，神经网络控制器利用常规控制器的输出增量作为误差信号进行在线学习，实现对常规PID控制器的补偿，使控制系统能够适应对象的非线性和时变特性。将该方法应用于电厂过热汽温控制系统进行仿真研究，结果表明该方法能较好地适应对象特性的变化，且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大的提高。     

低氮燃烧锅炉汽温防超温控制策略研究及应用

低氮燃烧改造后的锅炉,低氮燃烧和非低氮燃烧模式的切换使得汽温的变化幅度增加,汽温控制中需要的减温水量变化幅度增大。针对这些特性,提出利用蒸汽焓值计算平衡热势能的汽温预估控制算法,计算得到不同工况下所需的减温水量,采用汽温设定值自动分配算法以及壁温自动修改设定值算法,对各级汽温设定值进行实时整定,利用"主蒸汽温度控制中二级减温水阀门位置自寻优方法"的控制技术,对末级以前的减温控制设定值进行自动设定,实现锅炉在各种负荷情况下的汽温精确控制,明显提升汽温自动控制的性能,实现了各级减温水的自动分配,降低了汽温和壁温的超温次数。     

模型预测控制在电厂过热汽温系统中的仿真研究

针对火电厂过热汽温的动态特性,在PID串级控制方案中引入模型预测控制结构,副环采用常规PID控制,快速抑制进入系统的干扰,主环采用动态矩阵控制(DMC),抑制对象的大迟滞特性,以获得优良的跟踪性和鲁棒性。这种控制策略综合利用了预测控制的性能优点和串级控制的结构优点,仿真结果表明,该方法比常规PID串级控制更能有效地克服系统时滞、模型失配和干扰等未知影响,并且有较高的控制精度和较强的鲁棒性,可获得满意的控制效果。     

Smith预估控制在过热汽温控制系统中的应用

简单介绍分析了ＩＮＦＩ－９０ Ｓｍｉｔｈ预估控制专用功能码及其使用方法,提出了串级控制的Ｓｍｉｔｈ预估控制方法,并在过热汽温控制系统中得到成功应用。投运结果表明：Ｓｉｍｔｈ预估串级控制系统具有良好的抗内、外干扰能力和对象时变适应能力,控制效果良好。     

基于迭代学习-内模控制的过热汽温控制系统研究

针对火电厂过热汽温控制系统大惯性、大迟延且模型不确定的特点,在内模控制的基础上引入迭代学习策略,利用过去周期的输入和输出信息来修正当前周期的控制输入。仿真结果表明:改进后的控制系统不仅拥有内模控制的优点,而且跟踪误差可随着迭代次数的增加而逐渐减小。     

基于C-R模糊模型PID控制及在过热汽温系统中的应用

将C-R模糊模型转换成一个形式上与阶跃响应模型相似的结构,即C-R模糊阶跃模型。然后用PID控制算法,针对具有参数不确定性?多扰动以及大延迟的电厂主汽温被控对象进行了仿真研究。仿真结果表示:所给出的控制策略可以较好地适应动态模型的大幅度变化,并保持较优的鲁棒调节性能。     

基于无模型自适应控制的主汽温控制系统

基于MFAC(无模型自适应控制)理论,针对电厂主汽温被控对象的大惯性、大滞后特点,充分发挥PID抗干扰性强和MFAC对惯性、延迟适应能力强的优点设计了MFAC -PID控制系统。仿真研究表明,该方法的控制效果优于常规的PID控制,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于模糊自适应内模控制的主蒸汽温度控制系统研究

采用一阶时滞模型作为主蒸汽温度广义被控对象模型,设计基于模糊自适应内模控制的主蒸汽温度控制系统。在不同典型工况辨识得到不同对象模型参数,根据模型参数和模糊自适应规则自动整定控制器参数。对所设计的控制系统进行仿真和实际应用。结果表明,在外部扰动或模型不能准确匹配及不同工况运行时,此控制策略较传统串级PID控制和Smith预估控制具有更好的控制品质。     

基于改进粒子群算法的主汽温控制系统PID参数优化

介绍了一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法的PID控制器参数优化方法.通过将PSO基本算法中的惯性权重进行线性递减,很好地协调了PSO的全局与局部寻优能力.将改进的粒子群PID控制器参数优化方法应用于多扰动、大惯性的电厂主汽温控制系统,仿真结果表明,该方法在保证控制系统稳定性的基础上极大地提高控制系统的精度和快速性.     

满意优化在火电厂汽温控制系统中的应用

满意控制原理自诞生以来在许多领域产生了一定的影响，然而满意优化在火电厂汽温控制系统中的应用研究在国内尚未见报道。文中分析了满意优化在火电厂汽温控制系统中的研究内容，给出了相应的满意算法，并成功地把基于满意优化的主蒸汽、再热蒸汽控制策略应用到工程实践中，取得了满意的效果。     

基于Laguerre模型的过热汽温自适应预测PI控制系统

针对火电厂锅炉过热汽温控制的特点,设计1种基于Laguerre模型的自适应预测PI控制器。该预测控制器采用对时延具有良好逼近能力的正交Laguerre函数模型作为预测模型,利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识Laguerre预测模型的系数,以提高系统适应工况变化的能力;滚动优化指标采用比例积分型结构,以提高系统的快速性和鲁棒性。通过对具有严重参数不确定性、扰动以及大迟滞的电厂过热汽温被控对象进行仿真研究,结果表明该方法能够很好地适应对象特性的变化,且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大提高。     

基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案.将这种方法应用于主汽温控制,可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质.仿真试验表明:所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统.     

广义预测控制在6 0 0 MW超临界机组协调及汽温控制系统优化中的应用

针对安徽淮南平圩发电有限责任公司3号和4号 600 MW超临界机组存在的变负荷速率仅为1%/min、主蒸汽压力和温度的波动分别达0.7 MPa和15 ℃以上及再热汽温无法投入自动控制的实际情况,采用广义预测控制技术,提出了先进的协调及再热汽温控制策略。实际应用表明：新的协调控制策略使机组的变负荷速率达到1.5%/min以上;在变负荷过程中主蒸汽压力和温度的最大动态偏差控制在0.4 MPa和6 ℃以内,且参数不再振荡,有效提高了机组的运行稳定性;新的再热汽温控制策略实现了烟气挡板对再热汽温的有效控制,再热汽温的最大动态偏差控制在6 ℃以内,且减少了再热喷水量20 t/h以上,提高了机组的运行经济效率。     

自适应遗传算法在电厂主汽温控制系统优化中的应用

火力发电厂中的热工系统是一个复杂的系统，HD调节器是热工系统最主要的控制策略，直接影响机组的安全、经济运行。遗传算法作为一种智能优化算法，在解空间进行高效启发武搜索，而非盲目地穷举或完全随机搜索。应用自适应遗传算法对主汽温系统控制器参数进行优化，实验表明，这种优化方法能够获得令人满意的效果。