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81.
为实现城市能源管网仿真软件的自主可控,基于国产异构高性能计算机“嵩山”超级计算平台,提出一种通用的城市能源管网仿真计算模型。通过优化管网中“非管”组件模型,提高了计算模型对国产异构并行计算机系统的适配性;将不同管网组件的计算过程进行封装,弱化了网络组件在仿真计算过程的依赖性,提升模型在工程实现上的可并行性。供水、燃气和热力三种场景的并行仿真实验,证明了计算模型在解决城市能源供给网络的仿真计算上具有一定的普适性;通过管网实测数据与仿真模型中模拟数据对比结果表明仿真管网压力的误差率在4%以下,其温度的误差率低于2%,同时也说明了提出的管网仿真计算模型在国产超算平台上具有良好的计算通用性。  相似文献   
82.
450 t/ h CFB锅炉协调控制系统分析与改进   总被引:4,自引:4,他引:0  
CFB(循环流化床)锅炉是新一代高效、低污染清洁型燃烧锅炉,在国内得到广泛应用。但CFB锅炉发电机组自动控制系统尤其是协调控制系统设计不成熟,投运一直是个难题。在分析河北省保定热电厂原协调控制策略的基础上提出了改进措施:完善了一次调频功能;设计了汽机侧的“压力偏差回拉功率”回路,以限制汽机侧调门的动作速率;将直接能量平衡策略改为间接能量平衡策略;为克服锅炉燃料调节的滞后性使用了燃料前馈。最后对改进后系统的调节性能进行了评价。  相似文献   
83.
为了解决模糊系统建立过程中规则数目的选择问题,提出了一种模糊系统建立方法。该方法利用K均值法计算聚类中心,不需要预先给出聚类的数目,聚类的数目根据聚类准则函数的收敛性决定,同时在算法结构中引入补偿因子以增强算法的稳定性,再结合梯度下降法辨识后件参数,从而得到模糊系统。与传统的模糊系统建立方法进行比较,该方法提高了辨识精度且能自动生成模糊规则,避免了规则数目选取的盲目性。最后将该方法用于辨识单元机组的协调控制系统,仿真结果表明了该算法的有效性和快速性。  相似文献   
84.
eXtremeDB数据库在DCS现场控制站中的设计与应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
将eXtremeDB应用于实时控制软件开发中,作为数据管理和交换的平台,充分发挥了eXtremeDB的优势。在分散控制系统(DCS)现场控制站的开发中,应用了eXtremeDB数据库,简化了现场控制站软件设计逻辑,缩短了开发周期,提高了系统的稳定性和可靠性,取得了很好的效果。  相似文献   
85.
热工过程控制系统参数优化方法的研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
  相似文献   
86.
董泽  姚万业  韩璞  徐媛 《仪器仪表学报》2004,25(Z1):879-880
针对火电厂中经常出现的过热器爆管现象,开发了用于运行指导的专家系统.鉴于运行过程中,导致过热器爆管的因素与消除这些因素所要采取的措施之间的关系的复杂性,采用了模糊关系矩阵来进行知识表示.通过模糊推理机制,根据机组运行过程中出现的导致过热器爆管的因素,判定需要进行那些操作,为运行人员提供参考.系统的实际应用取得了良好的效果.  相似文献   
87.
韩璞  于萍  王东风  马瑞 《中国电力》2006,39(4):71-74
火电厂主汽温系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规PID串级控制方法解决主汽温系统的扰动消除问题,结果不甚满意。基于自适应逆控制理论,研究了主汽温系统扰动消除方法,并对实际600MW锅炉高温过热器的动态特性进行了仿真分析。针对主汽温系统导前区和惰性区的内、外2个回路,单独设计相应的扰动消除滤波器,导前区内回路的扰动被从内反馈回路滤波得到的扰动参考信号消除;惰性区输出端扰动从外反馈回路滤波得到扰动参考信号,在对象输入端实现扰动消除。仿真结果表明,该方案可较好地解决主汽温系统存在的内、外扰动问题,对主汽温系统的扰动消除具有较强的鲁棒性和自适应能力。  相似文献   
88.
煤耗率的在线计算及误差分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于秦皇岛热电厂燃煤管理信息系统,详细分析煤耗率的在线计算方法,总结影响煤耗率的主要因素和导致误差的各种原因,并讨论这种方法在具体实现时计算周期的选择、数据预处理和接口及数据库的清理维护等相关问题,给出具体的实现方法。实际应用表明该方法合理可行,具有一定的推广价值。  相似文献   
89.
神经网络自适应逆控制的仿真研究   总被引:11,自引:3,他引:8  
将神经网络引入逆控制,提出了一种基于神经网络的自适应逆控制。该控制结构主要有两个子神经网络组成,其中一个用于对系统进行辨识,另一个子网络实现对模型的逆作为控制器,从而构成自适应的逆控制。将其应用于热工系统中并进行大量仿真研究,结果表明针对不同的热工对象,该控制系统都能有效的克服扰动,适应环境及参数的变化,表现出良好的鲁棒性和控制精度。  相似文献   
90.
基于在线并行自学习的神经网络内模控制,该方法是借助于神经网络对复杂系统的辩识能力对被控对象进行正模型及逆模型的辩识,用NNM辩识对象的正模型,通过一个并行自学习系统训练的NNC辩识对象的逆模型,然后用做内模控制器去控制对象。将该种控制策略应用于火电厂热工对象中具有大迟延、大惯性和时变等特性的主汽温对象,仿真研究表明,该控制方案适应对象参数的变化并表现出良好的控制特性,具有较强的鲁棒性和自适应能力。在实际应用中具有一定的实用价值。  相似文献   
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