超（超）临界燃煤发电技术发展与展望

高效燃煤发电技术一直是能源高效利用的先锋。当前主流的超（超）临界燃煤发电技术发展经历了3个阶段,技术在全球范围内逐渐成熟;在材料工业发展的支持下,朝着700 ℃等级先进超超临界技术的方向发展;并已逐步解决商业化应用的关键技术难题,迈向第 4个重要发展阶段。受制于如钢材和加工等基础工业领域的薄弱条件,中国在高效燃煤发电技术研发方面长期落后于发达国家;但经过长期追赶,当前已逐渐接近世界先进水平,且在700 ℃等级先进超超临界技术研发方面,也取得了可喜成绩。在高效燃煤发电技术应用等方面,中国近40年来发展迅猛,当前中国的煤电机组煤耗水平已达到欧洲诸国的先进水平。进一步发展材料等基础工业,从主机设备、系统布置等方面进行设计创新,仍然是高效燃煤发电技术发展的关键。     

用T-S模糊模型辨识160MW协调控制系统

首先按照启发性知识和复合型非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型结构,然后在最大模糊熵和损失函数定义的基础上推导出了一种模型后件参数辨识算法,并使用这种辨识算法得到了一个锅炉—汽轮机协调控制系统模糊模型。     

传感器故障的鲁棒检测与识别方法

提出了一种在模型参数变动和存在外部扰动条件下的控制系统故障检测与识别方法。基于未知输入观测器(UIO)理论,将模型的变化和不确定性转化为系统的未知输入,设计的鲁棒观测器对模型参数变动不敏感,而对故障敏感,在检测故障的同时还可估计出故障的形式和大小。在火电厂过热汽温控制系统传感器的故障诊断实例中,验证了该方法的有效性。     

单元机组协调系统的非线性控制研究

回顾和总结单元机组协调控制系统的研究现状，给出可用于协调系统非线性控制研究的3种典型模型，从理论和应用的角度分析已用于协调控制系统研究的几种非线性方法的特点和局限，包括反馈线性化方法、逆系统方法、反步设计方法及多模型方法等，并提出进行非线性协调系统设计需解决的一些关键问题。     

倒立摆系统的一种H∞优化控制

在运用H_∞环路成形设计方法时权函数的选择一般是凭经验试凑,不能保证所得控制器综合指标最优;且控制器阶次较高,不便于工程实现和参数调整.鉴于以上问题,提出了基于遗传算法的权函数选取方法,在遗传算法的目标函数里加入对鲁棒性能和时域性能指标的约束,从而得到使控制器综合性能指标最优的权函数,避免了凭经验试凑权函数的盲目性;然后,给出一种用多变量PID控制器逼近此控制器的方法,使所得控制器便于实际运用.最后用此方法对小车倒立摆系统进行仿真,结果表明了该方法的有效性.     

汽轮发电机组动态模型研究与应用

介绍汽轮发电机组动态模型研究的发展状况 ,分析现有模型在研究机组动态特性和设计评价新的协调控制系统的应用中存在的一些问题。为解决这些问题 ,对锅炉 -汽轮机动态模型做进一步分析研究 ,描述一种充分考虑系统非线性的汽包锅炉动态模型结构 ,探讨求取动态模型未定参数的方法、模型的有效性和通用性等问题。     

煤粉燃烧排放特性数值模拟

研究燃烧污染物排放具有重要意义，数值模拟是一种有效的研究方法，该文利用数学模型，采用后处理方法，在燃烧模拟的基础上，计算了NOx在电厂锅炉炉内的分布情况，对SOx生成采用了常用的反应模型，并根据反应动力学原理，提出了SOx生成模型。在国内首次对800MW锅炉进行了计算和现场测试。其计算所得结果比较符合实际，说明所提出的模型是合理的，该研究对锅炉的设计和清洁运行具有重要的参考价值。     

模糊多模型控制及其对500MW单元机组协调控制系统的仿真研究

为解决火电单元机组协调控制系统的动态非线性和耦合特性，设计了基于T—S模糊模型和动态解耦PID控制器的模糊多模型协调控制系统。首先针对一个500MW单元机组的仿真模型，绘出了其相对非线性测度曲线，并据此得出了单元机组在典型工作点的5个线性化模型；然后对每个线性化模型分别设计了动态解耦PID控制器，并用T—S模糊模型合成出协调控制系统的全局控制器；最后使用Lyapunov稳定性定理及其推论对此协调控制系统的全局稳定性进行了证明。仿真研究证明了控制算法设计的有效性。     

模糊多模型协调控制系统设计及仿真

针对一个500 MW单元机组的仿真模型,首先依据滑压曲线对模型线性化得到其平衡工作点的线性化模型,并用隶属度函数连结成T-S模糊模型;然后针对各线性化模型设计了V-规范型多变量内模控制器;最后,依据T-S模糊模型结构设计了以多变量内模控制器作为局部模型控制器的模糊多模型协调控制系统.这种控制系统既可以克服模型工作点变化所带来的非线性问题,同时又可以保证控制回路间的有效解耦.仿真研究证明了控制系统设计的有效性.     

基于遗传算法的火电机组负荷优化分配方法研究

依据火电机组的实时煤耗特性曲线,针对目前较实用的负荷优化分配方法——动态规划法的弊端,即在机组数目较多时运算量过大、难以满足实时要求,提出了改进的遗传算法,在加快搜索速度、提高寻优精度、保证群体多样性等方面采取了新的措施。改进后的遗传算法在搜索结果接近全局最优解的前提下,大大提高了寻优速率,具有较高的实用价值。