基于遗传算法的燃煤电站锅炉整体燃烧优化方法研究

针对电站锅炉燃烧效率和污染物的排放,提出了一种整体燃烧优化的思想,并结合遗传算法和人工神经网络技术,对整体燃烧优化方法进行了研究。仿真结果表明,采用本文提出的燃烧优化控制方案,不仅能使锅炉节能,还能降低排放的烟气中氮氧化物的含量,减少对环境的污染,具有较强的可行性。     

基于免疫进化算法的过热汽温自整定PID控制研究

根据生物免疫系统特性 ,提出了一种基于免疫进化算法的PID控制器参数自整定方法。免疫进化算法引入记忆细胞和抗体浓度调节机制 ,具有种群多样性 ,能保证快速稳定地收敛到全局最优点。通过对过热汽温控制系统的仿真 ,表明该算法是有效的。     

电站锅炉火焰检测及燃烧诊断技术

电站锅炉的安全运行主要决定于燃烧的稳定性，实时探测燃烧火焰是否稳定，及时作出判断，对电站锅炉安全运行有着重要的实际意义。本文分析了炉膛火焰特征与火焰检测和燃烧诊断的关系，论述了火焰检测的基本原理和方法以及燃烧诊断理论和技术，并对目前火电厂燃煤锅炉应用的各种火焰检测器和燃烧诊断系统进行了分析比较，最后讨论了火焰检测及燃烧诊断技术的进一步研究方向。     

300 MW火电机组神经网络预测控制策略

针对在线滚动优化计算量大,间接算法梯度信息难以求取的问题,将神经网络多步预测控制应用于火电机组多参数协调控制中。提出了基于中心偏差商的优化算法,利用多元函数的偏差商替代函数的导数构成Hessen矩阵,从而获得优化算法的搜索梯度信息。通过对某300 MW单元机组双输入、双输出系统的仿真,验证了本算法的有效性。     

基于逆模型区间优化的神经网络预测控制

针对神经网络预测控制中，在线滚动优化计算量大、算法稳定性难以保证的问题，提出一种确定黄金分割优化算法初始搜索区间的方案，即初始搜索区间的宽度与神经网络逆模型输出和上一时刻系统输入的误差成正比，二者越接近，搜索宽度就越小，从而黄金分割优化算法的在线计算量就越小；该方案有效地降低了在线滚动优化计算量，同时又使控制系统具有神经网络预测控制和神经网络逆控制的双重特性，在模型匹配稳态工况下，神经网络预测控制转化为神经网络逆控制，具有逆控制快速性的优点，而在模型失配或动态过程中，神经网络预测控制起主导作用，具有模型的宽容性和鲁棒性强的特点。采用区间套定理对该算法的收敛性给予了严格的数学证明。通过对某300MW机组仿真表明，提出的方案在控制品质和降低计算量方面均获得满意的效果。     

基于不同分布假设条件的自回归条件异方差族模型在评估日前电力市场风险价值中的应用比较

Taking PJM day-ahead electricity market for example, a comparative research on evaluation of value at risk (VaR) of market by autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) family model based on distributional assumption conditions is performed. Firstly, by use the analysis of ARCH family model the conditional variance series from marginal price return series is obtained; then by using computing formula of VaR, the VaR series under different distributional conditions is obtained; finally, the risk evaluation results under different distributional conditions are compared. Analysis results show that it is better to build VaR models based on different distributional assumption conditions at different times in a day.     

热工过程的免疫控制系统设计及稳定性分析

借鉴生物免疫应答反馈机理模型, 模拟抗原, T细胞及B细胞浓度关系, 设计抑制T细胞与B细胞浓度之间的非线性函数关系, 提出一类针对热工过程对象的免疫反馈控制器结构. 利用Popov超稳定定理, 分别针对两类热工对象免疫控制系统进行超稳定性分析; 将Popov超稳定图像解推广至解析解, 得到保证系统绝对稳定的控制器参数范围解析解. 选取有自平衡能力的过热汽温对象以及无自平衡能力的汽包水位对象仿真验证. 通过辨识并利用Popov超稳定定理分析系统, 验证所得参数设计范围解析解的有效性.     

基于支持向量机的燃烧过程飞灰含碳量与NOx排放特性模型

大型四角切圆电站锅炉NOx排放和飞灰含碳量是燃烧优化的两个方面,也是电厂关心的重要问题。影响两者的因素众多而且复杂,对锅炉飞灰含碳量和NOx排放特性进行建模是实现燃烧优化的一个前提。文中首先利用交叉验证算法分析样本数据,对支持向量机中的参数C和σ进行选择,再应用支持向量机理论建立了飞灰含碳量和NOx排放特性模型,最后利用试验数据对模型进行了校验。研究结果表明,采用支持向量机算法建模误差较小,达到了比较准确的预测效果。     

面向控制的质子交换膜燃料电池机理建模及仿真

系统建模是控制系统设计的基础,建立了用于控制系统设计的质子交换膜燃料电池(PEMFC)集总参数动态模型。从质量守恒和能量守恒角度进行PEMFC机理建模。模型分为8个子模型,即风机动态模型、供应管腔动态模型、空气冷却和加湿器静态模型、阴极动态模型、回流管腔动态模型、阳极动态模型、质子交换膜中水传输模型以及电化学电压模型。通过Matlab/Simulink软件仿真分析,表明所建立的模型能模拟出PEM-FC内的压力、电压、温度以及能量的动态特性,为进一步的控制系统设计奠定了基础。