超临界火电机组协调控制方式分析

本文对目前国内流行的超临界火电机组的协调控制工作原理进行了分析研究,通过对比于传统汽包锅炉的控制方式,分析了超临界直流锅炉机组的几种协调控制方式,从中我们可以对直流锅炉机组的控制特点、控制策略得到清楚的认识。     

660MW单列辅机超超临界机组给水控制策略优化

我国辅机单列配置试点工程———布连电厂2×660 MW超超临界机组,给水系统采用1×100%容量的汽动给水泵组。由于其参数及性能要求较高,需要更好的控制策略来保证机组安全、经济运行。在传统给水自动控制系统的基础上,以燃水比为基础,选取省煤器到分离器出口段的焓增作为燃水比的反馈信号。激励式仿真机上的仿真结果表明:优化后给水量控制兼顾快速性和稳定性,主蒸汽温度控制也在可调范围内,该策略对于单列辅机机组是可行的。     

氮气在天然气管道投产和动火作业中的应用

近年来,随着天然气业务需求的急剧增加,天然气管道建设迅速发展,新建、改扩建工程如雨后春笋般涌现。考虑到将来天然气管网的形成,一务管道除了正常输送功能还具备调气功能,同时具备多个气源。所以无论是新建还是改扩建工程,都离不开与已经投产分输的管道动火连头,而所有工程的建设都是一个目的一一投产分输。在天然气管道动火连头和投产分输中,氮气充分发挥着其作为惰性气体的巨大作用,犹如一道防火墙,将易燃易爆的天然气与空气分开,使天然气管道动火和投产置换得以安全实现。     

过热汽温系统的Smith预估器参数多目标优化控制*

文中详细分析Smith预估模型参数对控制系统性能的影响,提出一种Smith预估模型参数多目标优化整定的控制方案,利用模型失配有效改善控制系统的性能.针对火电厂过热汽温系统高阶、大惯性及非线性特点,设计一种基于串级PID的Smith预估器参数多目标自调整优化控制系统.对某600MW超临界火电机组过热汽温系统进行仿真控制,结果表明,该方案具有良好的鲁棒性,可有效克服系统的非线性,控制效果明显优于常规的串级PID控制和参数匹配的Smith预估控制系统.     

基于LS_SVM和单纯形的烟气含氧量软测量

烟气含氧量是影响火电厂燃烧经济性的一个重要因素。由于受到多个因素的影响,导致了火电厂烟气含氧量测量存在一定的困难性。软测量模型是以容易测得的二次变量为基础,利用二次变量和难测得的待测过程变量之间的数学关系,对待测过程变量进行测量而建立的模型。本研究选用合适的二次变量,提出了基于最小二乘支持向量机的火电厂烟气含氧量软测量模型。并把单纯形寻优算法应用在最小二乘支持向量机的两个必需确定的参数优化问题中,结合现场数据对模型进行预测检验。仿真结果表明,该方法能够比较准确地对火电厂烟气含氧量进行测量,对于实现火电厂经济燃烧有着重大的意义。     

三分仓空气预热器链式结构的集总参数模型

在以往单段集总参数、多段集总参数模型的基础上,对三分仓回转式空气预热器的数学模型加以改进,提出了三分仓回转式空气预热器的链式结构的集总参数数学模型,并对其进行仿真研究。分析表明,链式结构的集总参数模型能够很好满足工程要求。     

基于缺失数据填补的风电齿轮箱状态监测研究

风电机组监控和数据采集系统的现场数据普遍存在缺失问题,会对下游状态监测任务产生一定负面影响。为此,提出一种结合注意力机制的掩膜自编码网络,用于填补面板数据样本中的缺失值,增加可用样本数量,提升状态监测结果的准确性与连续性。该方法以降噪自编码网络为整体框架,在编码阶段通过注意力机制对缺失值进行掩膜处理,赋予缺失值更高的权重以强化网络对其关注程度,在解码阶段将缺失值填补后输出完备数据样本。随后,利用长短时记忆网络提取的样本特征对目标变量参数进行预测,依据预测残差实现状态监测。使用某风电齿轮箱运行数据验证,结果表明：提出方法的数据填补偏差相较对比方法至少改善17.2%;与数据填补前相比,数据填补后样本数量显著增加,使状态监测网络对正常数据的预测残差平均下降37.4%,对故障数据的检测率提升6.8%。     

一类非最小相位系统的PID控制器整定方法

针对非最小相位对象,提出了一种比例—积分—微分(PID)控制器的整定方法.将含有右半复平面零点的非最小相位系统近似拟合为一个稳定的大滞后系统,应用一种专门针对大滞后系统的PID参数两步整定方法可以对系统PID参数进行粗调,然后通过调整比例系数α,便可以成功地设置其PID控制器参数,达到抑制非最小相位时滞和负调的作用.仿真实验证明了两步整定方法的有效性和鲁棒性.     

火电厂球磨机制粉系统的自调整模糊控制

火电厂球磨机制粉系统是一个典型的3输入－3输出系统。其输入为再循环风门开度、热风门开度、给煤机转速,输出为磨入口负压、磨出口温度、磨前后差压。各变量之间存在严重耦合,利用PID控制很难达到理想效果。针对这些特点,提出了一种自调整模糊控制算法。该算法充分考虑了各变量之间的耦合关系,利用模型控制公式进行了有效解耦,并且可根据运行状况自动调整各变量的偏差及其变化率在算法中所占比重。对各种非正常工况采用不同控制方案,有效预防了正压跑粉、堵煤等各种故障的发生。仿真研究及现场实际应用表明,该算法运算简单,不涉及复杂的模糊控制规则,易于工程实现,用于实际电厂取得满意的控制效果。     

多目标微分进化改进算法及应用

微分进化算法作为一种新型、简单、高效的并行随机优化算法,近年来在许多领域得到了应用,多目标微分进化便是其中的一种。针对传统多目标微分进化算法中微分进化控制参数不能自适应调整、算法容易出现早熟和退化的现象,采用惯性权重参数自适应调整的控制策略以及改进的拥挤距离算法对多目标微分进化进行改进,并将改进后的算法用于控制系统PID参数优化仿真试验。结果表明,改进后的多目标微分进化算法具有较好的收敛性和分布性以及较高的搜索效率。