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1.
2.
基于小波神经网络的火电单元机组负荷系统建模仿真研究 总被引:6,自引:7,他引:6
火电单元机组是一种复杂的多变量对象,常规方法难以建立它的非线性数学模型。该文利用一种多输入多输出的连续小波神经网络对单元机组负荷数学模型建模问题进行了研究。网络隐层采用框架小波函数,输出层采用线性函数,采用BP算法对网络进行训练,并利用自适应的学习速率和动量参数加快网络训练的收敛速度。网络的训练结果和测试结果均表明,小波网络输出值与实际模型输出值之间的误差在允许范围内,小波神经网络可以较好地逼近单元机组负荷数学模型。 相似文献
3.
基于神经网络的火电机组负荷预见控制方法及其仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用多个自适应神经元构造了火电单元机组负荷预见控制系统,研究了用神经网络实现多变量系统的预见协调控制,神经网络输入量应该怎样选取。仿真结果证明了这种控制方案的正确性。与原有的负荷最优预见控制方法相比,该方法不依赖于对象的精确模型,也不涉及权重矩阵的选取。 相似文献
4.
电厂过热汽温对象具有大惯性、大迟延和非线性等特性,常规控制策略难取得满意的控制效果。为此,提出一种基于免疫优化的智能预测控制方法,它将离线辨识得到的模型作为预测模型,然后利用实数编码的免疫优化算法在线实现预测控制的滚动优化,给出每个采样时刻的最优控制量。将其应用于过热汽温控制系统进行仿真研究,结果表明该智能预测控制方法具有优良的控制品质。 相似文献
5.
6.
协调控制系统的专家极点配置自整定方法 总被引:7,自引:5,他引:7
本文提出了一种多变量PID控制系统参数在线自整定方法,即多变量专家极点配置(MEPP)法。该方法将单变量PID控制器极点配置自整定方法推广到多变量系统,并成功地运用专家系统原理实现了闭环极点的自动配置,克服了人工试凑的缺陷。该方法用于火电单元机组协调控制系统自整定仿真研究,结果是令人满意的。 相似文献
7.
配置碳捕集技术将大幅改变直接空冷燃煤机组中汽机–给水和冷端系统的工质与能量分配,导致安全风险和经济损失。为提高耦合碳捕集的直接空冷燃煤机组发电效率,该文建立发电–碳捕集系统的全工况动态机理模型,分析变捕集率条件下子系统状态和整体经济性,揭示出捕集率对背压–发电功率和背压–风机耗功的影响规律,提出以热耗率最小为优化目标,以捕集率、锅炉负荷和环境参数为边界条件的背压优化方法。结果表明:每增大1%的CO_(2)捕集率对应1.06MW发电功率损失和15.2kJ/(kW·h)热耗率增量;背压优化降低了发电热耗约200~260kJ/(kW·h);捕集率为90%时,最优背压低至3.85kPa;高温、大风和高负荷时,捕集率的变化对最优背压影响较大。结果可为空冷燃煤–碳捕集整体系统的变工况高效运行提供决策依据。 相似文献
8.
9.
10.
针对TS模糊系统,提出一种基于模糊李亚普诺夫函数的稳定预测控制方法,通过构造模糊李普诺夫函数并最小化预测控制中无穷时域或拟无穷时域性能指标的上界,来设计满足系统闭环稳定、输入约束以及控制性能最优的平行分配补偿控制律.该控制律最终归结为求解一组线性矩阵不等式约束下的凸优化问题.模糊李亚普诺夫函数的使用减少了公共李亚普诺夫函数及分段李亚普诺夫函数的保守性,增加了可行解的范围.数值仿真和火电厂非线性机炉协调系统中的仿真试验,证明了这种方法的优越性和有效性. 相似文献