神經網絡逆控制在超臨界機組協(xié)調及汽溫系統(tǒng)應用

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3、10079國際圖書分類號：621.3密級：公開碩士學位論文神經網絡逆控制在超臨界機組協(xié)調及汽溫系統(tǒng)應用碩士研究生：張夢導師：馬良玉副教授申請學位：工學碩士學科：控制科學與工程專業(yè)：控制理論與控制工程所在學院：控制與計算機工程學院答辯日期：2015年3月授予學位單位：華北電力大學ClassifiedIndex:TM615U.D.C:621.3ThesisfortheMasterDegreeApplicationofNeuralNetworkInverseControltotheCoordinatedControlSystemandSuperheatedSteamSystemofSuperc

4、riticalUnitCandidate：ZhangMengSupervisor：ViceProf.MaLiangyuSchool：SchoolofControlandComputerEngineeringDateofDefence：March,2015Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity華北電力大學碩士學位論文摘要由于大容量超（超）臨界機組具有經濟、高效、環(huán)保等優(yōu)勢，已逐漸成為我國電網的主力機組。在新能源大規(guī)模入網及以區(qū)域電網為中心的負荷管理模式下，超（超）臨界機組參與電網的自動發(fā)電量控制(AGC

5、)已成為必然，需經常處于大范圍變負荷動態(tài)工況運行，這需要機組的控制水平向著較高的要求發(fā)展。協(xié)調系統(tǒng)和主汽溫度控制系統(tǒng)是火電機組兩個關鍵的系統(tǒng)，運用先進控制策略和方法進行聯(lián)合優(yōu)化，使機組負荷滿足電網調峰調頻要求的同時，避免主汽壓力、主汽溫度等關鍵參數偏離過大，可確保機組的安全經濟運行。神經網絡逆控制作為一種先進的智能控制策略，近年來在工業(yè)過程控制領域得到成功應用。為此，本文采用神經網絡逆控制方法，針對某600MW超臨界機組，對其負荷、主汽壓力、主汽溫等參數進行聯(lián)合優(yōu)化。論文在建立超臨界機組過熱汽溫對象和協(xié)調對象神經網絡逆模型的基礎上，設計基于逆模型的優(yōu)化控制方案，且在超臨界機組仿真機上進行

6、實驗研究，驗證該方法的有效性。最終的實驗結果表明，加入對機組負荷、主汽壓力和主汽溫度的整體優(yōu)化程序之后，協(xié)調和主汽溫系統(tǒng)的控制效果得到明顯改善。機組負荷的響應速度有所提高，且在穩(wěn)態(tài)時的波動有所減??；主汽壓力調節(jié)的滯后得到一定程度的抑制，且達到工況運行的要求；主汽溫度的變化最明顯，在受到擾動后，波動幅度相比原PID控制減小很多。關鍵詞：超臨界機組；神經網絡逆控制；協(xié)調控制系統(tǒng)；過熱汽溫系統(tǒng)；建模與優(yōu)化I華北電力大學碩士學位論文AbstractDuetolarge-capacitysupercriticalandultra-supercriticalcoal-firedunitshaveap

7、parentadvantagesintheireconomy,efficiencyandenvironmentalindexes,theyhaveincreasinglybecomethedominatedunitsinChina'spowergrid.Undercurrentloaddispatchmodecentredbyregionalloadcenter,itiscommonforasupercriticalorultra-