导读:本文包含了过热汽温论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,机组,算法,建模,系统,在线,模糊。
过热汽温论文文献综述
莫日格吉勒图[1]（2019）在《先进过热汽温控制系统应用研究》一文中研究指出过热蒸汽温度是火力发电厂热力系统中的重要参数,蒸汽温度控制品质的优劣直接影响整个机组的安全和经济运行。由于过热汽温对象具有大延迟、大惯性、时变性和非线性等特点,目前通常采用的传统PID控制很难获得满意的控制效果。文章将人工神经网络汽温预测模块与常规PID算法结合,采用国电智深DCS系统开发外挂汽温优化控制软件,并应用于实际600MW亚临界机组过热汽温控制,经现场调试取得了良好的控制品质。(本文来源于《电工技术》期刊2019年18期）
吕晓娟,梁东义,李玉娜[2]（2019）在《基于遗传算法的模糊控制在过热汽温控制系统优化中的应用》一文中研究指出过热汽温是火电厂汽水工质中的最高温度维持过热汽温稳定控制过热汽温在给定值上保证整个过热器不要超温是过热汽温控制系统的重要任务。汽温对象特性呈非线性,影响汽温变化的干扰因素多等,这些都使得汽温控制系统复杂化,因此正确选择控制汽温的手段及控制策略是非常重要的。本文致力于解决锅炉过热汽温系统大迟延、大惯性等不利因素对控制系统性能的影响,并对设计所得的过热汽温系统控制系统做相应的仿真分析。分析模糊控制中存在的主要问题,提出了可能的解决方法,将改进后的遗传算法对模糊控制器进行训练和优化。(本文来源于《电子制作》期刊2019年16期）
朱祥[3]（2019）在《超临界机组过热汽温的多目标控制策略》一文中研究指出大部分超临界机组由于设计、煤质、燃烧调整的原因,存在壁温频繁超温的问题,过热汽温控制系统需要同时兼顾出口温度控制和管壁金属温度控制的多重需求,以此为目标设计了一种基于预测模型的多目标控制策略。该方法首先分别建立过热汽温惰性区和金属壁温的预测模型,并根据两个预测模型与实际测量参数的偏差值的大值作为反馈调节分量之一;应用本模型预测方法后,将控制反馈回路中调节过热汽温和金属壁温两个控制目标调和为调节喷水减温后温度的目标,控制器可以针对喷水减温对象特性进行设计;同时在该方案所提出的多目标控制的整体策略框架中,并不限定具体的控制器形式和预测模型形式,具有良好的通用性和扩展性。通过在600MW超临界机组上的实际应用,表明采用该控制方法在超临界机组过热汽温系统可以获得更好的汽温控制品质并大幅减少壁温超温。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年07期）
钱虹,冯裕卿[4]（2019）在《针对过热汽温控制的自适应预测控制器设计》一文中研究指出针对火电厂过热蒸汽温度控制这种具有大延迟、大惯性、非线性、强时变性等特性的被控对象,设计针对火电厂过热蒸汽温度控制的自适应模型预测控制器,通过对不同模型的在线辨识和控制表明,采用自适应模型预测控制器对过热蒸汽温度进行调节,效果较普通模型预测控制器相比,调节时间大幅缩短,超调量得到了减小或消除,动态性能有了较大的改善。结果表明,该自适应模型预测控制器实施手段简便,可在电厂推广使用,也可应用到解决同类问题中去,具有广阔的应用前景。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2019年05期）
王海涛,沈成成,胡晓雨,王旭东[5]（2019）在《两种过热汽温预测控制方法的性能对比分析》一文中研究指出文章选取过热汽温作为被控对象,采用DMC和GPC两种典型预测控制算法分别对其进行控制。首先简单地叙述了这两种算法的原理,然后利用MATLAB软件编写程序进行仿真。根据仿真结果,讨论了各控制参数对系统的影响,并且对DMC和GPC在模型失配时系统鲁棒性进行了比较。结果表明,增益失配比例在一定范围内,GPC可以迅速使系统达到平衡;在时间常数失配的情况下,DMC比GPC具有更好的适应性。(本文来源于《电力勘测设计》期刊2019年03期）
关成龙,潘维加,李鹏辉[6]（2019）在《基于多模型的超临界机组过热汽温改进模糊控制》一文中研究指出火电厂超临界机组结构复杂,过热汽温对象具有大迟延、时变、非线性等特性,常规PID控制难以取得满意的控制效果。在结合常规模糊自整定PID控制器和基于控制历史的模糊控制器的基础上,引入分散推理思想,提出一种基于多模型的过热汽温改进模糊控制方案,设计基于分散推理结构的改进模糊主控制器。在控制过程中,基于不同的工况点设计的控制器可根据系统运行工况的变化进行切换。仿真结果表明,该方案的控制性能明显优于常规PID控制,具有良好的动态调节品质,对工况变化具有较好的适应性。(本文来源于《电力科学与技术学报》期刊2019年01期）
张沛尧[7]（2019）在《过热器喷水减温系统神经网络逆模型及汽温优化控制》一文中研究指出在以区域电网为中心的负荷管理模式下,随着新能源发电上网的比例逐步提高,大容量火电机组参与电网深度调峰越来越频繁,导致机组常常运行于大范围变负荷的工况,这给机组的控制水平提出了更高的要求。大容量火电机组的过热汽温具有非线性、大时滞、强耦合等特点,传统控制方法在机组深度调峰时效果难以保证,经常出现超温和调节时间过长等问题,造成受热面和蒸汽管道材料的衰减速度加快,既影响机组安全又降低使用寿命。应用智能优化控制策略来提高过热汽温的控制品质,是汽温控制的重要研究方向。本文在分析超临界机组的运行特性基础上,采用神经网络方法对过热器喷水减温系统特性进行逆建模,在此基础上研究基于神经网络逆控制的过热汽温喷水减温优化控制方案。文中首先论述了几种神经网络的结构、训练方法,并介绍了神经网络逆控制的概念和逆控制器的设计原理。通过分析机组过热器喷水减温系统的的特性及汽温影响因素,选取合适的网络输入输出参数,分别采用BP、RBF、Elman叁种不同的神经网络,建立喷水减温系统的神经网络逆模型,并利用600MW机组的动态数据,进行逆模型的离线训练,比较不同模型的建模精度。在逆模型建立的基础上,选用精度较高的Elman神经网络逆模型,研究喷水减温系统的神经网络逆控制方案,并借助仿真机进行详细的大范围变负荷控制仿真实验。结果表明:本文提出的神经网络逆控制方法,可有效改善超临界机组过热汽温的控制品质,提高机组的运行灵活性,展示了良好的工程应用前景。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
李倩倩[8]（2019）在《过热汽温设定值智能补偿优化研究》一文中研究指出超(超)临界燃煤发电机组由于具有环保、高效等优势,已成为我国电网的主力机组。在当前新能源消纳问题日益严峻及以电网为中心的负荷调度体制下,大容量火电机组高频率深度调峰变负荷运行已成为常态,这对机组的热工控制水平提出了更高的要求。过热汽温作为影响锅炉安全经济性的重要参数,过高、过低或波动太大都会影响机组正常运行。喷水减温是目前最常用的过热汽温控制手段,由于过热蒸汽系统的非线性、大惯性、大迟延等特点,在机组负荷大幅度变化时,固定参数的串级PID控制往往不能达到要求的汽温控制效果,而PID参数的在线整定又费时费力,实际运行时较难实现。为此,本文针对过热汽温喷水减温系统,基于机组的历史运行数据和神经网络建模方法,在汽温控制回路的顶层对汽温设定值进行实时的动态智能补偿优化,以期在不改变PID本身参数的前提下,改善过热汽温的控制效果。本文深入研究了基于神经网络预测模型的过热汽温设定值补偿优化方案,并借助仿真机进行详细的实验研究。文中首先介绍了神经网络的工作原理、BP算法以及在MATLAB中的实现,阐述了过热蒸汽系统的特性和过热汽温的影响因素。在此基础上采用神经网络方法建立了一级、二级过热汽温特性的神经网络预测模型,并对模型进行了验证。在不改变原汽温控制逻辑和PID参数的前提下,在汽温控制回路顶层设计了基于预测模型的前馈补偿和误差反馈补偿相结合的设定值动态优化补偿策略。基于MATLAB编制了汽温设定值实时优化补偿算法,并借助超临界机组仿真系统进行了详细的控制仿真实验。结果表明,与机组原控制相比,增加设定值智能优化补偿方案后,无论从超调量还是调节时间看,过热汽温的控制品质均得到明显提升,达到了预期效果。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
周志刚[9]（2019）在《自抗扰控制在过热汽温中的应用及参数优化研究》一文中研究指出随着大型超临界机组的性能要求的提升,过热汽温控制系统的控制精度也随之升高,并成为了当今研究学者主要的研究课题和方向。自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control:ADRC)因其强的鲁棒性及抗扰性能,被作为新型的控制器进行研究,其能够克服传统PID控制的局限性,控制效果很好。因此,本文将自抗扰控制器应用于超临界机组的过热汽温控制系统,以满足过热汽温长期安全、稳定运行。由于自抗扰控制器参数多,且尚未找到具体有效的方法用于其参数的整定,本文通过对大量的人工智能算法的研究,决定采用易于寻求全局最优值的人群搜索算法对自抗扰控制器的主要参数进行优化整定。本文首先对深能保定西北郊发电有限公司的#1号机组进行过热汽温数据采集,利用粒子群的快速性对对象的模型进行辨识。然后将自抗扰控制器用于过热汽温控制系统,通过测试函数验证人群搜索算法在寻求全局最优解明显优于粒子群及遗传算法,并将其用于自抗扰控制器参数的寻优。最后通过经验公式及人群搜索算法整定的PI控制器与人群搜索算法整定的ADRC控制器的阶跃扰动性能指标对比、人群搜索算法整定的PI控制器与人群搜索算法整定的ADRC控制器的扰动实验和模型变换实验比较,验证了本文算法优化的自抗扰控制器能够很好的控制过热汽温控制系统,同时也证实了自抗扰控制在大型超临界机组具有一定的研究价值和应用前景。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
徐卫,陈国民,陈德龙[10]（2018）在《变结构预测控制算法在1000MW二次再热机组过热汽温控制中的应用》一文中研究指出基于变结构的预测控制算法,针对1000 MW超超临界二次再热机组过热汽温控制性能不理想等实际问题,提出了基于变结构控制思想的协调优化控制策略,实际应用表明,优化控制系统大幅减小了过热汽温的波动幅度,明显提高平均过热汽温。(本文来源于《电力科技与环保》期刊2018年06期）
过热汽温论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
过热汽温是火电厂汽水工质中的最高温度维持过热汽温稳定控制过热汽温在给定值上保证整个过热器不要超温是过热汽温控制系统的重要任务。汽温对象特性呈非线性,影响汽温变化的干扰因素多等,这些都使得汽温控制系统复杂化,因此正确选择控制汽温的手段及控制策略是非常重要的。本文致力于解决锅炉过热汽温系统大迟延、大惯性等不利因素对控制系统性能的影响,并对设计所得的过热汽温系统控制系统做相应的仿真分析。分析模糊控制中存在的主要问题,提出了可能的解决方法,将改进后的遗传算法对模糊控制器进行训练和优化。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
过热汽温论文参考文献
[1].莫日格吉勒图.先进过热汽温控制系统应用研究[J].电工技术.2019
[2].吕晓娟,梁东义,李玉娜.基于遗传算法的模糊控制在过热汽温控制系统优化中的应用[J].电子制作.2019
[3].朱祥.超临界机组过热汽温的多目标控制策略[J].工业控制计算机.2019
[4].钱虹,冯裕卿.针对过热汽温控制的自适应预测控制器设计[J].系统仿真学报.2019
[5].王海涛,沈成成,胡晓雨,王旭东.两种过热汽温预测控制方法的性能对比分析[J].电力勘测设计.2019
[6].关成龙,潘维加,李鹏辉.基于多模型的超临界机组过热汽温改进模糊控制[J].电力科学与技术学报.2019
[7].张沛尧.过热器喷水减温系统神经网络逆模型及汽温优化控制[D].华北电力大学.2019
[8].李倩倩.过热汽温设定值智能补偿优化研究[D].华北电力大学.2019
[9].周志刚.自抗扰控制在过热汽温中的应用及参数优化研究[D].华北电力大学.2019
[10].徐卫,陈国民,陈德龙.变结构预测控制算法在1000MW二次再热机组过热汽温控制中的应用[J].电力科技与环保.2018
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