过热汽温设定值智能补偿优化研究

发布时间：2020-10-31 07:48

　　 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。
【学位单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TM621;TP273
【部分图文】：

外部输入和输出均无直接连接，又称为隐含层，神经元网络的模式分类和特征抽取等信息变换工作主要在中间层进行，按照不同的处理功能，中间层可为一层或多层，也可以没有。输出层向外界输出各神经元的信息处理结果，与显示设备或执行机构相连。分层网络可以进一步分为三种典型的互联方式：简单的前向网络、反馈型前向网络和层内相互连接的前向网络。1）简单的前向网络，即无反馈的前向网络，如图 2-2（a）所示。神经元分层排列，分为输入层、隐含层和输出层。输入信号经由输入层进入网络，经过隐含层的模式变换，由输出层产生输出信号，每一层的神经元只接受前一层神经元的输出作为该层输入，是最简单的分层网络结构。2）反馈型前向网络。网络仍由上述三部分组成，但从输出层到输入层具有反馈，反馈的回路形成闭环，与生物神经元网络结构相似。3）层内相互连接型前向网络。这种网络的基本结构同上，但同一层内的神经元之间有相互连接，这种连接使它们之间有彼此牵制的作用，对同一层内能同时激活的神经元个数进行限制。竞争抑制型网络就属于这种类型。

连接使它们之间有彼此牵制的制。竞争抑制型网络就属于b) 反馈型前向网络 c) 层图 2-2 分层神经网络模型任意两个神经元之间都可能有馈的前向网络，信号一旦经过即给定一个输入信号，网络会中，信号会在神经元之间反复时间内处于不断更新输出信号换可能会产生稳定的输出信散状态。

图 3-1 超临界锅炉结构示意图器按蒸汽流程可分为四部分，第一部分由顶棚过热器布置在炉膛及水平烟道顶部，包墙过热器布置和中间隔墙；第二部分为低温过热器，布置在尾第三部分为屏式过热器，布置于炉膛上部；第四部焰角上部的水平烟道中。为减小锅炉宽度上烟气器出口与高温过热器进口之间有一次左右交叉。温采用两级喷水减温控制，每级两只可以分别调节热器出口集箱与屏式过热器入口集箱之间，用于控左右侧偏差。第二级喷水减温器在屏式过热器出口间的连接管道上，用于精确控制末级过热器出口汽二级喷水减温系统如图 3-2 所示。在实际机组汽温串级 PID 控制方案。
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本文编号：2863660