330MW循环流化床锅炉模糊神经网络建模与广义预测控制研究

发布时间：2017-10-16 21:28

  本文关键词：330MW循环流化床锅炉模糊神经网络建模与广义预测控制研究

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【摘要】：我国煤炭资源分布极不均匀,劣质煤比例较高,含硫量1%以上的煤炭资源占到全国煤炭资源总量的50%以上。循环流化床锅炉(Circulating Fluidized Bed Boiler, CFBB)是一种燃烧适应性非常广的高效低污染发电设备,它可以燃烧各种劣质煤,并实现炉内脱硫,脱硫率可高达90%,目前在火力发电厂中占有主要的生产地位。然而,循环流化床锅炉是一个非线性、强耦合、多输入多输出的大滞后复杂热力系统,其构造较一般的煤粉炉更为复杂,机理建模中引用的许多经验公式以及近似规则会导致模型的精确性降低,直接影响了机理模型在现场运行的应用。因此,如何建立起CFB锅炉精确模型以及如何进一步优化控制CFB锅炉一直是研究的热点。本文针对330MW的循环流化床锅炉,深入了解了其工艺流程、对象特性以及协调控制系统多变量之间的关联特性,利用330MW循环流化床锅炉实际运行日志数据,采用数据驱动建模方法建立循环流化床锅炉的协调控制系统模型,并用广义预测控制对其进行有效控制。主要内容如下：(1)在分析CFB燃烧及协调控制系统特性的基础上,对研究对象的模型进行简化处理,将给煤量、一次风量、汽轮机总阀位作为输入量,将床温、主蒸汽压力、输出功率作为输出量。基于运行日志数据,采用模糊神经网络等驱动建模方法建立了三输入三输出的循环流化床协调控制系统数学模型。考虑到循环流化床协调控制系统的动态特性会随着负荷的变化而变化,所以将负荷作为唯一的语言变量,采用输出加权平均的一阶T-S型模糊推理建立模糊神经网络模型,并将此模型与递推最小二乘方法以及RBF神经网络方法建立的模型进行比较。最终利用现场数据进行测试,仿真结果表明,T-S模糊神经网络模型可以很好地反映CFB锅炉的动态特性,即使在负荷发生大范围变动时,也可以获得较为精确的预测结果。(2)提出了一种基于T-S模糊神经网络模型的广义预测控制策略(FNGPC),将其应用于循环流化床锅炉协调控制系统中。仿真结果显示,FNGPC可以对CFB锅炉协调控制系统中主蒸汽压力、床温和输出功率进行很好的控制,并且能很好地对约束进行处理。同时,当机组负荷大范围变动时,功率输出也能保持良好的跟踪性能,控制效果优于GPC、PI控制器。最后,论文对研究中存在的不足进行了分析,并对后续工作进行了展望。
【关键词】：循环流化床锅炉 协调控制系统 RBF神经网络 T-S模糊神经网络 广义预测控制
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TK229.66
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 选题研究的背景及意义9
• 1.2 CFB锅炉建模研究现状9-12
• 1.2.1 机理建模研究现状9-11
• 1.2.2 实验建模研究现状11
• 1.2.3 数据驱动建模研究现状11-12
• 1.3 CFB锅炉控制研究现状12-14
• 1.4 论文的结构安排14-15
• 第2章 循环流化床锅炉介绍及控制系统特性15-21
• 2.1 循环流化床锅炉结构及工艺流程15-16
• 2.2 循环流化床锅炉控制系统的目标及特点16-19
• 2.2.1 循环流化床锅炉燃烧系统控制目标16-17
• 2.2.2 协调控制系统的基本概念及其任务17
• 2.2.3 循环流化床锅炉协调控制系统的结构17-18
• 2.2.4 循环流化床锅炉控制系统控制特点18-19
• 2.3 循环流化床锅炉协调控制系统简化模型19
• 2.4 本章小结19-21
• 第3章 循环流化床锅炉协调控制系统建模与仿真21-41
• 3.1 循环流化床锅炉协调控制系统线性最小二乘法辨识21-26
• 3.1.1 最小二乘法线性辨识21-25
• 3.1.2 最小二乘辨识模型测试25-26
• 3.2 循环流化床锅炉协调控制系统的RBF神经网络模型26-31
• 3.2.1 RBF神经网络辨识方法介绍26-28
• 3.2.2 RBF神经网络模型的设计28-29
• 3.2.3 RBF神经网络模型的训练29-30
• 3.2.4 RBF神经网络模型的测试30-31
• 3.3 循环流化床锅炉协调控制系统的模糊神经网络模型31-39
• 3.3.1 T-S模糊神经网络辨识方法介绍31-33
• 3.3.2 T-S模糊神经网络模型的设计33-36
• 3.3.3 T-S模糊神经网络模型的训练36-38
• 3.3.4 T-S模糊神经网络模型的测试38-39
• 3.4 本章小结39-41
• 第4章 基于T-S模糊神经网络的循环流化床锅炉协调控制系统广义预测控制及仿真41-51
• 4.1 预测控制的基本理论41-43
• 4.2 基于T-S模糊神经网络模型的广义预测控制43-47
• 4.2.1 控制算法推导44-47
• 4.2.2 约束处理47
• 4.3 设计控制器与仿真47-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第5章 结论与展望51-52
• 参考文献52-55
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果55-56
• 致谢56

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本文编号：1045021