原文服务方: 热力发电       
摘要:
火力发电厂厂级监控信息系统(SIS)作为一种以优化机组运行、提高运行经济性为主要目标的信息系统,已在火电厂厂级管理方面发挥了重要作用.为了更加有效地利用SIS平台上的大量数据,提出了基于SIS平台的动态矩阵预测控制.以湖北某电厂SIS为例,将锅炉过热蒸汽温度作为控制对象,蒸汽流量作为扰动量来反映锅炉运行工况的变化.采用神经网络辨识方法建立被控对象的动态模型并将动态矩阵控制算法应用到蒸汽温度控制系统.仿真结果表明,基于仿真数据建立的过热蒸汽温度神经网络动态模型,能够很好地预测被控对象在不同运行工况下的动态特性,基于神经网络模型的动态矩阵控制策略优于传统PID的控制效果.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于SIS的预测控制应用研究
来源期刊 热力发电 学科
关键词 火电厂 SIS 过热蒸汽温度 动态矩阵控制算法 神经网络 预测控制
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 基础研究
研究方向 页码范围 58-64
页数 7页 分类号 TP323
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-3364.2008.01.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张毅 120 2544 28.0 48.0
2 罗毅 50 826 14.0 28.0
3 张媛媛 18 124 7.0 10.0
4 丁彦军 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
火电厂
SIS
过热蒸汽温度
动态矩阵控制算法
神经网络
预测控制
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热力发电
月刊
1002-3364
61-1111/TM
大16开
西安市雁塔区雁翔路99号博源科技广场A座
1972-01-01
中文
出版文献量(篇)
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