超临界机组协调控制系统的预测优化控制

• 作者: 马良玉 高志元
• 来源期刊: 热力发电
• 关键词: 超临界机组 协调控制系统 模型预测 神经网络 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 热 能 科 学 研 究
• 页码范围: 54-59
• 页数: 6页
• 分类号: TM621|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3364.2014.09.054

摘要

为适应电网负荷需求，超临界机组常处于大幅度变工况运行状态，从而使得传统协调控制策略不能很好地适应机网协调运行的要求，影响机组的负荷响应速度，造成主蒸汽压力等参数大幅波动。对此，提出了一种基于神经网络和粒子群(PSO)算法的协调预测优化控制方法，并以某超临界600 MW机组为对象，基于Matlab 软件建立模型预测优化控制(MPOC)算法，借助火电机组仿真机对该控制方法进行验证。结果表明，该方法可大大提高机组的负荷响应速度，且满足主蒸汽压力等参数的控制要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马良玉	华北电力大学控制与计算机工程学院	83	1254	20.0	31.0
2	高志元	华北电力大学控制与计算机工程学院	3	41	3.0	3.0