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  本文通过首先分析协同控制问题,然后提出基于优化方法的优化方法,研究如何优化超超临界直流冷库的协调控制系统。中心组件预测闭环控制的参数和操作。用预测方法优化模式和其他方面,这可以进一步提高冷藏单元的功率的反应速率并进一步降低热功率损失。网和发电厂是主要的输电公司。

基于预测控制的超超临界直流机组协调控制系统优化方法研究_no.1492

  接非常接近:一方面,电力网络希望电厂具有更快的响应速度,同时可以调整和实施冷藏单元;另一方面,对于电厂而言,其关注点如果冷库单元能够正常运行,因为频率和最大值的调整会影响存储单元的强度变化,并且因此,热冲击,蒸汽阀被压碎的可能性增加,并且工厂的运行得到改善。用。此基础上,新型制冷储存生产过程控制技术的研究和开发迫在眉睫,进一步提高了冷藏机组的反应速度,进一步降低了制冷剂的储存容量。力损失。了满足能源用户的需求,网络和电站的运行模式有适当的要求。德国,DVG(德意志GESELLSCHAFT联合体)需要网络的网络存储单元以频率调整操作以增加在不到30秒的冷存储单元5%的输出,在频率调整操作之后,其中一半对应于存储空间输出的2.5%,小于5s。现。[2]在中国,冷凝器价格东亚中国电网,东亚中国电网的示例发出的“两个规则”和连接到网络的冷藏单元的主频率控制已经根据频率调制函数来确定,调试时间和主频调制性能。个冷库的频率调节指标应按照下列规则进行,即月平均值不得低于60%,另有评估方法冷藏单元采用的是冷却单元,即功率评估表,冷藏单元AGC(自动发电)控制器根据平均设定率进行评估。AGC和冷藏单元AGC调整的准确性。设定精度为例,如果平均日精度系数小于0.8,则进行功率评估。些要求给连接到网络的冷藏单元带来了一些困难。旦煤磨粉碎了粉煤并进入炉内,即使磨削系统处于手动控制模式,锅炉中的热量输出也经常波动。磨系统的动力学受许多因素的影响,包括粉煤成分,细度,湿度和给煤器的转速。磨系统延迟时间通常变化从一分钟,以上述两个问题几分钟。于蓄冷单元,所述研磨系统的不可再现的动态和不精确控制的控制明显锅炉的燃烧。1显示了冷藏单元协调压力控制的关键要素:受控系统是一个具有高阶换档连接的系统,只能通过控制器设置来稳定。意味着,在当前模式下,控制器不能进入手动状态,因为主蒸汽压力可能波动到最大值或最小值,迫使控制结构切换到压力模式。始。果可以定期获得受控系统的所有参数,则控制器设计不会成为问题。题是重要的时间常数经常变化,包括磨削系统的动态,锅炉增压或降压惯性参数。

基于预测控制的超超临界直流机组协调控制系统优化方法研究_no.36

  果控制器的控制参数是恒定的,一旦主要参数发生变化,例如铣削系统的惯性时间,就不可避免地会出现系统稳定性问题。外,在采矿反应缓慢的情况下,一旦矿山产生的煤粉量波动,就不可能仅依靠调节器的流量变化来补偿。际上,如果调节器输出幅度发生变化,这将导致系统波动。而言之,如果闭环控制的响应比干扰响应慢得多,则控制系统不能克服干扰,导致锅炉燃烧的连续不稳定。1的反馈控制由三个控制回路组成,必须完美适应。轮功率控制(包括控制涡轮阀位置)和冷凝水节流控制(包括控制脱气机和下部蒸汽调节器)不是问题因为这些控件很快并且模型设置随时可用。重要的是基于模型的锅炉的主要控制,预期的控制参数是锅炉的热负荷的设定值。统协调控制中最薄弱的环节是高惯性锅炉的燃烧系统控制主蒸汽的压力。
  炉的热负荷控制通过研磨系统(几分钟的惯性时间)转换成热能,通过加热表面的传热表面,工作流体的转移,最后锅炉过热。是一个高惯性系统,其开环控制可能引起波动,必须由控制器调整以稳定系统。果所有相关参数都已知,则上述目标并不难实现。句话说,一旦确定了磨削系统的动态特性,锅炉的燃烧动态和锅炉燃烧的加速时间,基于模型的控制器就可以控制压力主蒸汽达到规定值。是,如果关键参数(例如铣削系统延迟时间)发生变化,除非重新调整控制器,否则很难稳定系统。以看出,这种类型的控制系统不健壮。
  一个问题是锅炉燃烧的波动。炉的燃烧率在1到2分钟内波动了%,因此慢速磨削系统无法补偿。馈调节器的输出幅度越大,系统就越紊乱。就是说,小的连续波动被放大,这增加了系统设备的磨损。磨系统仍然是动态的,输出的煤粉的细度增加,飞灰的碳含量增加,锅炉的燃烧效率降低。发生严重干扰的情况下,系统长时间不稳定,主蒸汽压力和蒸汽温度差将增加,并且冷藏单元破裂的风险将增加。解决上述问题,本文采用的技术如下:BP的神经网络和预测控制技术完全应用于热能冷藏机组。前,AGC的实时优化控制系统采用了国内外各种优秀的控制方法。

基于预测控制的超超临界直流机组协调控制系统优化方法研究_no.311

  
  是一种先进的控制系统,设计和开发用于解决在控制上述冷藏单元时遇到的问题和困难。体而言,系统采用最常见的集成反馈控制形式,但主要区别在于预测控制技术的应用,可以解决一般DCS反馈控制系统的滞后问题。已取代原有的传统PID控制系统。技术的应用具有以下主要技术特征:对于主蒸汽压力,蒸汽温度和其他参数随时间的变化可以有效地预测,然后根据相关参数的变化进行调整和监控,进一步完善了冷库机组CAG控制系统的闭环稳定性和抗干扰能力。确定控制参数时,传统DCS系统的控制回路不会随时间改变。此,如果将来冷藏单元的操作环境发生变化,则影响将是巨大的,并且AGC优化控制系统使用的神经网络算法是一个。

基于预测控制的超超临界直流机组协调控制系统优化方法研究_no.983

  
  争网络系统可以连续学习并自适应调整冷藏单元在驱动过程中的控制参数变化,燃料热值,蒸汽消耗率,压力曲线冷藏单元的滑动,中间点的温度调节曲线和喷雾系统。以通过算法自动校正诸如惯性时间的重要控制参数,然后,根据上述参数的变换,与AGC优化控制系统相关的闭环控制参数。算以确保系统连续执行在线学习并将其链接到控制。能逐渐接近最佳值。统的DCS控制系统不区分冷藏单元的CCS模式和AGC模式,因为AGC优化控制系统包括一个特殊的优化模块:其智能预测方法是集成并且一方面,分析和比较冷藏单元的当前AGC控制。电,网络频率等参数预测“AGC EMS计划控制”的未来变化;相反,记录冷藏单元的燃料量,风量,水流量和其他参数,然后测试和表征锅炉。测力的“锅炉热功率信号”的未来变化,并根据两者之间的相关程度调整锅炉控制的变化幅度。关应用实践的结果表明:加入特殊AGC模式优化模块后,燃料量,风量,给水流量和在不影响AGC负荷的响应速度的情况下,可以显着降低冷藏单元的过热水流量,并且可以有效地扩展锅炉。道的使用寿命降低了管道爆裂的风险。AGC优化控制系统主要构建一个独立的硬件平台,采用Modbus通信方式,并作为扩展DPU集成到DCS系统中。外,原有的DCS控制逻辑不会改变,只增加了少量的开关逻辑,员工可以在DCS系统和AGC优化控制系统之间无缝切换。时,扩展部分的控制逻辑的测试和修改对存储单元的正常操作没有影响,这显着提高了优化控制系统的效率。储单元的操作安全性,并升级新技术的使用。实的基础。文首先分析了超超临界CC冷库的协调控制系统的设计,首先分析了协同控制的问题,冷凝器价格然后提出了基于预测的优化方法。

基于预测控制的超超临界直流机组协调控制系统优化方法研究_no.272

  给出了闭环控制的中心组件,特征参数和操作模式。用预测方法对其进行优化,可以进一步提高冷库单元能量的反应速度,进一步降低热功率损失,具有很大的实际应用价值。
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