中央高校基本科研业务费专项资金(09MG21)
- 作品数：5 被引量：27H指数：3
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- 600MW超临界锅炉过热汽温反馈补偿神经网络逆控制
- 为改善超(超)临界机组过热汽温控制效果,针对其喷水减温系统,提出一种基于神经网络逆模型的过热汽温反馈补偿控制方案.文中采用具有时延的BP神经网络构建汽温系统逆模型;通过分析超临界锅炉结构和运行特性,确定神经网络模型的输入...
- 马良玉盖银平史振兴
- 关键词：超临界锅炉过热汽温逆控制反馈补偿
- 文献传递
- 基于神经网络的超临界机组数学模型被引量：16
- 2013年
- 以某600MW超临界机组为例,采用神经网络方法建立了机组负荷、汽压特性的数学模型,并运用大量的宽范围变工况数据完成了对模型的训练.仿真结果表明:模型可以很好地拟合机组负荷、主蒸汽压力与燃料量、给水量和汽轮机调门开度间复杂的非线性动态特性,且精度高、泛化能力强,可作为预测模型用于超临界机组智能控制器的设计.
- 马良玉高志元
- 关键词：超临界机组数学模型神经网络协调控制系统
- 超临界机组协调控制系统的预测优化控制被引量：6
- 2014年
- 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600MW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。
- 马良玉高志元
- 关键词：超临界机组协调控制系统神经网络粒子群优化算法
- 基于神经网络逆模型的过热汽温补偿控制研究被引量：6
- 2011年
- 为改善大型电站锅炉的过热汽温控制效果,提出一种基于人工神经网络扩展逆系统模型的过热汽温补偿控制方案。首先结合锅炉的结构和运行特性,分析影响过热汽温的主要因素,确定神经网络逆系统扩展模型的输入和输出参数。借助MATLAB神经网络工具箱建立过热汽温系统的动态逆过程模型(IDPM),运用历史运行数据完成神经网络模型的训练。以训练好的逆过程模型为基础,构建2个神经网络逆控制器,分别作为过热器一、二级喷水减温系统原串级PID控制器的输出补偿环节,提供附加控制信号以改善汽温控制效果。上述方案在300 MW燃煤机组全范围仿真系统进行详细的控制仿真试验,结果表明与原串级PID控制系统相比,增加神经网络逆控制器补偿环节后,过热汽温的控制品质得到显著改善。
- 马良玉史振兴
- 关键词：人工神经网络过热汽温控制
- 光伏系统最大功率点跟踪算法的仿真研究被引量：2
- 2013年
- 通过研究光伏电池的数学模型,利用Matlab/Simulink环境建立了光伏电池的仿真模型,分析了光照、温度等因素对其输出特性的影响。分析了扰动观察法和常规电导增量法最大功率跟踪特性,针对其最大功率点跟踪动态和稳态性能不佳及启动过程较慢的问题,提出了一种变步长电导增量法,仿真验证了其在光照强度突变情况下具有较好的控制性能,提高了系统稳定性和能量转换效率。
- 孙佳林永君王甜甜
- 关键词：光伏电池最大功率点跟踪变步长
- 基于外时延BP神经网络和简化粒子群算法的过热汽温预测优化控制
- 随着燃煤电站向高参数、大容量超（超）临界机组发展,锅炉过热汽温系统的大惯性、大时延和非线性特征变得越来越明显.过热器喷水减温系统广泛采用的串级PID控制方案在大幅变工况下往往难以取得满意的控制效果为此,本文提出一种基于神...
- 马良玉盖银平
- 关键词：超临界锅炉过热汽温粒子群算法
- 文献传递
- 超临界机组负荷汽压特性神经网络逆模型研究被引量：2
- 2013年
- 以采用先进的神经网络逆控制方法改善超临界机组协调控制品质为目的,针对某600 MW超临界机组,在分析机组运行特点和协调控制方式的基础上,采用BP神经网络分别建立了超临界机组负荷、主汽压力特性的逆系统模型。仿真实验表明:该模型结构简单、精度高、泛化能力强,可满足协调系统智能逆控制器的设计要求,具有较好的工程实用意义。
- 马良玉王智燕高志元马永光
- 关键词：超临界锅炉机组协调控制人工神经网络
