神经网络预测控制及其在电厂中的应用

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随着大容量火电机组,尤其是大容量超临界机组装机容量的增加,以及电网峰谷差的进一步增大,大型机组将更多地参与调峰,对其自动控制系统的要求必然大大提高。目前以PID控制为基础的常规控制系统己无法适应现代大型火电机组越来越高的控制要求,必然需要新型的控制策略。本文以火电厂主汽温控制系统为例,提出了基于简单递归神经网络的预测函数控制方法,它对非线性过程的控制具有良好的性能。该方法中,非线性对象的模型是通过简单递归神经网络辨识得到。最后对理论分析进行了计算机仿真,仿真结果表明,采用新的控制策略的主汽温控制系统的动态品质明显优于采用常规PID串级控制策略的系统,具有较强的鲁棒性和负荷适应能力,是一种具有较广阔应用前景的控制方法。
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