基于神经网络的锅炉控制系统优化研究

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现如今,火力发电仍然占我国发电量的绝大部分。社会经济的不断发展对电能安全性和可靠性的要求也在提高。火力发电厂中锅炉作为发电的三大设备之一一直占有举足轻重的作用。锅炉的主要产物为过热蒸汽,维持蒸汽压力恒定,对整个电厂的产能与质量有着十分重要的影响。所以,对蒸汽压力的控制回路进行研究并改进,一直是对锅炉进行优化控制的主要目的之一。本文基于大庆某热电厂220t/h锅炉燃烧优化控制与现场总线技术应用研究项目,对现有的锅炉蒸汽压力控制系统进行优化建模及仿真。首先对径向基神经网络的结构和训练原理进行介绍分析,为锅炉系统的辨识做了铺垫;其次,对锅炉热工系统工作原理、锅炉蒸汽压力的控制方案以及现场控制系统的结构进行详细阐述,体现出现场控制系统的优越性,同时基于径向基神经网络对锅炉进行系统辨识,对蒸汽压力、炉膛负压和烟气含氧量进行逼近拟合;最后,对模糊控制进行介绍并给出控制方案,控制方案主要围绕主蒸汽压力回路展开,将其对传统的PID控制系统进行整定,建立模糊PID优化控制系统,并与PID控制系统进行仿真对比,结果证明模糊PID控制系统的效果明显较PID控制系统优秀,达到了蒸汽压力控制系统的优化目的,满足该热电厂的要求与标准。
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