基于遗传算法辨识的超临界机组给水控制

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超临界锅炉是国家未来的发展方向,给水系统是其中的重要环节。超临界机组采用直流锅炉,从给水泵到汽机,汽水直接关联,使得锅炉各参数间和汽机与锅炉间具有强烈的耦合特性,加大了给水控制难度。在火电厂热工过程控制系统的分析设计中,普遍采用基于模型的控制方法,给水控制也不例外。本文以国电铜陵600MW超临界机组直流锅炉为例,通过对现场数据的分析和预处理,采用自适应遗传辨识方法建立100%及70%工况下的锅炉动态模型。针对多变量控制,提出了一种神经网络解耦控制方法,对建好的模型进行解耦,并用于中间点焓值修正煤水比
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