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《福州大学》 2004年
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大型火电厂锅炉燃烧系统建模及优化控制新方法的探讨

马翔  
【摘要】: 随着社会和经济的飞速发展,电力工业对自动控制系统的要求也越来越高。仅仅保障安全、稳定的生产已经不能满足各发电企业的需求。节能增效已成为我国电力企业改革的目标取向。然而,目前国内许多火电厂锅炉运行工况复杂多变,实际运行情况与最初设计工况存在很大差别,单纯依靠传统的操作规程和控制手段,无法满足现代化电厂对经济性管理的要求。 本文以火电厂锅炉燃烧过程为研究对象,针对当前火电厂锅炉燃烧控制系统的新要求,在研究RBF神经网络和优化理论的基础上,对RBF神经网络在电站锅炉燃烧系统建模与优化中的应用进行了研究。并以华能福州电厂1#机组1150t/h锅炉为对象,建立锅炉燃烧系统的稳态模型,在此模型的基础上通过SQP优化算法,求取最佳工况下的各过程变量的参考值,提供给下级DCS子系统,从而指导锅炉的燃烧控制。离线仿真表明,这种优化方法,行之有效,特别适用于非线性、强耦合、大延迟,并长期稳态运行的工业过程。 本文的主要研究内容和成果有如下几个方面: 1.阐述了大型火电厂单元机组生产的一般过程和控制要求,并对锅炉燃烧过程及其控制系统做了较为详细的介绍。 2.在研究RBF神经网络基本理论的基础上,对神经网络在非线性系统建模中的应用进行了可行性分析。神经网络的非线性建模方法,将对象视为一个“黑箱”。通过对输入输出数据的学习,建立网络模型来逼近对象的非线性特性,从而达到建模的目的。整个辨识过程既避免了复杂的机理推导,也避免了模型阶次和参数难以确定的问题,因而更适用于大工业过程的非线性建模。 3.对最优化的基本理论及其工程意义作了简要描述,重点介绍了SQP算法的计算原理,及其MATLAB实现步骤。 4.结合均匀设计和聚类思想提出的样本优选方法,在一定程度上解决了神经网络样本选择的问题。该优选算法能够从海量的过程数据中,挑选出满足样本优选原则的训练样本,使神经网络的泛化性能得到较大改善,便于实际应用。 5.根据现有控制经验,让锅炉先进入次优态运行,再进一步寻优,能有效避免最优化中的局部最小值问题。
【学位授予单位】:福州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TM621.2

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【相似文献】
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