【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61174111);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(09MG21)
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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。
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