超临界火电机组多变量前馈预见预测控制

来源 :动力工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chichilela

【摘要】

：

采用BP神经网络算法建立超临界火电机组协调控制系统的多输入多输出数学模型,并在此基础上利用前馈控制、预见控制及预测控制对机组进行优化控制,形成一个多变量前馈预见预测

【作者】

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牛玉广何青波李永生陈彦桥张文亮范国朝

【机构】

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华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京102206;华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206;国电科学技术研究院有限公司北京分公司,

【出处】

：

动力工程学报

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

火电机组神经网络预测控制前馈控制预见控制

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采用BP神经网络算法建立超临界火电机组协调控制系统的多输入多输出数学模型,并在此基础上利用前馈控制、预见控制及预测控制对机组进行优化控制,形成一个多变量前馈预见预测(FFP)控制系统.结果表明:神经网络前馈预见预测控制使机组更快、更准确地跟踪机组AGC曲线、滑压目标值和中间点温度设定值;前馈控制加剧了主汽压和中间点温度的波动,预见控制能使这2项指标趋于平稳;采用前馈预见预测控制算法来控制超临界火电机组,能够提高机组的AGC响应速度、经济性、稳定性和安全性.

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