【摘 要】
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为改善超(超)临界机组过热汽温控制效果,针对其喷水减温系统,提出一种基于神经网络逆模型的过热汽温反馈补偿控制方案.文中采用具有时延的BP神经网络构建汽温系统逆模型;通过
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(09MG21)
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为改善超(超)临界机组过热汽温控制效果,针对其喷水减温系统,提出一种基于神经网络逆模型的过热汽温反馈补偿控制方案.文中采用具有时延的BP神经网络构建汽温系统逆模型;通过分析超临界锅炉结构和运行特性,确定神经网络模型的输入和输出参数;运用大量的宽范围变工况历史运行数据完成模型的训练和校验.基于训练好的神经网络逆模型,通过引入过热汽温实时反馈,自动调整神经网络输入参考值,由神经网络实时计算控制输出,为一、二级喷水减温系统原控制器输出提供补偿信号,改善过热汽温控制品质.该方案通过MATLAB编程并与600MW超临界燃煤机组仿真系统进行实时通讯,进行详尽的仿真试验.结果表明该控制方案可极大改善超临界锅炉过热汽温的控制品质.
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