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OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用：99美元
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超临界机组协调控制系统的预测优化控制
, PP. 54-59
Keywords: 超临界机组,协调控制系统,模型预测,神经网络,粒子群优化算法
Abstract:
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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