利用热网蓄能辅助供热机组调频的控制研究

随着如风电、太阳能等可再生能源的并网,使得火电机组需要进行深度调峰且快速响应调度指令。然而,传统的负荷调节控制方法难以使得机组应对调度指令的频繁变化。火电机组热网包含着大量的管道与热力设备,它们均具有很强的蓄热能力,合理利用其蓄热可在短时间内提升机组负荷响应速度。针对上述问题,对利用热网蓄能辅助供热机组负荷调节进行了研究,并设计了基于调度指令与负荷响应偏差的协调控制系统。仿真结果表明,所设计的协调控制系统能够提高机组负荷响应调度指令的能力,且保证供热压力的稳定。

基于前馈增益调度的火电机组协调控制及应用

电力系统结构转型对燃煤发电机组提出宽负荷范围内快速调峰的需求,但机炉协调系统具有强非线性、大惯性和未知扰动,传统的比例-积分-微分(PID)控制适应机组大范围变工况能力较弱,在非设计工况及未知扰动下控制品质有待提高。针对上述问题,提出一种基于前馈增益调度的自抗扰协调控制策略,利用前馈信号提高系统适应负荷变化的能力,通过改进的自抗扰控制器提高系统的设定值跟踪和抗扰能力。仿真与现场试验结果均表明提出的协调控制策略能够获得良好的控制效果,保证机组的高效运行。

基于概率鲁棒的改进自抗扰控制器设计

过热汽温是火电机组日常运行的重要参数,为适应其大惯性大滞后的特性,常采用串级控制策略进行控制,但控制结构较为复杂,控制器整定较为繁琐。一种改进的自抗扰控制器可简化传统过热汽温的控制结构并获得满意的控制效果,但由可再生能源系统接入引起的不确定性客观存在,改进的自抗扰控制仅是在标称工况下设计的,无法有效应对不确定性。采用不确定系统的随机分析方法——概率鲁棒设计改进自抗扰控制器,旨在保证机组工况发生变化时控制器仍可最大概率满足控制指标要求。仿真结果表明,基于概率鲁棒的改进自抗扰控制器能够获得良好的动态性能与强鲁棒性,展现了其未来应用于火电机组的前景。

虚拟现实在发电机检修培训系统设计中的应用

针对目前火电厂对于大型发电设备——发电机检修培训的需求,结合虚拟检修培训技术的发展现状、系统结构特征以及涉及到的关键技术,设计了基于虚拟现实技术的发电机检修工艺培训专家系统。上述培训系统融合了三维建模、虚拟现实交互、数据库、JavaEE的技术实现B/S形式的学习考核交互平台,系统中虚拟现实交互部分与发电机检修过程完美结合,真实再现检修过程,最大限度的提高学员的学习和培训效果。

专家系统在GP设计非线性系统控制器中的应用

针对于一类非线性对象,在原有遗传规划算法实现控制器参数寻优的基础上,引入专家系统,指导和优化控制器参数寻优过程。其目的一方面是设计的控制器能够满足更高质量的控制要求,另一方面加快寻优过程,缩短寻优时间。仿真结果表明,引入专家系统,利用先验知识确定适应度函数的参数,能够使被控对象具有更加优秀的控制品质。