660MW超临界机组低温省煤器的经济性研究

增设低温省煤器作为当前一种可行的节能手段被广泛应用于各大电厂,但其节能效果一直没有准确的计算方法。本文以某660MW机组的全工况仿真系统为平台,研究分析了低温省煤器对系统的影响及其经济性,并将辅机能耗以等效焓增的形式表现出来。研究表明,在660MW、500MW、330MW这3种典型工况下低温省煤器能够降低的发电标准煤耗量分别为1.55 g、1.35 g、1.17 g。因此低温省煤器能够有效降低机组的发电标准煤耗,且在工况越高时,节能效果越明显。

广义回归神经网络对脱硫效率的预测

脱硫效率的预测对脱硫系统的运行与控制有着重要的指导意义。以国内某660MW机组为例,考虑影响石灰石/石膏湿法烟气脱硫效率的各主要因素,并使用广义回归神经网络(GRNN)建立了脱硫效率预测模型。该模型采用电厂实际运行数据为训练样本,然后另选10组数据用来仿真预测和验证。预测结果表明建立的烟气脱硫效率预测模型的精度要高于传统BP模型,精度达到了99.6%,对实际脱硫系统的安全运行有一定的指导意义。

动量改进BP神经网络在湿法脱硫系统中的应用

以国内某350MW超临界机组为例,充分考虑影响石灰石/石膏湿法烟气脱硫效率的主要因素,基于动量改进BP神经网络建立了脱硫效率预测模型。并随机选取该电厂脱硫系统现场运行的15组数据进行仿真预测。结果表明,所建立的烟气脱硫效率预测模型拥有较高的预测精度,对现场运行工作有一定的指导意义。

模糊自适应内模控制在超临界给水控制中的应用

针对复杂多变、非线性、强耦合、大迟延的超临界机组给水控制系统,提出了一种基于内模的模糊自适应控制方案。通过仿真试验,可以得知模糊自适应内模控制算法可以显著提高给水系统的响应速度和稳定性,并且在抗干扰和模型自适应方面都优于常规PID控制和内模控制,具有较好的控制效果。

基于模糊自整定PID串级控制的废水处理PH值控制

针对火电厂废水中和过程PH动态特性的非线性,时滞性,抗干扰能力差等动态特性,采用传统的PID不能对系统进行有效的在线控制,为了解决上述问题,在酸碱中和过程中PH的动态模型的基础上,设计了一种模糊自整定PID串级控制器。即通过模糊控制器对传统的PID参数进行整定,并建立串级控制回路。在相同条件下与传统PID进行了仿真实验比较,最终确定该控制器具有超调量小,调节时间快,抗干扰能力强等良好的动态特性以及较强的自适应性。