火电机组吹灰智能控制模块设计与应用

通过对内蒙古通辽霍林河坑口电厂吹灰系统的分析,开发出火电机组吹灰智能控制模块,并应用在该厂的实际生产中。

火电机组实用智能优化控制技术

智能优化控制是火电机组未来的发展方向,火电机组智能优化控制技术可避免代价高昂的硬件设备改造,充分挖掘机组内在的运行节能潜力,具有投资少、实施周期短、节能效果显著等特点。但在现有发电技术背景下,各种智能优化控制技术应用受到很大局限。本文从现有技术背景下的电站热工自动控制角度出发,从锅炉燃烧、凝结水变负荷、烟气脱硝喷氨优化和汽轮机冷端优化控制4个方面,分别探讨了适合我国火电机组现状的实用智能优化控制技术方案,并对采用优化控制后的机组节能减排情况进行了说明。

国产超(超)临界火电机组智能控制系统的工程应用

国产超(超)临界机组智能控制(PIC)系统是以自启停控制系统(APS)技术和常规智能控制技术为基础的复杂系统,其工程应用的周期长、环节多,涉及多个单位、多个专业间的分工与合作,成功应用的难度很大。对该系统的工程应用要点进行了分析,提出了包括投资预算、职责分工、工期计划、实施流程等在内的整套工程应用方法,并介绍了该系统在国电哈密2×660 MW超超临界机组新建工程的应用实例。对各类火电机组PIC或APS系统的工程应用有很好的借鉴意义。

火电机组智能水岛控制系统设计与实现

目前火电厂普遍采用集中布置的水岛系统,以实现对各个用水系统的统一协调和智能化控制,减少运行人员的检修工作量。本文基于现场总线控制系统(FCS)及FDMS软件,开发了智能水岛控制系统,该系统包括系统初始化、水网控制系统、数据分析系统、帮助运维手册4个模块。通过对燃煤电厂各子系统给排水量监测采集系统的数据进行加工处理,在水量精准计算的同时依托FCS大数据的分析,基于梯度用水原则,实现了燃煤电厂各用水子系统用水量的优化;对各子系统受控设备进行健康度分析,解决了水岛控制系统中供水母管工艺产生的判断启动公用设备问题,并可以进行设备故障预警及故障分析,实现了水岛控制系统的全自动化。该智能水岛控制系统应用在某超超临界机组中,控制效果良好,实现了火电机组用水系统节能降耗及故障预测。

火电机组燃料智能控制模块设计与应用

设计了火电机组燃料智能控制模块,并应用在内蒙古通辽霍林河坑口电厂的实际生产中,取得了良好效果。

火电机组热工仪表运行状态实时控制系统设计

该文设计火电机组热工仪表运行状态数据自采集及实时控制系统。构建火电机组热工仪表运行状态数据自采集与控制系统总体框架,现场仪表层结合热工仪表与各类传感器、执行器采集火电机组运行状态数据后,基于深度神经网络(DNN)动态前馈的过热蒸汽控制模型实现过热器出口温度的精准控制,利用网络通信层的工业以太网模块实现各层数据的传输与交互,通过上位机实现控制结果展示。实验结果表明,该系统的控制平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)值分别为0.3℃、0.4℃;在不同入侵攻击下,可实现系统数据的安全传输与交互。

基于智能算法的火电机组启动优化控制技术

基于机组启动前的设备状况等约束条件,通过混合整数线性规划算法实现了机组启动路径的智能规划;基于模糊数相似度风险分析方法,对汽轮机启动过程进行风险预估,实现了一种不依赖于热应力模型的汽轮机自启动控制方式,适用于各种主流汽轮机;采用仿人智能控制,提出了故障智能剔除方法、蒸汽管道自动暖管方法。应用表明,这些基于智能算法的控制技术,减轻了运行人员劳动强度,对火电机组启动过程起到了优化效果,整体提升了火电机组的智能化控制水平。

智能控制在火电机组脱硝系统中的应用

针对传统火电机组脱硝系统存在脱硝时间长,导致氮氧化物浓度高,严重影响周围环境的问题,开展对火电机组脱硝系统的研究。通过对反应器装置选型、烟道进出口等进行硬件设计,以及脱硝控制参数整定、基于智能控制的火电机组喷氨量控制等软件设计,提出一种全新的脱硝系统。通过系统测试证明,与传统脱硝系统相比,可加快对火电机组的脱硝速度,将氮氧化物的浓度降到最低,并且保证火电机组运行过程中氮氧化物含量的稳定,实现对周围环境的保护。

大数据视域下的火电机组智能AGC控制技术应用研究

当前我国的电力系统存在一定的缺陷,诸如:系统调节灵活性欠缺、电网调度运行方式僵化等,为此,要重点探讨大数据视域下的火电机组智能化 AGC控制技术,从知识发现和大数据挖掘的视角,探讨火电机组 AGC系统知识辨识和智能控制方法,充分发挥超临界大型机组的节能高效优势性能.

基于人工智能的火电机组负荷频率自抗扰控制系统

火电机组负荷运行离不开自抗扰控制系统,传统控制系统在整合运行过程中控制效果不佳,导致系统控制响应时间较长,为此,提出基于人工智能的火电机组负荷频率自抗扰控制系统。硬件设计方面,采用内存储器、CPU、磁盘和自抗扰控制器等多个硬件。软件设计方面,根据火电机组负荷运行特性,设置负荷频率数据采集模式,基于人工智能构建线性模型,采用遗传算法控制火电机组负荷频率。实验结果表明,本文系统平均控制响应时间为21s,相比传统系统,平均控制响应时间更快,表明基于人工智能设计的火电机组负荷频率自抗扰控制效果更好。

一种智能控制方法在300MW机组主汽温控制系统中的应用研究

针对某３００ＭＷ低倍率复合循环锅炉工况变化频繁，主汽温动态特性时变非线性较强的特点，文章采用分级设计控制方案，对一级喷水减温提出一种智能的“阀位”控制方法，对二级喷水减温采用模糊控制结合专家自整定串级ＰＩＤ控制方法，并应用集散控制系统，完成了该系统的设计和实施。实际工业应用结果表明，应用这种方法建立的主汽温控制系统比用常规方法建立的系统具有更好的控制品质和更强的抗干扰能力。

火电机组智能发电控制系统架构简述

火电厂机组控制的先进性、信息化、智能化水平关系到全厂燃煤发电效率,关系到污染物排放达标。而传统火电机组的控制系统,不能满足日趋严格的安全生产要求,不能满足复杂工况下运行适应性要求。因此,迫切需要由传统 DCS 向智能 DCS 的转型升级。

火电机组实用智能优化控制技术探究

本文主要研究火电机组实用智能优化控制技术,结合当前火电厂的发电技现在及热工自动控制技术,综合分析锅炉燃烧优化、凝结水变负荷控制、烟气脱硝喷氨优化以及机组汽轮机冷端优化4种智能优化控制技术,及其在火电机组中实际的应用效果。希望通过本文的研究能够更加全面地认识火电机组实用智能优化控制,同时也为后期更好地开发应用智能优化控制技术提供参考。

智能控制在300MW火电机组应用的研究

根据智能控制的基本原理,结合目前300MW火电机组自动控制的现状,在分散控制系统(DCS)硬件基础上,提出实现智能控制的基本设想,并展望了智能控制在300MW火电机组自动控制上的应用前景。

智能控制技术在火电厂应用研究现状与展望

智能控制是在人工智能及自动控制等多学科基础上发展起来的交叉学科,主要用来解决传统控制方法难以解决的复杂系统的控制。本文从神经网络控制、模糊控制及智能优化技术等角度,对智能控制技术及其在火电机组的主要应用形式和相应特点进行了综述。在此基础上,分析总结了智能控制技术在国内火电机组的主蒸汽温度控制、锅炉燃烧及排放控制、磨煤机控制、循环流化床解耦控制等控制系统中应用的研究进展情况,对其在具体应用中的有关问题进行了讨论,并展望了智能控制应用研究未来的发展,认为根据火电机组不同被控对象的特点,综合不同智能控制方法的优点建立的混合智能优化控制将会成为一个重要的研究内容。

大型火电机组智能并退给水泵功能设计与研究

文中对给水流量控制回路的2种调节方式进行分析,并以给水流量串级调节方式为基础设计智能并退给水泵功能,对电动给水泵、汽动给水泵的各种并退工况均进行仿真试验,试验结果证明控制效果较好。

火电机组直接能量平衡DEB控制策略分析及优化

火电机组直接能量平衡是建立在能量平衡概念基础上的一种机、炉协调控制策略。随着电网对机组变负荷性能的要求越来越高,以及锅炉燃用的煤种变化较大、燃煤掺烧等因素,传统DEB控制逐渐暴露出存在的一些不足。介绍了一种DEB控制策略改进方法,采用新的前馈方式和智能变负荷超调,引入燃煤热值系数进行修正,并采用PID变参数控制。现场试验表明,这些措施解决了原先煤量指令落后负荷指令、变负荷超调适应性不足、无法主动响应燃煤品质变化等问题,有效提高了机组整体负荷变化能力。

火电机组深度调峰一次调频优化控制策略

针对深度调峰下火电机组运行经济性与调频性能之间的矛盾,提出了一种一次调频优化控制策略。综合考虑了热耗率、背压、当前负荷及高压调节阀节流状态,确定在滑压运行区间各个指标均最优的主蒸汽压力,以多目标智能滑压优化运行方式为基础,利用凝结水变负荷技术增加机组储热利用率,从而兼顾了机组低负荷下调频性能与运行经济性。本文综合全工况滑压修正、多目标智能滑压优化及凝结水变负荷技术,在某600 MW机组进行一次调频优化试验。结果表明,该一次调频优化控制策略能够保证机组在中低负荷段达到较高的一次调频合格率,为火电机组深度调峰提供了一种有效方法。

风光储微电网-火电机组黑启动全过程储能控制策略研究

在风光新能源微电网中,配置储能可以作为稳定电源点实现风光储微电网-火电机组黑启动。为实现黑启动过程中稳定供电,研究了黑启动全过程储能控制策略,提出了一种变斜率储能换流装置电压控制方案,并在传统无功-电压下垂控制中引入变斜率传递函数模块;再提出一种黑启动并列运行时含有非线性补偿模块的下垂控制方案,并通过小信号模型进行稳定性分析。仿真结果表明:电压控制方案可以抑制黑启动建压过程中的冲击电流,保持储能空充线路时电压稳定;新型下垂控制方案可以抑制风光储微电网-火电机组并列运行时,频率、电压暂态波动。控制策略可以满足风光火储黑启动全过程要求。

量子计算在火电机组优化控制中的应用综述

量子计算及其衍生算法近年来快速发展,成为优化领域和人工智能领域的研究热点。随着我国电力行业清洁化和智能化的发展,量子计算逐渐应用于火电机组优化控制领域并取得了诸多成效。介绍了量子计算的基本理论,详细论述了众多量子衍生算法在火电机组优化控制领域中的应用研究进展。从量子群智能优化算法、量子遗传算法和量子机器学习算法等多个角度综述了量子计算在火电机组优化控制领域的机遇与挑战。最后总结并展望了量子计算未来在火电机组优化控制领域的发展趋势。