基于PLC控制技术的电气设备系统优化设计

随着科技不断进步,可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)控制技术在电气设备系统中的应用日益广泛。介绍了PLC控制技术的基本定义、分类及特点,探讨了其在电气设备系统中的优化方案,包括故障诊断技术、输入/输出电路规划及模型板块选择等关键环节,并开展了设备系统优化实验验证。研究结果表明,基于PLC控制技术的优化设计能够显著提高电气设备系统的性能,降低谐波含量,增强系统的稳定性。

跨临界CO_(2)循环系统控制优化策略的研究进展

控制策略作为跨临界CO_(2)循环系统的重要组成部分,是保证系统高效节能运行的关键。介绍了系统最优排气压力经验计算和泊金汉π定理的反馈控制、基于梯度追踪和极值寻优的实时在线控制以及基于神经网络的预测控制等,详细分析了系统控制策略的发展历程和未来发展趋势,并总结如下:离线控制建立简单、成本低,但易受到环境因素和系统部件变化的影响而导致控制性能降低;实时在线控制策略可以实时追踪系统最大能源效率对应的排气压力,但由于寻优过程费时较长,导致控制系统的收敛时间过长;模型预测控制系统可以实现实时优化和快速收敛,有着良好的发展前景。结合新能源汽车、建筑供暖、轨道交通、商超冷藏、军工等实际场景对跨临界CO_(2)循环系统控制策略的应用特点和未来发展趋势进行分析,进一步说明了提高控制策略的适用性是未来研究的重要方向,并分析将广义预测控制、强化学习等具有自适应属性的方法应用于跨临界CO_(2)循环系统控制策略的可行性,同时探讨了开发适用于大规模循环系统和储能系统控制策略在我国“双碳”背景下的重要意义。

基于粒子群优化模糊PID控制的水厂加氯系统

水厂加氯过程具有非线性、大时滞等特点,采用传统的PID控制方式难以实现消毒剂精准投加。因此,以某采用次氯酸钠消毒系统的水厂为例,首先通过分析该水厂加氯系统工作原理,结合工程经验和运行数据确定了加氯过程的近似数学模型。然后综合使用粒子群优化算法、模糊控制算法和PID控制算法,设计了一种粒子群优化模糊PID控制器,并利用MATLAB软件搭建了粒子群优化模糊PID控制系统和传统PID控制系统的模型进行仿真验证,结果表明:相较于传统PID控制系统,粒子群优化模糊PID控制系统的超调量减少了89.36%,调节时间减少了46.63%,其抗干扰能力也更强,系统整体控制效果有了较大提升。最后使用基于粒子群优化的模糊PID控制法对水厂加氯控制系统进行改造,试运行后发现,新系统控制效果良好,出厂水游离氯值能够稳定在设定值附近。

MPS型磨煤机制粉系统动态模型与瞬态运行优化控制研究

为提升MPS型磨煤机制粉系统变出力过程关键参数的控制精度,该文建立并验证制粉系统动态模型,开展控制策略优化研究。在原逻辑基础上,提出考虑煤质水分信息的前馈磨煤机入口一次风温控制回路,以优化控制策略。开展煤质水分增加、给煤速率增加、磨煤机变出力等瞬态过程模拟研究,获得制粉系统关键参数瞬态特征和能耗特性,验证所提出策略的优越性。结果表明:采用优化的控制逻辑后,系统在应对煤质水分突变、煤量突变等扰动时的响应速率增加、磨煤机出口风粉温度波动范围减小50%以上、瞬态能耗下降2.4%。磨煤机在变出力过程中,稳态能耗可降低100 kW以上,制粉过程能耗降低6.82%,瞬态过程中磨煤机出口风温的波动幅度下降50%、响应时间缩短10%以上、可实现瞬态节能5.43%,保障制粉系统的运行安全并降低能耗。在燃煤发电机组中应用提出的制粉系统优化控制逻辑,可降低燃煤发电机组变负荷瞬态过程中负荷率、主汽压力等关键参数的运行偏差,提高机组的运行灵活性。

面向风电平抑的双电池单元储能系统功率分层优化控制策略

为减少风-储联合系统中,双电池单元储能系统的充放电循环次数,降低高充放电功率指令下电池单元充放电电流倍率,提出一种储能系统充放电功率分层优化控制策略。根据充放电功率指令高低,为两电池单元匹配同充同放和一充一放两种运行模式,同时优化设置两运行模式下电池荷电状态循环区间,平衡充放电电量。仿真验证表明,在风电平抑效果相同的情况下,所提策略可降低高充放电功率指令下电池单元充放电电流倍率,减少电池充放电循环次数,延长电池寿命,降低储能电池功率和容量的配置需求。

基于MPC的光电热联合系统建模与控制优化

为解决我国北方地区冬季采暖产生的能源消耗与环境污染问题,改善光资源丰富、较丰富地区光能利用率不足的现状,充分利用谷电和日照优势,针对太阳能利用与建筑采暖相结合的分布式能源系统性问题,提出一种基于TRNSYS动态建模与数值建模相结合的光电热联合供暖系统。综合考虑小范围内供暖温度的时滞性以及系统各设备的出力情况,联合Matlab搭建模型预测控制器(MPC),提出一种基于MPC的误差实时校正优化控制策略。分析表明:采用MPC的控制优化,在热负荷跟踪方面,最大误差降低4.16%,平均误差降低2.79%;在室内温度控制方面,最大偏差降低1.2℃,平均偏差降低0.2℃;在太阳能利用占比方面,太阳辐射强度趋近于800 W/m^(2)时,太阳能利用占比差距达最大8.9%。分析结果说明该系统可以更快速、更准确地跟踪建筑热负荷波动,并且有效抑制室内温度波动,提高清洁能源的利用率。

基于模型预测控制的电-气互联系统动态优化调度研究

在当前电气、天然气与人们生活密不可分的背景下,电—气互联综合能源系统(IPGES)的调度运行研究具有极其重要的价值和意义。目前电—气互联系统的运行策略大多基于日前概况设计,而负荷预测误差往往导致次优日前调度运行。针对这种情况,模型预测控制因为其实时性和鲁棒性的优点,在处理不确定性问题方面表现出卓越效果。本研究在长时间尺度上对日前调度进行了优化,并基于模型预测控制方法进行了实时在线优化调度。在日内调度中,采用卡尔曼滤波对负荷进行短期预测,并根据最新预测信息建立滚动优化和实时反馈校正模型以进行多时间尺度的调度。最后通过案例分析验证了该方法在动态优化调度电力系统和天然气系统组成的电—气互联系统中具有更好经济性和供需匹配性,并能有效应对负荷波动。

面向火电运行灵活性的钢球磨煤机制粉系统控制优化研究

针对双进双出钢球磨煤机制粉系统变出力过程风粉温度波动幅度大、瞬时磨煤出力偏差大等问题,提出考虑热一次风风温前馈和变出力过程料位差压设定值优化的控制策略。以BBD4360型钢球磨煤机为对象开展机理建模和瞬态扰动试验研究,建立并验证钢球磨煤机内料位差压、出口风粉温度等关键参数计算模型。基于磨煤机动态模型研究获得原有及优化后的控制策略对磨煤机出口风粉温度、磨煤出力和制粉单耗的影响规律。研究结果表明:在制粉系统变出力过程中,优化后的控制策略可降低磨煤机出口风粉温度偏差2℃以上,制粉系统磨煤出力累积偏差降低50%以上,制粉单耗降低5%以上,综合提升了制粉系统的关键参数控制效果。钢球磨煤机制粉系统优化控制策略有利于缓解机组调峰过程中由于燃料量供给偏差引起的气温、气压偏差大等问题,保障了燃煤发电机组的运行灵活性和高效性。

基于计算机控制的智能灌溉系统优化研究

为了实现小麦供水量精确控制,优化整合BP神经网络和模糊控制,设计了智能灌溉系统,并基于BP神经网络设计小麦需水量预测系统。整个神经系统为3层结构,以温度、土壤湿度、风速和光照强度作为系统输入,理论计算得到的小麦需水量为预测期望值,训练该神经网络。基于模糊控制设计浇灌控制系统,以神经网络小麦需水量预测值和实际土壤含水量的差值e及其变化率ec作为控制系统输入,以浇灌时间作为系统输出,对神经网络需水量预测精度进行测试,相对偏差分布区间为[1.65%,7%]。对灌溉系统进行测试,相对偏差分布区间为[0.02%,0.38%]。

基于智能控制的电气系统优化策略研究

本文综合探讨了基于智能控制的电气系统优化策略,深入分析了智能控制技术的原理、发展及其在电气系统中的应用。首先,介绍了智能控制的基本原理,包括模糊逻辑控制、神经网络控制等核心技术,并讨论了其在电气系统中的分类与发展趋势。接着,分析了电气系统当前面临的主要挑战,包括系统效率与能耗问题、系统稳定性与可靠性问题以及环境与可持续发展的挑战。针对这些挑战,详细阐述了智能控制技术在电气系统优化中的关键应用,包括能效优化策略、系统稳定性提升方法及可再生能源的集成与管理。最后,展望了智能控制技术的未来发展方向,探讨了技术创新、行业应用前景以及面临的挑战与机遇。通过对智能控制技术及其在电气系统优化应用的全面分析,本文旨在为该领域的研究和实践提供理论支持和实践指导。

变频调速技术在自动控制系统优化中的应用

阐述变频调速技术在机械自动化控制中的应用,包括深度指示器、等速段超速、减速段超速的应用,以及匀速电机超速的保护。针对系统稳定性、调速精度、可靠性方面的问题,提出优化措施。

基于改进自适应多种群遗传算法的结构-控制系统一体化优化

提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自适应调整、多种群协同进化中移民策略等进行改进。研究结果表明:改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的,并且具有较高的精度;改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法首次得到优化分析最优解的平均进化代数分别为320与730,表明前者比后者收敛速度更快;改进的自适应多种群遗传算法每次能达到或接近最优解,可有效克服基本遗传算法优化结果随机性较强的缺点;经改进的自适应多种群遗传算法优化的主动控制系统取得明显减振效果,E1 Centro波输入时,主动控制结构层间位移角峰值和绝对加速度峰值较无控时分别平均减小54.5%与46.7%。算例结果表明了改进的自适应多种群遗传算法的有效性,实现了对建筑结构-主动控制系统的一体化优化。

中低压配电网无功优化综合协同控制系统设计与研究

无功功率的优化管理对提升配电网能效、降低损耗和改善电压质量具有关键作用。文章针对现有中低压配电网无功补偿方式存在的不足,如固定电容器补偿的动态调节局限性、晶闸管控制电抗器补偿的响应速度和谐波问题、静止无功补偿器补偿的设备体积和维护成本及静止无功发生器补偿的高成本等,提出了一种新型无功优化综合协同控制系统,并对系统设计和主站无功优化模型及实现进行了研究。

基于改进遗传算法的磁流变阻尼半主动控制系统整体优化

为解决磁流变阻尼半主动控制系统中控制算法参数、阻尼器参数与布置位置优化问题,提出一种改进的自适应小生境遗传算法.该遗传算法在选择策略、交叉和变异操作、交叉概率和变异概率的自适应调整等方面作了改进,并同时采用预选择机制和共享机制这两种小生境技术.算例分析结果表明:改进的自适应小生境遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的;前者首次得到最优解耗费的机时比后者平均少32.7%,可见前者比后者收敛速度更快;30次优化分析结果表明,前者比后者稳定性更强;经前者优化的磁流变阻尼半主动控制系统取得良好减振效果,El Centro波、集集波、人工波输入时,半主动控制结构层间位移角和绝对加速度的最大值较无控时分别平均减小64.1%、54.7%、55.9%.算例表明了改进的自适应小生境遗传算法的有效性,实现了对磁流变阻尼半主动控制系统的整体优化.

电力系统优化控制中强化学习方法应用及挑战

强化学习(reinforcementlearning,RL)方法目前已应用于电力系统的多个领域,在电力系统优化与控制领域的一些应用展现出良好的结果。但在强化学习方法落地于实际电力系统应用的过程中依然存在一些关键性问题。该文首先概述强化学习基础理论与研究现状,随后提出强化学习理论落地于电力系统各领域优化与控制过程中存在的关键问题。最后探讨强化学习应用于电力系统优化与控制的研究展望。

基于模型预测控制的风光储综合能源系统优化调度

由于风光及用户侧的不确定性,采用传统的优化调度响应不及时会导致日内的供需不平衡。为此,构建一种含风机、光伏、蓄电池和光热的风光储综合能源系统,充分利用可再生能源,并在日前调度的基础上,基于模型预测控制算法并结合能源系统的状态空间方程,建立日内滚动优化数学模型;在Matlab平台上进行典型日的算例仿真,分析系统各设备的功率输出及供能情况,仿真结果显示:在3种典型日下该系统日运行费用较日前分别减少12.3%、7.4%、11.3%,且供电、热不平衡率均有所下降,提高了供能系统运行的经济性和可靠性。

基于黏菌优化算法的水轮机调节系统控制参数优化研究

为改善水轮机调节系统的控制性能,基于等效电路法建立了全流道引水系统数学模型,结合水轮机、发电机及调速器模型构建水轮机调节系统的整体模型。在此基础上,引入黏菌优化算法对水轮机调速器PID参数实施优化。最后,在不同工况下进行仿真,仿真结果表明,SMA算法收敛速度快,寻优能力强,基于此算法的调速器使水轮机调节系统具有更好的动态稳定性,研究结果为实际工程应用提供了参考。

煤矿用带式输送机电气控制系统设计优化

针对传统的煤矿用带式输送机电气控制系统已经无法满足现在煤矿生产的需求的问题,通过对电气控制系统现状的分析,提出了带式输送机的电气控制系统升级优化方案,从软件、硬件、性能、节能方面对其进行设计改进,全面提高其运行效率、可靠性、节能性和安全性。

坦克装甲车辆电力系统源网荷储协同优化与安全控制:架构设计及前沿思考

为保障坦克装甲车辆电力系统在复杂环境中的安全可靠、优质高效运行,发展以主动弹性、协调优化、灵活互动为主要特征的车载电力系统是未来一代全电战车的重要发展方向。聚焦于以全电化为特征的坦克装甲车辆电力系统源网荷储协同优化与安全控制研究。从内在要求和外在驱动2方面阐述发展坦克装甲车辆电力系统的必要性和挑战;从架构设计的角度介绍车辆电力系统源网荷储协同优化与安全控制的核心内容及关键技术,包括极端环境下的主动弹性安全控制技术、正常环境下的多时间尺度优化调度技术以及大扰动源场景下的灵活动态调控技术。继而结合弹性电力系统的内涵,探讨基于弹性优化控制的坦克装甲车辆电力系统在面对极端或突发事件时的性能特点。为未来我国坦克装甲车辆电力系统的发展提供参考。

基于风电预测的碱性电解槽系统优化控制

离网型风氢系统在制氢时,风电出力的波动性会导致电解槽的频繁启停,降低电解槽的使用寿命和制氢效率。因此,需要根据风电出力情况,合理调整电解槽的运行状态和功率。为有效控制电解槽,提出一种基于风电预测的多目标滚动优化(multi-objective rolling optimization,MRO)控制方法对风氢系统的电解槽进行控制。首先,对风电功率进行预测,并对预测值进行一阶差分运算,并根据结果确定系统电解槽的运行机组数量。然后,采用多目标适应度函数对电解槽进行滚动优化,平衡各电解槽的运行时间、启停次数、待机时间以及波动功率。最后,根据实时功率顺序分配电解槽的功率和运行状态。为验证所提控制方法的有效性,将所提方法与简单启停(simple start-stop,SS)控制策略和阵列轮值(array rotation,AR)控制策略相比。仿真结果表明,所提方法的电解槽具有更低的启停次数和更高的产氢量,可以有效提高风氢系统的经济性。