燃煤机组过热汽温宽负荷模型前馈控制

作     者：陈祎璠 曹越 司风琪 CHEN Yifan;GAO Yue;SI Fengqi

作者机构：东南大学能源转换及过程测控教育部重点实验室南京210096 

出 版 物：《动力工程学报》 (Journal of Chinese Society of Power Engineering)

年 卷 期：2024年第44卷第1期

页      面：76-83页

核心收录：

学科分类：080702[工学-热能工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2022YFB4100704) 国家自然科学基金资助项目(52206006) 江苏省基础研究计划(自然科学基金)青年基金资助项目(BK20210240) 

主　　题：燃煤机组 过热汽温 前馈控制 深度神经网络 多模型间隙度量PGNN 

摘      要：为了对燃煤机组过热汽温宽负荷运行时进行更精确地前馈控制,提出一种基于物理引导神经网络(PGNN)的预测前馈信号模型,并基于间隙度量法确定了多模型的负荷段分配。多模型间隙度量PGNN预测方法采用多模型间隙度量方法对负荷区段进行合理划分,结合过热器机理引导的长短期记忆神经网络,可以对强耦合、大惯性的过热汽温宽负荷前馈信号进行精准预测。结果表明:在机组宽负荷运行时,随着负荷降低控制对象的非线性程度逐渐增强,需要更多的模型数量,采用多模型间隙度量PGNN前馈控制方法可以在不同工况下采用与当前工况相适应的前馈信号,有效提升过热汽温的调节精度和稳定性。