CN111538305B - 基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法、系统及介质 - Google Patents
基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法、系统及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111538305B CN111538305B CN202010456200.3A CN202010456200A CN111538305B CN 111538305 B CN111538305 B CN 111538305B CN 202010456200 A CN202010456200 A CN 202010456200A CN 111538305 B CN111538305 B CN 111538305B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- main steam
- water supply
- steam temperature
- actual measured
- set value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 206
- 239000000446 fuel Substances 0.000 title claims abstract description 194
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 153
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 63
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 32
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 212
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 93
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 24
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 7
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 7
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 abstract description 6
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 abstract description 6
- 230000008878 coupling Effects 0.000 abstract description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Control Of Steam Boilers And Waste-Gas Boilers (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法、系统及介质,本发明方法包括获取火电机组的主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势;将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的给水调节需求映射表得到对应的给水控制优化指令,将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的燃料调节需求映射表得到对应的燃料控制优化指令;将给水控制优化指令、燃料控制优化指令叠加至火电机组协调控制系统的给水控制回路和燃料控制回路中。本发明控制方法具有预测和解耦功能,能提升强耦合且存在大滞后、大延迟特性的控制系统的调节品质,算法相对简单,可在任何控制系统上实现,易于工程实施推广。
Description
技术领域
本发明涉及火力发电机组自动控制工程技术,具体涉及一种基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法、系统及介质。
背景技术
随着清洁能源消纳比例的逐步增加,电源结构将发生重大变化。火电机组的调峰属性越来越明显,频繁变动负荷、长期维持低负荷运行将成为运行常态。火电机组全负荷工况下的运行经济性,将在一定程度上决定其市场竞争力和生存空间。
近年来,超(超)临界机组的装机容量在火电机组中的占比持续上升。超临界参数机组的协调控制系统具有多变量输入与输出、非线性、耦合性强的特点。协调控制系统的品质直接影响机组运行经济性。一方面许多发电企业因协调控制系统品质较差导致AGC变负荷速率无法满足要求而被考核电量,造成直接的经济损失;另一方面,许多机组的协调控制系统难以将主要运行参数控制在经济运行点。
从行业技术发展的维度来看,中国的电力装备逐渐向智能化阶段转变。对火电机组而言,管控体系为火力发电厂智能化的核心,主要包括三个层级:智能设备层、智能控制层和智能管理层。其中智能控制层是指在设备层的基础上,对火力发电厂的生产及辅助装置实施控制、优化和诊断。智能控制技术经过多年的发展,取得了良好的效果,有力地推动了燃煤电厂智能化建设的进程。火电机组的智能诊断和智能优化将是今后一段时间电厂智能化建设的重要内容,代表着行业技术的发展趋势。
当前,智能优化控制技术还存在以下问题。1、采用神经网络建立多变量、强耦合、非线性时变对象模型时,样本数据的准确性、有效性和广泛性对模型的建立和训练至关重要,需研究更先进的算法,解决样本数量有限的问题;2、智能优化算法计算量大,搜索速度相对较慢,难以保证在有限的时间内找到全局最优解,对控制的实时性有不利影响;3、智能优化算法常单独使用,未与传统PID控制有机融合,在精准响应特性方面还有待提高;4、神经网络及智能优化算法的建模、寻优过程需要进行复杂的计算,很难利用DCS现有的组态工具完成,需进行独立系统的开发,限制了该项技术的推广应用。总之,如何通过智能优化提升协调控制品质,并易于工程实施推广仍然是待解的难题。
发明内容
本发明要解决的技术问题:针对现有技术的上述问题,提供一种基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法、系统及介质,本发明通过分析主汽压力、主汽温度的当前反馈及其变化趋势,综合诊断后得到具有针对性的优化指令,控制算法具有预测功能和解耦功能,能提升强耦合且存在大滞后、大延迟特性的控制系统的调节品质,算法相对简单,可在任何控制系统上实现,易于工程实施推广。
为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:
一种基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法,实施步骤包括:
1)获取火电机组的主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势;
2)将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的给水调节需求映射表得到对应的给水控制优化指令,将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的燃料调节需求映射表得到对应的燃料控制优化指令;
3)将给水控制优化指令、燃料控制优化指令叠加至火电机组协调控制系统的给水控制回路和燃料控制回路中。
可选地,步骤2)中将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的给水调节需求映射表得到对应的给水控制优化指令的详细步骤包括:
2.1A)将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的给水调节需求映射表得到对应的给水调节需求,所述给水调节需求映射表包含主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的给水调节需求的映射关系;
2.2A)将给水调节需求映射为预设的给水控制优化指令。
可选地,步骤2.1A)中给水调节需求映射表中包含主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的给水调节需求的映射关系如下:
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为三级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为三级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为三级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为三级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为一级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为三级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为二级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为三级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为不变。
可选地,步骤2.2A)的详细步骤包括:预设给水控制优化指令,使之与给水调节需求一一对应。其中给水控制优化指令由主汽温度设定值与测量值之间的偏差经折线函数F1(x)~F7(x)映射后获得。
可选地,步骤2)中将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的燃料调节需求映射表得到对应的燃料控制优化指令的详细步骤包括:
2.1B)将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的燃料调节需求映射表得到对应的燃料调节需求,所述燃料调节需求映射表包含主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的燃料调节需求的映射关系;
2.2B)将燃料调节需求通过编码映射为预设的燃料控制优化指令。
可选地,步骤2.1B)中燃料调节需求映射表中包含的主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的燃料调节需求的映射关系如下:
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为三级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则燃料调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为三级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则燃料调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减时:不论主汽温度的当前状态和变化趋势如何燃料调节需求均为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值为偏高且变化趋势为减则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为二级增;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增时:不论主汽温度的当前状态和变化趋势如何燃料调节需求均为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为三级增。
可选地,步骤2.2B)的详细步骤包括:预设燃料控制优化指令,使之与燃料调节需求一一对应。其中燃料控制优化指令由主汽压力设定值与测量值之间的偏差经折线函数G1(x)~G7(x)映射后获得。
可选地,步骤3)中将给水控制优化指令、燃料控制优化指令叠加至火电机组协调控制系统的给水控制回路和燃料控制回路时还包括控制给水控制优化指令、燃料控制优化指令的跟踪切换的步骤:当给水控制回路的所有环节投入自动并持续45~70s时,给水控制优化指令才起作用,否则给水控制优化指令为0;当燃料控制回路的所有环节投入自动并持续45~70s时,燃料控制优化指令才起作用,否则燃料控制优化指令为0。
此外,本发明还提供一种基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化系统,包括计算机设备,该计算机设备被编程或配置以执行所述基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法的步骤,或者该计算机设备的存储器上存储有被编程或配置以执行所述基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法的计算机程序。
此外,本发明还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行所述基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法的计算机程序。
和现有技术相比,本发明具有下述优点:
1、本发明采用火电机组的主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势能够映射获取对应的给水控制优化指令、燃料控制优化指令,并将给水控制优化指令、燃料控制优化指令叠加至火电机组协调控制系统的给水控制回路和燃料控制回路中,优化采用参数数据少,仅根据主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势即可实现,实现简单,能够有效提升协调控制品质,并易于工程实施推广。
2、本发明将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的给水调节需求映射表得到对应的给水控制优化指令,将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的燃料调节需求映射表得到对应的燃料控制优化指令,通过采用映射的方式,使原本复杂且紊乱的需求有序化,控制程序更加简洁清晰;在状态分析时,将具有耦合关系的被控参数进行组合,全面考虑所有可能出现的状态,并针对每一种状态设计专门的优化指令,优化控制更加具有针对性。
3、各优化控制指令根据调节需求映射关系进行粗分,根据被控参数与设定值的偏差进行细分,实现了优化控制指令的高度智能化和自适应功能。
4、本发明方法未涉及复杂的模型,基于拟人思维的优化控制思路,可在当前火电机组通用的控制系统中实现,也可通过独立的平台实现,易于工程实施,具有广泛适用性。
附图说明
图1为本发明实施例方法的基本流程示意图。
图2为本发明实施例中给水控制优化指令的流程示意图。
图3为本发明实施例中燃料控制优化指令的流程示意图。
具体实施方式
如图1所示,本实施例基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法的实施步骤包括:
1)获取火电机组的主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势;
2)将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的给水调节需求映射表得到对应的给水控制优化指令,将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的燃料调节需求映射表得到对应的燃料控制优化指令;
3)将给水控制优化指令、燃料控制优化指令叠加至火电机组协调控制系统的给水控制回路和燃料控制回路中。
本实施例中,步骤2)中将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的给水调节需求映射表得到对应的给水控制优化指令的详细步骤包括:
2.1A)将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的给水调节需求映射表得到对应的给水调节需求,所述给水调节需求映射表包含主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的给水调节需求的映射关系;
2.2A)将给水调节需求映射为预设的给水控制优化指令。
本实施例中,步骤2.1A)中给水调节需求映射表中包含主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的给水调节需求的映射关系如下:
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为三级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为三级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为三级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为三级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为一级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为三级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为二级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为三级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为不变。
本实施例根据被控参数对调节量的需求分为7个级别,每个级别对应的优化指令值与被控参数偏离设定值的大小相关,各优化指令根据调节需求编码级别进行粗分,实现了优化控制指令的自适应功能。上述映射关系总结如表1所示。
表1:给水需求映射关系表。
如图2所示,本实施例步骤2.2A)的详细步骤包括:根据给水调节需求的编号i从折线函数F1(x)~Fn(x)中选择对应的折线函数Fi(x),所述Fi(x)为主汽温度设定值与测量值之间的偏差的函数,实现了给水优化控制指令的高度智能化和自适应功能。
参见表1可知,本实施例中燃料调节需求编码为1~7,根据燃料调节需求的编码数字1~7,设置7套给水控制优化指令,分别命名为给水控制优化指令1~7;将编码数字作为给水控制优化指令选择的切换条件,当编码数字为1时,将给水控制优化指令1作为给水控制优化指令的输出,当编码数字为2时,将给水控制优化指令2作为的给水控制优化指令的输出,以此类推,当编码数字不等于1~7中的任意一个数字时,给水控制优化指令的输出为0;给水控制优化指令1~7由主汽温度设定值与测量值之间的偏差经折线函数F1(x)~F7(x)映射后获得。本实施例中,折线函数F1(x)~F7(x)的取值实例如表2所示。
表2:折线函数F1(x)~F7(x)。
本实施例中,折线函数F1(x)~F7(x)的输出值是指控制系统每个扫描周期的变化量。
本实施例中,步骤2)中将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的燃料调节需求映射表得到对应的燃料控制优化指令的详细步骤包括:
2.1B)将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的燃料调节需求映射表得到对应的燃料调节需求,所述燃料调节需求映射表包含主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的燃料调节需求的映射关系;
2.2B)将燃料调节需求通过编码映射为预设的燃料控制优化指令。
本实施例中,步骤2.1B)中燃料调节需求映射表中包含的主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的燃料调节需求的映射关系如下:
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为三级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则燃料调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为三级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则燃料调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减时:不论主汽温度的当前状态和变化趋势如何燃料调节需求均为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值为偏高且变化趋势为减则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为二级增;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增时:不论主汽温度的当前状态和变化趋势如何燃料调节需求均为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为三级增。
本实施例根据被控参数对调节量的需求分为7个级别,每个级别对应的优化指令值与被控参数偏离设定值的大小相关,各优化指令根据调节需求编码级别进行粗分。上述映射关系总结如表3所示。
表3:燃料需求映射关系表。
如图3所示,本实施例步骤2.2B)中的详细步骤包括:根据燃料调节需求的编号i从折线函数G1(x)~Gn(x)中选择对应的折线函数Gi(x),所述Gi(x)为主汽压力设定值与测量值之间的偏差的函数,实现了燃料优化控制指令的高度智能化和自适应功能。。
参见表3可知,本实施例中给水调节需求编码为1~7,根据编码数字1~7,设置7套燃料控制优化指令,分别命名为燃料控制优化指令1~7;将编码数字作为燃料控制优化指令选择的切换条件,当编码数字为1时,将燃料控制优化指令1作为燃料控制优化指令的输出,当编码数字为2时,将燃料控制优化指令2作为的燃料控制优化指令的输出,以此类推,当编码数字不等于1~7中的任意一个数字时,燃料控制优化指令的输出为0;燃料控制优化指令1~7由主汽压力设定值与测量值之间的偏差经折线函数G1(x)~G7(x)映射后获得。本实施例中,折线函数G1(x)~G7(x)的取值实例如下表所示:
表4:折线函数G1(x)~G7(x)的取值实例。
本实施例中,折线函数G1(x)~G7(x)的输出值是指控制系统每个扫描周期的变化量。
本实施例步骤3)中将给水控制优化指令、燃料控制优化指令叠加至火电机组协调控制系统的给水控制回路和燃料控制回路具体是通过以下方法实现的:保留原协调控制系统中的所有控制回路和调节参数;将给水控制优化指令叠加在原给水控制回路的给水设定值上;将燃料控制优化指令叠加在原燃料控制回路的燃料设定值上,从而实现了对现有火电机组协调控制系统的优化控制。
本实施例步骤3)中将给水控制优化指令、燃料控制优化指令叠加至火电机组协调控制系统的给水控制回路和燃料控制回路时还包括控制给水控制优化指令、燃料控制优化指令的跟踪切换的步骤:当给水控制回路的所有环节投入自动并持续45~70s时,给水控制优化指令才起作用,否则给水控制优化指令为0;当燃料控制回路的所有环节投入自动并持续45~70s时,燃料控制优化指令才起作用,否则燃料控制优化指令为0。本实施例中,前述持续时间为60s,当给水控制回路的所有环节投入自动并持续60s时,给水控制优化指令才起作用,否则为0;当燃料控制回路的所有环节投入自动并持续60s时,燃料控制优化指令才起作用,否则为0。
本实施例步骤3)中给水控制优化指令、燃料控制优化指令的投入/退出具体是通过分别在运行操作界面上设置给水控制优化指令投入/退出按钮和燃料控制优化指令投入/退出按钮,且独立控制给水控制优化指令的投入/退出和燃料控制优化指令的投入/退出。
综上所述,本实施例中基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法具有下述优点:1、本实施例基于被控参数的状态分析进行调节量的需求编码,使原本复杂且紊乱的需求有序化,控制程序更加简洁清晰;在状态分析时,将具有耦合关系的被控参数进行组合,全面考虑所有可能出现的状态,并针对每一种状态设计专门的优化指令,优化控制更加具有针对性。2、本实施例根据被控参数对调节量的需求分为7个级别,每个级别对应的优化指令值与被控参数偏离设定值的大小相关,各优化指令根据调节需求编码级别进行粗分,根据被控参数与设定值的偏差进行细分,实现了优化控制指令的高度智能化和自适应功能。3、本实施例充分考虑智能优化指令的跟踪切换功能和投入/退出功能,让运行人员具有高度的自主选择性,优化指令在投入与退出过程中,对原有控制系统不造成任何扰动。4、本实施例采用的方法未涉及复杂的模型,基于拟人思维的优化控制思路,可在当前火电机组通用的控制系统中实现,也可通过独立的平台实现,易于工程实施,具有广泛适用性。
此外,本实施例还提供一种基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化系统,包括计算机设备,该计算机设备被编程或配置以执行前述基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法的步骤,或者该计算机设备的存储器上存储有被编程或配置以执行前述基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法的计算机程序。
此外,本实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行前述基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法的计算机程序。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法,其特征在于实施步骤包括:
1)获取火电机组的主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势;
2)将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的给水调节需求映射表得到对应的给水控制优化指令,将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的燃料调节需求映射表得到对应的燃料控制优化指令;
3)将给水控制优化指令、燃料控制优化指令叠加至火电机组协调控制系统的给水控制回路和燃料控制回路中。
2.根据权利要求1所述的基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法,其特征在于,步骤2)中将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的给水调节需求映射表得到对应的给水控制优化指令的详细步骤包括:
2.1A)将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的给水调节需求映射表得到对应的给水调节需求,所述给水调节需求映射表包含主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的给水调节需求的映射关系;
2.2A)将给水调节需求映射为预设的给水控制优化指令。
3.根据权利要求2所述的基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法,其特征在于,步骤2.1A)中给水调节需求映射表中包含主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的给水调节需求的映射关系如下:
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为三级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为三级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为三级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为三级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为一级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为三级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为二级减;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则给水调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则给水调节需求为三级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则给水调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则给水调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则给水调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则给水调节需求为不变。
4.根据权利要求2所述的基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法,其特征在于,步骤2.2A)的详细步骤包括:预设给水控制优化指令,使之与给水调节需求一一对应,其中给水控制优化指令由主汽温度设定值与测量值之间的偏差经折线函数F1(x)~F7(x)映射后获得。
5.根据权利要求1所述的基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法,其特征在于,步骤2)中将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的燃料调节需求映射表得到对应的燃料控制优化指令的详细步骤包括:
2.1B)将主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势分别通过预设的燃料调节需求映射表得到对应的燃料调节需求,所述燃料调节需求映射表包含主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的燃料调节需求的映射关系;
2.2B)将燃料调节需求映射为预设的燃料控制优化指令。
6.根据权利要求5所述的基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法,其特征在于,步骤2.1B)中燃料调节需求映射表中包含的主汽压力、主汽温度的当前状态及变化趋势及其对应的燃料调节需求的映射关系如下:
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为三级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则燃料调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为不变,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为三级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则燃料调节需求为二级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为一级减,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减时:不论主汽温度的当前状态和变化趋势如何燃料调节需求均为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值为偏高且变化趋势为减则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为二级增;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增时:不论主汽温度的当前状态和变化趋势如何燃料调节需求均为不变;
·在主汽压力的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减时:若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为不变则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为增则燃料调节需求为一级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值高且变化趋势为减则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为不变则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为增则燃料调节需求为二级增,若主汽温度的实际测量值相比设定值低且变化趋势为减则燃料调节需求为三级增。
7.根据权利要求5所述的基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法,其特征在于,步骤2.2B)的详细步骤包括:预设燃料控制优化指令,使之与燃料调节需求一一对应,其中燃料控制优化指令由主汽压力设定值与测量值之间的偏差经折线函数G1(x)~G7(x)映射后获得。
8.根据权利要求1所述的基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法,其特征在于,步骤3)中将给水控制优化指令、燃料控制优化指令叠加至火电机组协调控制系统的给水控制回路和燃料控制回路时还包括控制给水控制优化指令、燃料控制优化指令的跟踪切换的步骤:当给水控制回路的所有环节投入自动并持续45~70s时,给水控制优化指令才起作用,否则给水控制优化指令为0;当燃料控制回路的所有环节投入自动并持续45~70s时,燃料控制优化指令才起作用,否则燃料控制优化指令为0。
9.一种基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化系统,包括计算机设备,其特征在于,该计算机设备被编程或配置以执行权利要求1~8中任意一项所述基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法的步骤,或者该计算机设备的存储器上存储有被编程或配置以执行权利要求1~8中任意一项所述基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法的计算机程序。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行权利要求1~8中任意一项所述基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010456200.3A CN111538305B (zh) | 2020-05-26 | 2020-05-26 | 基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法、系统及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010456200.3A CN111538305B (zh) | 2020-05-26 | 2020-05-26 | 基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法、系统及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111538305A CN111538305A (zh) | 2020-08-14 |
CN111538305B true CN111538305B (zh) | 2021-04-30 |
Family
ID=71978100
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010456200.3A Active CN111538305B (zh) | 2020-05-26 | 2020-05-26 | 基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法、系统及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111538305B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112947048B (zh) * | 2021-01-28 | 2023-08-04 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种多变量耦合控制系统的控制方法、系统及介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0579603A (ja) * | 1991-09-18 | 1993-03-30 | Hitachi Ltd | ボイラ制御装置及び制御方法 |
JPH06222808A (ja) * | 1993-01-28 | 1994-08-12 | Hitachi Ltd | 火力発電プラント自動制御装置 |
CN101436077A (zh) * | 2008-09-28 | 2009-05-20 | 广州粤能电力科技开发有限公司 | 双向校正中间点温度和过热汽温的方法及其专用装置 |
CN102914966A (zh) * | 2012-10-25 | 2013-02-06 | 辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 基于预给煤控制模型的协调控制系统参数动态整定方法 |
CN103670536A (zh) * | 2013-05-30 | 2014-03-26 | 甘肃大唐国际连城发电有限责任公司 | 一种火力发电厂汽轮机调门流量的调节方法 |
CN104748097A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-07-01 | 贵州电力试验研究院 | 一种提高超临界直流锅炉主汽温度的方法 |
CN106919053A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-07-04 | 东南大学 | 一种基于变结构预测控制算法的火电机组协调控制系统 |
CN108278134A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-07-13 | 清华大学 | 一种母管制直流锅炉发电机组协调控制方法 |
-
2020
- 2020-05-26 CN CN202010456200.3A patent/CN111538305B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0579603A (ja) * | 1991-09-18 | 1993-03-30 | Hitachi Ltd | ボイラ制御装置及び制御方法 |
JPH06222808A (ja) * | 1993-01-28 | 1994-08-12 | Hitachi Ltd | 火力発電プラント自動制御装置 |
CN101436077A (zh) * | 2008-09-28 | 2009-05-20 | 广州粤能电力科技开发有限公司 | 双向校正中间点温度和过热汽温的方法及其专用装置 |
CN102914966A (zh) * | 2012-10-25 | 2013-02-06 | 辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 基于预给煤控制模型的协调控制系统参数动态整定方法 |
CN103670536A (zh) * | 2013-05-30 | 2014-03-26 | 甘肃大唐国际连城发电有限责任公司 | 一种火力发电厂汽轮机调门流量的调节方法 |
CN104748097A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-07-01 | 贵州电力试验研究院 | 一种提高超临界直流锅炉主汽温度的方法 |
CN106919053A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-07-04 | 东南大学 | 一种基于变结构预测控制算法的火电机组协调控制系统 |
CN108278134A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-07-13 | 清华大学 | 一种母管制直流锅炉发电机组协调控制方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111538305A (zh) | 2020-08-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5016002B2 (ja) | プロセス制御システムにおける統合型モデル予測制御および最適化 | |
CN101523308B (zh) | 动态方差校正在优化中的使用 | |
JP2005292862A (ja) | プロセス制御システムにおける統合型モデル予測制御および最適化 | |
CN107515598A (zh) | 基于多参数动态矩阵控制的火电机组分布式协调控制系统 | |
Weyer | Control of irrigation channels | |
CN105045233B (zh) | 火电厂热工系统中基于时间量度的pid控制器的优化设计方法 | |
CN101589363A (zh) | 动态模型预测控制 | |
CN1300651C (zh) | 过程控制系统优化程序中的约束和限制可行性处理 | |
CN103838139B (zh) | 具有积分饱和预处理功能的pid控制方法 | |
CN103968367A (zh) | 基于模糊神经网络pid控制的锅炉汽包水位控制的方法 | |
CN111538305B (zh) | 基于需求诊断的火电机组给水和燃料控制智能优化方法、系统及介质 | |
CN102023574A (zh) | 一阶反应连续搅拌釜式反应器的混杂模型优化控制方法 | |
CN201909960U (zh) | 一种pid参数整定设备 | |
CN103576711A (zh) | 基于定量单参数pid控制的化工反应器温度控制方法 | |
Khan et al. | Experimental evaluation of control performance of mpc as a regulatory controller | |
CN104712378A (zh) | 火电机组主蒸汽压力闭环节能控制方法和系统 | |
Jingjing et al. | Modeling and control of a continuous stirred tank reactor based on a mixed logical dynamical model | |
Van den Broeck et al. | Time optimal MPC for mechatronic applications | |
CN102629133A (zh) | 一种在分散控制系统中实现迭代计算功能的组态方法 | |
CN103163906A (zh) | 一种水箱水位的神经模糊控制方法 | |
Shi et al. | Two‐Layer Predictive Control of a Continuous Biodiesel Transesterification Reactor | |
Kaur et al. | PSO based weight selection and fixed structure robust loop shaping control for pneumatic servo system with 2DOF controller | |
CN112363397B (zh) | 一种火电机组汽压波动前馈控制方法、存储介质及系统 | |
CN110244551B (zh) | 一种超超临界机组协调控制系统的控制优化方法 | |
Lu et al. | A study of nonlinear control schemes for a boiler-turbine unit |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |