热电厂母管蒸汽压力控制的负荷优化技术研究

论文摘要

热电厂具有供电和供热的双重功能,比普通电厂拥有更高的能源利用率。目前,热电厂在电力、石化、冶金、造纸和热电联产等企业之中广泛存在。热电厂的运行方式普遍采用母管制。母管蒸汽压力的自动控制对热电厂的安全经济运行至关重要,而负荷的优化分配则是实现母管蒸汽压力控制的基础。因此,研究母管蒸汽压力控制的负荷优化具有重要意义。本文针对热电厂采用不同厂家分布式控制系统(Distributed Control System,简称DCS)的情况,就实现母管蒸汽压力自动控制时所遇到的负荷分配方面的问题进行了深入研究。首先,针对不同厂家的DCS之间不能联网这一问题,设置了一套母管蒸汽压力控制系统,规划了它与各炉DCS之间的信息交换。在详细地分析了各种通信方式的特点后,提出了信息交换采用硬接线的通信方式进行。其次,研究了母管系统的压力负荷特性,建立了压力负荷特性模型,提出了一种基于现场数据的BP神经网络模型参数辨识方法。在此模型的基础上推导出了根据母管蒸汽压力变化求解母管蒸汽总负荷需求的计算公式。实例计算表明参数辨识方法的有效性和模型的正确性。母管蒸汽总负荷需求的求解是设置的母管蒸汽压力控制系统的一项重要功能,是实现母管蒸汽压力控制的先决条件。母管系统压力负荷特性模型的建立有助于推导母管蒸汽总负荷需求的计算公式。然后,为了实现母管蒸汽总负荷需求的分配,针对已有控制方案固定调压锅炉、母管蒸汽压力难以长期自动控制的弊端,提出了调压锅炉组在线辨识、调压锅炉数量的实时统计方法及调压锅炉组蒸汽总负荷的计算公式。最后,针对调压锅炉组蒸汽总负荷的优化分配,提出了一种负荷优化分配新方法——自适应Hopfield神经网络法。算例证明该方法具有和常规的等微增率法一样良好的优化效果,且没有使用条件的限制。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景及意义
• 1.2 母管蒸汽压力控制的研究现状
• 1.2.1 母管蒸汽压力控制的重要性
• 1.2.2 影响母管蒸汽压力稳定的因素
• 1.2.3 母管蒸汽压力控制的方案及不足之处
• 1.3 人工神经网络相关内容简介
• 1.4 本文的主要研究内容
• 第2章 母管蒸汽压力控制系统的设计
• 2.1 引言
• 2.2 本文采用的母管蒸汽压力控制策略
• 2.3 母管蒸汽压力控制系统的功能组成
• 2.4 母管蒸汽压力控制系统与各炉DCS 之间的信息交换
• 2.5 母管蒸汽压力控制系统与各炉DCS 之间的通信方式
• 2.6 母管蒸汽压力控制系统具体功能的实现
• 2.6.1 蒸汽总负荷需求求解功能的实现
• 2.6.2 调压锅炉组总负荷求解功能的实现
• 2.6.3 调压锅炉组总负荷优化分配功能的实现
• 2.7 本章小结
• 第3章 母管系统压力负荷特性建模及参数辨识
• 3.1 引言
• 3.2 母管系统压力负荷特性模型
• 3.2.1 压力负荷特性模型的传递函数形式
• 3.2.2 压力负荷特性模型的差分方程形式
• 3.3 基于现场数据的BP 神经网络参数辨识方法
• 3.3.1 基于现场数据的辨识
• 3.3.2 BP 神经网络参数辨识方法
• 3.3.3 算例验证
• 3.4 母管蒸汽总负荷需求的计算公式
• 3.5 本章小结
• 第4章 调压锅炉组总负荷的优化分配
• 4.1 引言
• 4.2 调压锅炉组的在线辨识
• 4.2.1 调压锅炉的概念及数量的动态变化
• 4.2.2 调压锅炉组的在线辨识
• 4.2.3 调压锅炉组总负荷的在线计算
• 4.3 调压锅炉组总负荷的优化分配问题
• 4.4 调压锅炉组总负荷优化分配的方法研究
• 4.4.1 常规等微增率分配法
• 4.4.2 自适应Hopfield 神经网络分配法
• 4.4.3 算例验证
• 4.5 母管蒸汽总负荷需求的优化分配步骤
• 4.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢