国家自然科学基金(61174111)
- 作品数：30 被引量：146H指数：7
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- 基于改进单纯形法和凝结水节流的超超临界机组协调优化被引量：2
- 2018年
- 风能、太阳等新能源的规模化并网对电网的安全稳定性造成较大影响。为提高新能源的消纳能力,电网对燃煤机组的运行灵活性、负荷快速响应能力、深度调峰能力等提出了很高的要求。采用先进的控制策略提升协调控制的品质,具有重要的现实意义。基于近年来发展起来的"凝结水节流"快速变负荷方法,采用人工神经网络建立了考虑凝结水节流特性的负荷预测模型及主汽压力预测模型。在此基础上,利用经典优化理论中的改进单纯形法,设计了协调系统智能优化控制策略,编制了实时优化程序。借助1000 MW超超临界机组仿真机开展了详细的优化控制仿真实验,结果表明文中方法可有效提高机组变工况负荷响应的快速性,减少主汽压力波动,提升协调控制品质。
- 马良玉李倩倩李帆
- 关键词：超超临界机组协调系统神经网络建模单纯形法
- 一般非线性离散系统P-D型迭代学习收敛性研究被引量：2
- 2012年
- 针对非线性离散系统的控制问题,介绍了当前的研究现状,分析了开环迭代学习控制的不足,将某一类的非线性离散系统推广到了一般的非线性离散系统,对于一般的非线性离散系统,改变了以往只能借助前次的运行信息,提出了基于当前误差和前次运行误差信息的P-D型开闭环迭代学习控制律,使得对系统运行信息的利用更加充分、准确。此外,利用λ范数和归纳法给出了该学习律收敛的充分条件,证明了它的收敛性。仿真结果表明了它的有效性。
- 刘长良贾万根
- 关键词：非线性离散系统迭代学习控制收敛性
- 1000MW超超临界机组协调系统的线性自抗扰控制被引量：5
- 2014年
- 以某1000MW超超临界机组为研究对象,设计了以"炉跟机协调方式"为基础的双线性自抗扰协调控制器.基于Matlab编写LADRC实时控制算法,利用UDP/IP协议与该机组全范围仿真机双向通讯,进行详细的变负荷扰动控制仿真实验.结果表明:无论是负荷跟随能力还是主蒸汽压力稳定性,线性自抗扰控制器对该机组的协调控制效果均明显优于传统PID控制器.
- 马永光李超马良玉张瑞青
- 关键词：超超临界机组协调控制仿真
- 汽水循环系统泄漏故障分层次智能定位及诊断
- 2017年
- 提出一种基于二级神经网络的超临界机组汽水循环系统泄漏故障分层次定位及诊断方法。其中,第一级神经网络通过构建与泄漏密切相关的比参数作为神经网络输入,对故障发生的子系统进行初步定位;第二级神经网络则采用BP网络对汽水循环系统各子系统内("四管"、高加、低加)故障的具体类型进行诊断,并结合故障征兆缩放方法来完成不同负荷工况、不同严重程度故障的准确判别。以某超临界600MW机组为对象,借助电站全工况仿真机对汽水循环泄漏故障诊断进行详细的仿真实验,结果表明:该方法可以较好地实现不同负荷工况、不同严重程度的汽水循环系统的泄漏故障定位及诊断。
- 马良玉帅禹王晓霞刘婷
- 关键词：超临界机组神经网络故障定位故障诊断
- 基于PSO-ELM的热力系统参数预测被引量：6
- 2018年
- 高精度的参数预测对热力系统变负荷过程中的实时监控和故障诊断有着至关重要的意义。极端学习机是一种单隐层前馈神经网络,具有泛化能力强,学习速度快等优点。但是,由于输入权值和偏差的随机性使得ELM需要较多的隐含层节点才能达到理想精度,为了提高极端学习机对热力系统参数的预测精度,利用粒子群算法优化极端学习机的输入权值矩阵和隐含层偏差,从而计算出输出权值矩阵。仿真实验结果表明,相比ELM算法,经过粒子群优化的极端学习机对热力系统参数的预测具有较高的精度。
- 赵丽娟马良玉王晓霞
- 关键词：高压加热器极端学习机粒子群算法
- 考虑回热循环的超超临界机组负荷预测神经网络模型被引量：16
- 2016年
- 以某超超临界1 000 MW机组为对象,详细分析了影响机组负荷的因素,通过合理选择模型输入参数,采用具有n阶输入时延和m阶输出反馈时延的静态误差反向传播(back propagation,BP)神经网络,建立了考虑回热循环特性的机组负荷预测模型。通过扰动仿真试验,对不同结构神经网络模型的负荷预测效果进行比较。结果表明:具有2阶输入时延、2阶输出反馈时延的模型,在各种扰动下均可精确地预测机组负荷,满足自动发电控制(AGC)条件下利用汽轮机回热循环侧可控参数提高机组负荷响应速度的要求。
- 马良玉成蕾
- 关键词：超超临界发电机组回热循环负荷预测模型
- 高压加热器抽汽切除及灵活调节仿真试验研究被引量：2
- 2021年
- 为深入了解高压加热器抽汽灵活调节辅助机组快速变负荷的潜力,利用600 MW超临界火电机组全工况仿真系统进行不同方式切除高压加热器抽汽仿真试验,总结了不同切除方式对机组关键运行参数的影响规律。进一步开展高压加热器抽汽调节参与机组快速变负荷仿真试验。结果表明:高压加热器抽汽参与机组变负荷调节可有效改善机组的负荷响应速率和调节时间,更好地满足自动发电控制(AGC)对机组快速变负荷的需求。
- 马良玉赵晶璇马进
- 关键词：超临界机组高压加热器
- 基于粒子群和最近邻的热力系统变工况动态过程故障诊断方法被引量：4
- 2014年
- 提出了一种基于粒子群和最近邻的热力系统变工况动态过程故障诊断方法,该方法利用改进的粒子群优化(IPSO)算法获取典型故障原型,运用进化Elman神经网络对特征参数应达值进行实时预测,计算故障征兆,依据最近邻分类规则计算实时故障征兆与各典型故障原型的相似性,对故障进行识别.以某600MW超临界机组高压加热器给水系统为例,借助电站全范围仿真系统进行了详细的故障诊断仿真实验.结果表明:该方法应用于热力系统动态过程故障诊断可取得较满意的效果.
- 王晓霞马良玉祁在山
- 关键词：热力系统动态过程最近邻分类
- 超临界机组协调控制系统的预测优化控制被引量：7
- 2014年
- 为适应电网负荷需求,超临界机组常处于大幅度变工况运行状态,从而使得传统协调控制策略不能很好地适应机网协调运行的要求,影响机组的负荷响应速度,造成主蒸汽压力等参数大幅波动。对此,提出了一种基于神经网络和粒子群(PSO)算法的协调预测优化控制方法,并以某超临界600MW机组为对象,基于Matlab软件建立模型预测优化控制(MPOC)算法,借助火电机组仿真机对该控制方法进行验证。结果表明,该方法可大大提高机组的负荷响应速度,且满足主蒸汽压力等参数的控制要求。
- 马良玉高志元
- 关键词：超临界机组协调控制系统神经网络粒子群优化算法
- 基于Elman神经网络的超超临界机组汽水分离器应力在线软测量模型被引量：2
- 2012年
- 根据超超临界锅炉汽水分离器的结构特点建立了三维有限元模型,以某1 000MW机组为例模拟了其启动过程的总应力场.将有限元法和神经网络法相结合,以有限元计算结果作为训练样本,以介质压力和筒体壁温序列为辅助变量,建立了基于Elman神经网络的分离器应力动态软测量模型,通过模型的训练,确定了准确的应力预测模型结构.应用电厂实际运行监测数据对所建立的Elman网络软测量模型进行验证,结果表明:模型计算结果可很好地逼近有限元结果,预测精度高,实时性好,可为锅炉寿命的在线监测提供数据支持.
- 李娜阎维平马良玉
- 关键词：超超临界锅炉汽水分离器神经网络ELMAN软测量模型
