【摘 要】
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火电厂过热汽温具有大时滞、大惯性等特性,其动态特性随机组负荷而变化,采用常规控制难以取得满意的控制效果。为此,本文提出了一种基于扩展最小资源分配网络的过热汽温预测控制方法,在线辨识过热汽温的神经网络模型作为预测模型,然后利用一维黄金分割法在线实现预测控制的滚动优化,给出每个采样时间的最优控制量。仿真研究结果表明,该控制方法适合于过热汽温系统,具有良好的控制品质和较强的自适应能力。
【机 构】
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东南大学能源与环境学院,江苏南京 210096
【出 处】
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2008年全国博士生学术论坛——能源与环境领域
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火电厂过热汽温具有大时滞、大惯性等特性,其动态特性随机组负荷而变化,采用常规控制难以取得满意的控制效果。为此,本文提出了一种基于扩展最小资源分配网络的过热汽温预测控制方法,在线辨识过热汽温的神经网络模型作为预测模型,然后利用一维黄金分割法在线实现预测控制的滚动优化,给出每个采样时间的最优控制量。仿真研究结果表明,该控制方法适合于过热汽温系统,具有良好的控制品质和较强的自适应能力。
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