一、用于控制系统研究的300MW机组锅炉动态模型（论文文献综述）
谢宇峥[1]（2021）在《大范围频率偏移场景下电力系统频率稳定机理及协调控制》文中进行了进一步梳理维持电力系统频率在允许范围内对系统安全稳定运行具有重要意义。国内外多个大停电事故表明,区域电网由于大规模风电、光伏脱网,或在连锁故障驱动下解列成发电、负荷不平衡的孤立区域,导致孤立电网出现频率大范围偏移甚至电网频率崩溃的情况。互联大电网联络线故障,也可能导致系统出现严重的有功功率扰动。随着可再生能源发电机组和高压直流输电接入电力系统的比例逐渐增加,电网的形态结构正经历一个由量到质的变化过程,低惯量、低可控性和潜在有功功率扰动量大等特点导致系统频率稳定问题突出。在电力电子化电源和高压直流输电发展的驱使下,电网的动态频率响应更加复杂、剧烈,增加了频率大范围偏移、频率失稳和崩溃的风险,给电力系统频率安全稳定分析与控制带来新的挑战。电力系统频率安全稳定的相关研究大都集中在频率响应曲线的获取,常规频率响应模型中通常认为频率偏移不大,忽略频率变化对锅炉热状态和辅机出力的影响。但大幅频率偏移会直接影响给水泵、送风机等辅机出力,进而影响系统频率特性。目前很少有研究涉及频率稳定性量化评估问题,对频率稳定机理分析不清,进而无法获知系统的稳定程度。通常对系统频率安全性和频率稳定性不加严格区分,对频率稳定性的分析大都是基于频率偏移安全评估思路,采用定性的方法或近似用暂态频率偏移评估代替真正的频率稳定评估,缺乏对频率安全性和频率稳定性内涵的剖析以及对其本质的区分和阐述,频率稳定机理及其量化分析研究仍是一个相对薄弱的环节。论文针对在频率大范围偏移场景下的频率响应建模、频率稳定机理及其量化分析和频率协调优化控制问题开展研究,取得的主要创新成果如下:（1）针对传统模型在频率大范围偏移情况下频率特性模拟不够准确的问题,建立了考虑频率偏移对锅炉热状态以及给水系统出力影响的较为详细的火电机组有功-频率响应扩展模型,改善了常规频率响应模型的适应性;基于扩展模型揭示了频率偏移影响辅机出力进而导致系统频率失稳的过程;为国际广泛应用的电力系统仿真计算软件PSS/E建立了火电机组有功-频率响应扩展模型并通过编程实现,拓展了PSS/E在电力系统发生大范围频率偏移下的频率动态仿真功能,提高了发生大扰动后的计算精度。（2）针对频率安全性和频率稳定性没有严格区分、频率稳定性缺乏有效的量化分析方法等问题,揭示了在更大频率变化范围内机组和负荷静态功频特性曲线存在两个交点,从理论上系统分析了这两个平衡点的稳定特性,定义了电力系统频率静态不稳定平衡点;提出了静态频率稳定裕度指标,给出了电力系统频率稳定性量化评估方法;阐述了电力系统频率安全性和频率稳定性本质和内涵,首次从物理机理上将频率安全性与频率稳定性清晰地区分开来,丰富了电力系统稳定性分析理论体系。（3）针对大扰动情况下送端电网频率稳定协调控制问题,基于频率安全裕度和频率稳定裕度指标,在高频场景下将系统静态频率稳定裕度分析转化为最小切机量控制分析,建立了一种频率协调控制数学模型;为简化模型求解过程,进一步提出了首轮单次切机总量子模型和分轮次切机量优化整定子模型的分解-综合协调优化策略并基于轨迹灵敏度进行求解,提高了决策方案的适应性;利用机组与直流落点电气距离,机组出力和贪婪算法相结合的方法,优化各轮次切机组合方案。论文研究建立了考虑给水系统功频特性的火电机组有功-频率响应扩展模型,改善了常规系统频率响应模型的适应性;提出了静态频率稳定裕度指标和量化评估方法,为频率稳定协调控制提供了量化信息,综合评估了给定大扰动下电网的频率安全稳定水平;基于频率安全和稳定裕度建立了一种高频场景下频率协调控制数学模型并进一步提出了分解-综合协调优化策略,提高了决策控制方案的适应性。从频率响应计算、频率稳定机理和频率稳定协调控制三个层面上丰富了频率分析和控制理论体系,完善了电力系统频率响应模型,提升了电力系统数值仿真的频率响应计算水平,丰富了电力系统稳定分析理论体系,促进频率控制技术的进步,为新型电力系统的构建提供了有益理论支撑。
梁青艳[2]（2021）在《基于流程网络仿真的钢铁企业炼钢调度和能源优化》文中认为绿色化和智能化是钢铁行业智能制造转型升级的两大基本要素,研究生产系统以及能源系统的优化问题具有非常重要的现实意义。近几年随着企业自动化、信息化水平的普遍提高,智能制造提升工程也逐渐着手实施,急需利用智能模型去解决复杂生产流程中的生产优化调度问题以及钢铁企业能源多介质优化调配问题。本文针对当前炼钢调度以及能源优化问题研究中的不足和局限性,提出基于流程网络仿真进行优化建模的新的解决方案,进行了关键技术研究和应用验证,主要研究内容如下:（1）充分考虑钢铁企业炼钢调度的特点及难点,提出了基于多智能体技术的炼钢智能化动态调度方案,构建了通用性的多智能体流程网络仿真优化基础模型,并分别结合普钢和特钢不同实际生产场景进行了应用验证。应用结果表明该技术可以大大减少无效作业时间,提高作业效率,并且能适应多变的现场环境,有效解决了炼钢生产流程中具有强耦合、多路径、多目标、多约束、多干扰特性的计划调度较为困难的难题。（2）充分考虑钢铁企业能源和生产耦合紧密的特点,从能量流的角度出发,构建了能量流网络基本描述模型包括主工序能量流模型、分介质能量流网络模型、能量流网络集成模型,对物质流、能量流之间相互影响、相互耦合的关系进行了信息表征;提出了从钢铁流程生产工艺出发,基于静态因素、动态因素及能源本身波动规律建立主工序能量流节点模型的建模方案,并分别以煤气和电力介质为例进行了主工序能量流具体分析、模型描述及预测验证。预测过程中充分考虑到实时工艺节奏和动态工况信息,使模型具有更好的适应性。煤气预测模型,模型误差基本在10%以内;电力96点负荷预测模型,模型误差在5%以内的达到96%,均获得了较好的预测效果。（3）以能量流网络模型为基础,针对以满足需求,放散最小为目标的能源计划的智能生成问题构建了基于规则的能源仿真调配模型,针对以放散和成本最小为目标的能源动态调度问题构建了基于优化算法的能源优化调配模型,并分别通过仿真分析,验证了模型的适用性和有效性。这两部分的研究分别针对不同的具体应用问题,不同优化目标进行了建模,而且和能量流网络模型结合,形成了完整的模型体系,为能源的多工况场景计划制订、优化协调提供了新方法。
马宁[3]（2021）在《基于数据驱动的火电机组SCR脱硝系统建模方法研究》文中进行了进一步梳理基于过程数据建立火力发电系统的数据驱动模型是实现电站优化、控制、状态评估以及智慧电厂构建的重要基础。如何利用电站过程数据,挖掘数据中的有效信息用于指导实际生产也成为目前学者的研究热点。随着发电机组容量趋于大型化以及国家对环保要求的不断提高,火电机组的大气污染物排放已被纳入严格监管,对火电机组烟气排放管理,采用单一的低氮氧化物（NOx）燃烧控制技术很难达到规定的NOx排放标准,必须同时采用二次烟气净化方法,包括目前广泛采用的选择性催化还原（Selective Catalytic Reduction,SCR）烟气脱硝方法。SCR脱硝系统反应机理复杂,影响因素多,具有非线性强、大惯性的特点,建立准确的脱硝系统模型,掌握SCR系统的运行特性,对于提高脱硝效率、机组经济环保运行具有重要意义。本文通过结合电站历史数据、智能优化算法和智能建模技术,对火电机组SCR脱硝系统的数据驱动建模方法进行了深入研究,开展了以下研究工作:（1）针对电站历史数据具有数量大,稳定工况数据与非稳定工况数据相互混合的特点,设计一种结合信号分解能量去噪的滑动窗口稳态检测方法,该方法首先利用信号分解与能量去噪结合的方法对待检测数据进行去噪处理,再通过计算窗口内数据标准差判断数据是否处于稳态,并利用标准差递推的计算方法避免大量重复计算;借鉴机器学习中数据标记思想,通过对少量稳态数据进行状态标记的方法确定稳态检测方法最佳的滑动窗口长度和标准差阈值,将所提方法用于某电站1000MW机组总风量稳态数据检测,结果验证了该方法的有效性。（2）针对标准量子粒子群算法（Quantum particle swarm optimization algorithm,QPSO）在搜索后期容易出现陷入局部极值点和搜索精度降低的问题,提出一种基于融合差分进化算法的改进量子粒子群算法,该算法通过在量子粒子群算法基础上融合差分进化算法中变异、交叉、选择操作用以增加搜索种群变化的多样性,并利用局部搜索策略提高对个体极值信息的利用水平进而增强算法搜索精度,采用标准测试函数对改进量子粒子群算法进行测试,结果表明了改进算法的优越性。（3）利用（2）中所提改进量子粒子群算法与极限学习机（Extreme learning machine,ELM）模型结合,通过优化ELM模型内部参数的方式提高ELM模型的稳定性并使ELM具有更好的建模效果,利用某1000MW火电机组历史数据库中稳态数据建立了基于改进量子粒子群算法优化ELM的SCR脱硝系统入口 NOx浓度静态模型和SCR脱硝系统出口 NOx浓度静态模型,并与其它方法所建模型进行比较,结果表明本文所建模型的预测精度高于其它模型,能够取得良好的预测效果。（4）针对在可用建模样本数量少,变量间相关耦合程度高的情况下难以建立高精度模型的问题,提出了一种基于极限学习机内部映射的非线性偏最小二乘（Nonlinear partial least squares,NLPLS）建模方法,该方法首先利用线性PLS作为模型的外部框架提取输入输出主成分,同时消除变量间的相关性,再利用极限学习机作为内部函数反映内部非线性关系,此外,将误差最小化的权值更新方法引入到模型中用以提高模型的预测精度,用该方法构建稳态建模样本较少情况下的SCR脱硝系统入口NOx浓度模型和SCR脱硝系统出口 NOx浓度模型,得到了较高的预测精度。（5）针对在变工况下SCR脱硝系统入口、出口 NOx浓度静态模型难以对SCR脱硝系统的入、出口 NOx浓度进行精准预测,并考虑到变量间存在强相关性以及动态过程输入输出变量间存在时延的特点,提出了一种基于输入时延-特征提取的SCR脱硝系统动态过程建模方法。该方法利用主成分分析技术对已选辅助变量进行特征提取,在降低变量之间相关性的同时也减少了模型输入维度,将提取的主成分当前时刻以及主成分的历史数据信息作为模型输入;此外,系统输出的历史数据信息也作为反馈信号引入到模型输入中,利用某电站1000MW火电机组实际运行数据建立了 SCR脱硝系统入口 NOx浓度动态模型和SCR脱硝系统出口 NOx浓度动态模型,并在建模过程中分析了不同输入时延对动态模型的影响,实验结果表明使用所提方法建立的动态模型能够准确地反映系统动态过程特性,具有较高的非线性拟合能力以及良好的泛化性能。
廖金龙[4]（2020）在《大功率火电机组一次调频能力建模与优化》文中指出我国正处于能源结构转型关键时期,改善因大规模新能源接入电网带来的频率波动,提高特高压输电受端电网的低频事故风险应对能力,需提高火电机组一次调频有效性和稳定性。对火电机组功频电液调节系统（Digital Electro-Hydraulic Control System,DEH）和协调控制系统（Coordinated Control System,CCS）进行了精确性建模研究,在此基础上研究了机组一次调频能力的评估方法,进一步地对火电机组的一次调频进行了优化研究。DEH伺服系统建模精确与否直接影响阀门仿真精确性,进而影响大功率机组一次调频功率响应仿真。为了提高建模精确性,针对DEH中伺服系统在实际工作中存在的非线性,提出了一种包含限幅、死区和修正系数的非线性伺服系统新模型。将待辨识参数分成线性参数和非线性参数分别辨识,通过建立三层神经网络辨识线性参数,根据阀门流量特性曲线获得非线性参数。以某1000MW超超临界汽轮发电机组调节系统为建模对象,得出限幅参数为1.05,电液转换器时间常数为0.0203,油动机时间常数为0.294,迟缓率为0.00293,以及修正系数为1.093。基于该模型进行仿真验证,得出仿真曲线与实际曲线几乎一致,其中阀门曲线的拟合度达到98.445%,功率曲线的拟合度为96.986%,表明了参数辨识方法的正确性。采用不考虑非线性的伺服系统模型进行对比,发现仿真曲线存在一定偏差,稳定后阀门开度的误差为5%,功率的误差为1.58%,证明了非线性伺服系统模型具有更高精确性。一次调频功率响应不仅涉及汽轮机阀门开度,还需考虑锅炉能量供应的影响,因此不仅要提高DEH建模精确性,还需结合考虑锅炉和汽轮机进行建模。因而采用黑箱建模和机理建模相结合的方法建立CCS模型用于研究机组一次调频。其中,推导建立了制粉系统、管道压损和汽轮机的传递函数和差分方程模型,并采用遗传算法辨识模型参数。由于锅炉的复杂物态转换、换热过程及大惯性大延迟特性,采用神经网络对其建模。使用实际数据对每个模型进行了仿真验证,仿真曲线和实际曲线每个样本点的误差基本都在-3%3%。基于实际给煤、给水和阀门开度指令,对整体的CCS模型进行仿真验证,得出给煤量、过热器出口压力、主蒸汽压力以及功率的仿真曲线与实际曲线的拟合度均高于90%,验证了CCS模型的正确性。最后,基于该CCS模型仿真了机组的一次调频动态响应,过热器出口压力、主蒸汽压力和功率均与实际值吻合良好,表明模型可用于研究机组的一次调频。研究评估机组一次调频能力有利于掌握区域电力系统的一次调频能力,对于防范电网低频风险具有重要意义。基于上述DEH和CCS建模研究,提出机组一次调频能力评估方法。首先通过DEH和CCS的传递函数耦合模型仿真得出由CCS和DEH协同一次调频是最佳调频控制方式。然后在此基础上仿真分析了几种提升机组调频能力的运行方式如:提升滑压设定值、高加给水旁路、补汽阀补汽以及凝结水节流。进一步地,通过实际机组的一次调频能力试验研究了这些方式的调频效果,结果表明增大主蒸汽调节阀节流对提升机组一次调频能力最直接有效,给水旁路与主蒸汽调节阀结合的调频效果与其相当,且具有持续的负荷维持和提升能力。基于此结论,研究了机组阀门和高加给水旁路的一次调频能力评估方法。对于阀门一次调频能力,分别基于变工况分析和单元机组线性增量数学模型推导出关键映射公式,然后采用神经网络对其建模求解。采用实际运行数据和仿真数据分别进行了验证,预测的主蒸汽压力误差和一次调频能力误差均在合理范围内。针对某电厂超超临界1000MW机组建立EBSILON热力系统模型,研究高加旁路提升机组负荷的能力。分别对高加小旁路、高加混合旁路及高加大旁路等3种旁路方式进行仿真,结果表明旁路最前一级高加才能有效增加机组功率。基于此,仿真得到不同负荷率下功率增量与旁路流量之间的关系曲线,以及旁路前后热耗率与负荷率之间的关系曲线。对比分析机组通过阀门节流调节与高加混合旁路调节的热耗率,表明在保证一次调频能力的基础上,采用高加混合旁路调节能有效的提高机组调频能力和运行经济性。大功率机组一次调频参数是影响自身调频动态稳定与维持电网频率稳定的关键因素,基于一次调频能力的研究,建立以总煤耗量及NOx排放最低为目标函数、以电网一次调频稳定、机组一次调频稳定条件及电网要求的速度不等率范围为约束条件的优化模型,来优化各机组速度不等率设置。采用IEEE300节点模型进行仿真试验,仿真结果表明此算法可以保证机组快速完成一次调频任务,并且具有最佳经济性。将优化模型拓展至深度调峰机组,仿真结果表明需适当突破电网一次调频标准的约束来设置速度不等率。采用该优化方案,有利于提高电力系统一次调频快速性和稳定性。另外,考虑到机组调峰深度与调峰能力在一定程度上不可兼得,为了防范电网低频风险,且使电力系统运行经济的同时具备足够的调峰裕度,提出了考虑一次调频能力的机组负荷优化分配模型,并引入新型正弦余弦算法求解。以某电厂4台机组为例验证模型的有效性,分别采用SCA和遗传算法寻优计算并与自动发电控制指令对比,结果表明SCA的最优解比GA精度更高,而且新模型既能保证足够的一次调频备用容量又有更高经济性。通过仿真得出不同负荷率最优经济成本与一次调频备用容量的关系曲线,总结了此规律对负荷优化分配的指导意义。最后仿真研究低负荷率时的负荷分配,结果表明模型会优先选取经济性较好的机组进行深度调峰,以保证整体最佳经济性。本文对大功率机组一次调频进行纵向研究,首先研究提高了DEH和CCS建模的精确性,以保证一次调频建模的精确性。然后提出了基于神经网络的最大调频能力评估方法和基于EBSILON建模的高加旁路一次调频能力评估方法,可简捷高效的获得机组的一次调频能力。最后提出一种全新的优化策略,将一次调频能力纳入优化的约束条件,使机组在能保证电网足够一次调频能力的基础上,分别实现不同机组速度不等率以及负荷分配的联合优化。研究内容对增强电网消纳新能源发电的能力,提高大功率机组运行灵活性具有重要参考价值。
贾昊[5]（2020）在《基于高斯过程回归的热工系统数据驱动建模研究》文中认为随着计算机、传感器网络、数据存储技术的快速发展及其在大型火电机组中的广泛应用,海量的历史运行数据得以保存。由于历史运行数据是对机组运行状况最直观的反映,并且随着电站信息化的发展使得数据获取变得十分容易、成本低廉,为构建数据驱动模型提供了良好的基础。但是,想要构建性能优异的模型往往并不容易,如何对建模数据进行选择和处理,选择哪种建模方法都会对模型最终的效果产生影响。也正是因为如此,基于数据驱动的建模方法才会成为研究热点,持续受到研究人员的关注。针对热工过程数据驱动建模过程中存在的一些问题,本文以基于历史运行数据的建模方法为研究主题,围绕数据预处理、稳态检测、静态模型和动态模型的构建、多模型建模方法等方面,开展了以下研究工作:（1）针对历史运行数据中存在数据异常和数据缺失的问题,对历史数据异常值检测和校正方法进行了研究。针对异常值检测,提出一种基于经验小波变换和局部异常因子相结合的异常值检测方法。该方法首先使用经验小波变换提取并去除数据的运行趋势;然后对去除趋势的序列求取局部异常值;最后采用箱型图对异常值进行自适应判别。针对数据中存在异常值和数据缺失的问题,采用基于滑动窗口和Nadaraya-Watson回归相结合的方法,对相关数据进行校正和补全。以某1000MW火电机组负荷数据和总风量数据为例,分别验证了所提方法的有效性。（2）针对历史运行数据中动态数据和稳态数据交替出现的现象,为了实现对不同数据的区分,提出了一种基于信号分解与统计检验方法相结合的热工过程稳态检测方法,用以对稳态工况样本进行筛选。首先采用经验小波变换对原始信号进行分解,得到原始信号的运行趋势和震荡信息;然后结合修改过的R统计检验法对热工过程数据进行稳态检测。以仿真数据和某1000MW火电机组协调控制系统数据为例,验证了方法的有效性。（3）针对热工过程稳态数据存在的数据量大、属性维度高、数据重复性大的特点,提出了一种基于样本稀疏化和特征变量选择的高斯过程回归建模方法。首先使用基于数据相似性和信息熵相结合的样本选择方法对稳态数据进行样本稀疏化处理;然后使用基于皮尔森相关系数和最小角回归算法相结合的方法对建模特征变量进行数据融合和特征选择;最后结合高斯过程回归方法建立系统模型。使用历史运行数据建立某1000MW火电机组锅炉烟气含氧量静态模型。通过与其他方法对比,证明了使用该方法建立的模型具有更小的模型误差和更高的静态准确度,可以取得很好的预测效果。（4）针对动态过程中变量间存在强非线性、过程复杂多变、输入输出变量间存在时延的特点,提出一种考虑输入时延的组合核函数动态高斯过程回归建模方法。首先采用灰色关联度分析方法对变量的时延参数进行估计,根据估计值重新构造数据集;然后根据核函数闭包性质,将局部核函数和全局核函数组合起来构成新的核函数,构建组合核函数动态高斯过程回归模型;最后使用历史运行数据建立某1000MW火电机组锅炉烟气含氧量的动态模型验证所提方法的有效性。实验结果表明,采用该方法建立的动态模型具有模型准确度高、泛化能力强的特点,可以满足实际需要。（5）针对热工过程中存在多种工况、工况变化范围大,采用单一模型描述生产过程特性时易导致训练过拟合、模型泛化能力差的问题,提出一种基于自适应模糊聚类的多模型动态高斯过程回归建模方法。使用提出的模糊聚类方法对数据集进行划分并根据划分的子数据集分别建立其动态高斯过程回归模型,然后采用基于预测方差的贝叶斯融合方法得到最终的输出模型。结合某1000MW火电机组历史运行数据建立锅炉烟气含氧量模型,通过与单一全局动态高斯过程回归模型和采用其他合成策略的多模型动态高斯过程回归模型进行对比,结果表明所提方法具有很好的模型预测精度和泛化能力。
梁家豪[6]（2019）在《径向基网络在300MW机组协调控制系统中的研究》文中研究说明在大型火电厂中,单元机组协调控制系统在实现电网调度自动化、提高火电厂经济效益方面起着重要的作用。虽然近些年新能源发电已经广泛普及,但目前70%以上仍然为火力发电,因此对火力发电厂的要求依然很高,不仅要快速满足电网负荷的需求,同时还应该保证系统工作的稳定性。如何提高火电厂各个单元之间的工作效率,且保证整个系统的安全运行仍然为当前火力发电中重要的研究方向。火力发电机组是一个多输入多输出、结构复杂的系统。传统的协调控制方法虽具有响应负荷速度快的能力,但这种方式会造成炉内主汽压力的波动。若参数选择不当则会引起一系列的连锁反应,因此对该控制系统研究的算法进行改进具有一定的研究意义。本文主要分析了目前协调控制的发展状况和当前研究所面临的非线性、鲁棒性等问题。在单元机组内部物质能量转换的基础上,建立了300MW机组了在不同负荷状况下的数学模型,仿真了火电厂的运行工况。由于该系统具有非线性、大惯性和大滞后的缺陷,提出了一种利用神经网络和常规PID控制结合的方法,将该方法应用于协调控制系统中,提高了系统的负荷响应速率。由于神经网络具有使非线性系统线性化的优势,因此,以300 MW机组为研究对象建立了一个双输入双输出的模型并对其进行仿真验证。在分析其动态特性后,设计了解耦控制器来消除系统本身存在的耦合现象。采用一种以RBF网络为基础的单元机组控制方法,经过编写S函数使其模块化,并且与传统的控制方法进行比较。仿真结果表明,该系统更加稳定、响应速度更快,同时具备了较好的抗扰动性。
魏凡超[7]（2019）在《电站燃煤锅炉燃烧系统优化控制技术研究》文中研究说明本文围绕提升电站燃煤锅炉燃烧系统内部的风粉匹配程度,并进一步提升锅炉效率、降低氮氧化物生成量的优化控制方法展开研究。锅炉燃烧过程中的风粉匹配程度直接影响到机组的经济性与环保性,而该过程又具有非线性、强耦合等特点,所以如何提升燃烧过程的风粉匹配程度一直以来都是电站热工过程控制研究的热点与难点。本文首先对目前制约锅炉燃烧系统内部风粉匹配及运行灵活性提升的主要因素进行分析探究,将部分主要制约因素分为制粉侧和炉膛侧两方面分别阐述。之后为进一步分析燃烧系统运行过程中,相关运行参数的变化特性,构建了电站燃煤锅炉燃烧系统的仿真模型。该仿真模型主要包括制粉系统、炉膛燃烧通道和辅助仿真系统三部分,能够反映出在机组负荷指令变化时,燃烧系统内部风粉参数的变化特性,为后续的优化控制研究奠定了基础。燃烧过程中炉膛内部风粉匹配效果差的一个主要原因是由于制粉系统的动态特性难于准确把握,导致入炉粉量的控制品质较差。制粉系统一方面本身具有大的纯延迟环节,另一方面受一次风量影响较大,这两方面是造成制粉系统难于有效控制的两个主要特性。因此针对制粉系统的大迟延特性,本文采用了一种改进的Smith滞后预估器来实现对制粉过程纯滞后的有效预估控制。此外,在分析一次风对制粉量影响特性的基础上,本文对通过一次风前馈来提升制粉系统响应特性的方法进行了探究,提供了两种能够利用一次风影响特性来提高制粉系统响应能力的前馈控制思路,并进行了综合仿真分析。目前对电站锅炉炉膛内部燃烧过程的建模仿真与优化控制研究多集中在一些黑箱智能寻优算法,而对燃烧过程内部机理关注较少。本文在对影响燃烧过程氮氧化物生成与锅炉效率的主要因素分析的基础上,构建了相应的仿真计算模型,并提出一种能够综合考虑燃烧过程经济性与环保性的综合评价指标,通过融合锅炉效率与氮氧化物生成量因素,实现了对燃烧过程性能的综合评价。在所提出综合评价指标的基础上,本文提供了一种对锅炉效率与氮氧化物生成量进行平衡优化的在线寻优逻辑,并在仿真实验中验证了该方法能够有效处理燃烧系统运行过程经济性与环保性的矛盾,实现燃烧过程的综合优化。
洪烽[8]（2019）在《基于蓄能深度利用的循环流化床机组动态优化控制》文中指出洁净煤技术是我国保障发电行业可持续发展的战略措施之一。循环流化床（CFB）燃烧发电技术是洁净煤技术的重要研究领域,已成为燃煤机组的重要组成部分。我国能源结构中火力发电仍占据主导地位,为了更好消纳日益增长的新能源电力容量,减少弃风、弃光量,提升火电机组快速变负荷运行能力将是必然选择。CFB机组流态化的燃烧方式使得给煤颗粒在炉膛中燃烧放热具有大惯性,因此,大多数CFB机组的动态性能较差,且变负荷速率不能满足电网的需求。但CFB锅炉炉膛蓄能较大,蓄能的深度利用可提升机组动态性能,并为CFB机组快速变负荷提供可能。基于此,本文将从以下几个方面展开研究:1、在理解分析CFB机组燃烧特性、燃料侧及汽水侧蓄能特性的基础上,提出了亚临界及超临界CFB机组蓄能模型,建立了 CFB锅炉蓄能理论体系,实现燃料侧及汽水侧蓄能量化;利用蓄能模型,从蓄能变迁及能量平衡的角度分析了亚临界及超临界CFB锅炉机组运行过程中的蓄能动态调节特性和蓄能变迁过程;从物理位置及能量流动角度将CFB机组蓄能变迁过程拆分成为两个子过程,分析了各子过程在能量调节中的响应特性。2、利用蓄能模型,并基于锅炉侧释放热量与炉内即燃炭之间的动态过程,分析了 CFB锅炉机组协调控制系统动态特性,通过对负荷控制系统的合理简化,建立了亚临界及超临界CFB机组协调控制系统机理模型,同时给出了模型参数辨识方法。以实际机组为对象,建立模型并加以验证,结果表明,所建立的CFB机组协调控制系统模型具有较高的精度和泛化能力,为机组控制策略的研究和动态过程的优化提供了理论基础。3、通过对CFB机组协调控制系统机理模型进行线性化处理,获取了典型工况下的线性化模型,在分析机组变负荷动态特性及相关控制策略思路的基础上,提出了基于先行能量平衡的CFB机组快速变负荷控制策略,即引入蓄能加速信号,充分挖掘风量对CFB燃料侧蓄能快速调整的潜能,同时保证给煤回路在整个动态过程中能量供应的持续性,实现了 CFB机组在快速变负荷过程不同阶段下蓄能的合理分配及补充,减小主要被控参数波动。仿真结果和实际机组应用验证了该控制策略的可行性和先进性。4、针对目前CFB机组普遍掺烧煤泥燃烧运行中动态性能较差的情况,以煤泥泵送CFB机组为研究对象,揭示了实际连续运行过程中能量波动的原因;研究和利用锅炉能量释放及蓄能平抑输入能量波动,优化能量变迁过程,形成了CFB锅炉大比例掺烧煤泥运行控制策略。实际机组应用表明该策略有利于减小参数波动,增加机组煤泥掺烧量,降低燃料成本。5、床温能表征CFB锅炉炉内燃烧释放热量与汽水侧吸收能量的平衡状态,并影响大气污染物排放控制。在CFB锅炉机组蓄能深度利用,实现快速变负荷等动态优化控制过程中,需要对床温进行监测、预测。结合智能发电和智能监测体系,针对CFB锅炉床温运行控制的特性,构建基于长短期记忆（LSTM）深度神经网络的CFB锅炉床温区间预测模型,实现未来时间段内床温的上下限预测,并通过仿真验证了模型的精度。
董学会[9]（2019）在《配置蓄热装置的供热机组灵活性分析》文中研究表明随着可再生能源电力大规模并网发电,同时用电负荷日益增加,电力峰谷差值不断增大使电力系统调峰调频问题日益突显,然而传统的调峰机制并不能够的满足电网的要求。同时,我国电力能源结构中火力发电仍占主导地位这一现状不会发生改变。但是,通过配置蓄热装置可以很好地提高供热机组的快速变负荷能力。本文旨在研究提高供热机组灵活性的措施和手段,在深入分析供热机组特性以及蓄热装置特性的基础上,分析蓄热装置对供热机组快速变负荷能力的影响。本文将从以下几个方面对配置蓄热装置的供热机组灵活性展开研究:（1）利用熔盐相变潜热温度近似恒定以及比热容大等优点,将该新型相变材料充当储热介质。根据其传热机理,建立蓄热装置动态模型,得到了在蓄热及释热过程中的温度分布、蓄热量、蓄热效率等变化规律。（2）利用Aspen仿真软件搭建某300MW供热机组稳态流程模型及蓄热装置模型,通过比较不同耦合方式机组的热耗率,深入分析配置蓄热装置后抽凝式供热机组的热经济性。结果表明:在蓄热时采用混合抽汽而在释热时采用排挤高加抽汽耦合方式对机组经济性影响最小。（3）通过分析各个主要热力设备的变化规律,分别建立了流体网络计算数学模型,汽轮机级组、凝汽器、加热器和除氧器动态数学模型。构建抽凝式供热机组与储热装置整体的动态仿真系统模型,分析蓄热装置在协调控制基础上对供热机组的变负荷效果。结果表明:在增加供热机组利用蓄热罐蓄能快速变负荷功能后,可使负荷响应速率显着提高至2.23.03Pe/min,有效缓解可再生能源电力大规模并网发电时带来的压力。对一台300MW抽凝式供热机组而言,仅仅“两个细则”考核可增加17万元/月的实际收益。
张翔[10]（2018）在《基于燃煤机组全流程机理建模的关键状态在线监测及热经济性优化研究》文中提出火力发电、尤其是燃煤发电在当前以及可预见的未来都是我国电力供应的主体。燃煤机组是一个时变、非线性、强耦合、大时滞、多变量的复杂系统,加上涉及学科领域众多以及测点的不完备性,在机组工艺、运行、优化等方面仍有许多难题没有攻克。随着高参数、大容量燃煤机组的大量投运,对于燃煤电站状态监测、性能评估和热经济性优化的需求变得愈加迫切。本文开展了涉及燃煤机组锅炉侧和汽机侧的全流程机理建模、关键状态在线监测和热经济性优化研究,主要研究成果包括:（1）建立了涵盖锅炉侧和汽机侧的燃煤机组全流程机理模型。基于MATLAB编程环境开发了面向亚临界和超超临界机组的、具有一定通用性和可扩展性的全流程实时仿真平台。（2）利用蒸发系统模型、换热器系统模型和烟气质量流量模型估计炉膛出口烟气温度。建立了半辐射式换热器动态传热模型,根据能量平衡将烟气温度辨识转变为以烟气温度为被寻优变量的最优化问题。在水平烟道烟温估计结果基础上实现换热器换热性能的在线评估。（3）建立了基于回转式空预器温度分布的直接漏风估计方法。引入修正系数补偿由于不稳定换热对空预器温度分布的影响。基于空预器温度分布建模结果,利用稳态下一次风和二次风的质量和能量平衡关系辨识一次风和二次风的直接漏风量,并给出天级和月级的直接漏风量和漏风面积仿真结果。（4）研究了回热抽汽系统对机组热经济性的影响。建立了回热加热器端差应达值模型,利用回热抽汽系统汽水分布矩阵方程,计算汽轮机效率的相对变化量。通过稳态的滚动更新将本方法扩展到全工况下热经济性分析。根据仿真结果得到如下结论:高压加热器比低压加热器对机组热经济性影响更大,汽轮机效率对上端差变化更加敏感。（5）研究了基于定速泵和变速泵的凝汽器压力优化问题。建立了凝汽器变工况热力特性。对于配置双速泵的机组,凝汽器压力优化简化成具有有限个可行解的整数规划问题。对于配置变速泵的机组,选取机组净功率为凝汽器压力优化目标函数,并结合循环水调节的动态过程等因素,引入保持时间对操纵变量施加约束。（6）以主蒸汽压力、低压缸排汽压力和排汽质量流量为耦合变量,分析汽机-冷端耦合系统传热机理,建立汽机-冷端耦合系统变工况热力特性模型。以机组功率收益为耦合系统热经济性的评价指标,选取机组功率收益增量作为热经济性协调优化的目标函数。仿真结果表明,主蒸汽压力调节占主导地位,优化后汽轮机效率整体提高。在同一负荷下,优化后主蒸汽压力依次大于实际运行主蒸汽压力和滑压运行下主蒸汽压力参考值。
二、用于控制系统研究的300MW机组锅炉动态模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、用于控制系统研究的300MW机组锅炉动态模型（论文提纲范文）
（1）大范围频率偏移场景下电力系统频率稳定机理及协调控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 频率响应模型 |
| 1.2.2 频率稳定评估 |
| 1.2.3 频率稳定控制 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 第2章 考虑锅炉辅机功频特性的火电机组有功-频率控制建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 火电机组有功-频率控制逻辑 |
| 2.2.1 火电厂物理结构 |
| 2.2.2 火电机组频率响应 |
| 2.2.3 控制元件模型 |
| 2.3 火电机组有功-频率响应扩展建模 |
| 2.3.1 有功-频率控制建模 |
| 2.3.2 给水系统功频特性 |
| 2.3.3 给水流量和燃料量数学模型 |
| 2.3.4 考虑变频器的机组有功-频率响应模型 |
| 2.4 PSS/E频率动态仿真和分析功能扩展 |
| 2.4.1 扩展思路 |
| 2.4.2 功能扩展实现 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 严重低频场景下的系统频率稳定性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于平衡点的静态频率稳定 |
| 3.2.1 平衡点邻域状态方程 |
| 3.2.2 平衡点邻域静态频率稳定性 |
| 3.3 静态频率稳定性量化指标 |
| 3.3.1 平衡点数学计算 |
| 3.3.2 稳定性量化指标 |
| 3.4 电力系统频率安全性和稳定性内涵 |
| 3.4.1 电力系统安全性和稳定性的定义 |
| 3.4.2 频率安全性与稳定性辨析 |
| 3.4.3 频率安全性与稳定性的内涵及评估 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 高频场景下频率稳定协调控制策略 |
| 4.1 频率稳定量化指标高频应用 |
| 4.2 高频切机背景和问题分析 |
| 4.3 高频切机方案优化整定模型 |
| 4.3.1 方案整定配置原则 |
| 4.3.2 分解-综合协调优化整定模型 |
| 4.4 基于轨迹灵敏度的高频切机整定模型求解 |
| 4.4.1 首轮单次切机总量子模型求解 |
| 4.4.2 分轮次切机量优化整定子模型求解 |
| 4.4.3 各轮次机组分配 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例系统介绍 |
| 4.5.2 高频切机整定策略 |
| 4.5.3 整定方法比较 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 附录 |
| 附录1 电厂辅机技术参数 |
| 附录2 IEEEG1模型及典型参数 |
| 附录3 IEEE39节点系统 |
| 潮流数据 |
| 动态数据 |
| 附录4 扩展频率响应模型典型参数 |
| 单机频率响应扩展模型状态方程 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士期间的研究成果 |
（2）基于流程网络仿真的钢铁企业炼钢调度和能源优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 炼钢生产优化调度问题研究现状 |
| 1.2.1 炼钢生产调度的特点及难点 |
| 1.2.2 炼钢生产调度问题的研究方向 |
| 1.2.3 生产调度问题主要研究方法 |
| 1.2.4 当前研究中的不足和局限性 |
| 1.3 能源优化调配问题研究现状 |
| 1.3.1 能源产耗模型的研究 |
| 1.3.2 单一能源介质的优化模型的研究 |
| 1.3.3 多能源介质的优化模型的研究 |
| 1.3.4 当前研究中的不足和局限性 |
| 1.4 研究思路及技术路线 |
| 1.5 本论文主要研究内容和创新点 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 创新点 |
| 2 基于多智能体技术的炼钢流程仿真优化模型 |
| 2.1 建模方案 |
| 2.2 基于多智能体的仿真优化模型 |
| 2.2.1 多智能体基本概念 |
| 2.2.2 智能体体系结构 |
| 2.2.3 智能体基本结构 |
| 2.2.4 智能体状态划分 |
| 2.2.5 物料智能体 |
| 2.2.6 设备管理智能体 |
| 2.2.7 设备智能体 |
| 2.2.8 天车管理智能体 |
| 2.2.9 天车智能体 |
| 2.2.10 智能体任务协调流程 |
| 2.3 本章总结 |
| 3 炼钢-连铸流程仿真优化模型实现及仿真分析 |
| 3.1 炼钢-连铸生产工艺流程及阶段 |
| 3.2 生产工艺流程特点 |
| 3.3 技术方案 |
| 3.3.1 仿真优化流程 |
| 3.3.2 多智能体模型实例化 |
| 3.3.3 作业时间波动分析 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.4.1 仿真优化分析 |
| 3.4.2 多场景下的生产调度 |
| 3.5 本章总结 |
| 4 高速工具钢炼钢流程仿真优化模型实现及仿真分析 |
| 4.1 高速工具钢生产工艺流程及阶段 |
| 4.2 生产工艺流程特点 |
| 4.3 技术方案 |
| 4.3.1 仿真优化流程 |
| 4.3.2 多智能体模型实例化 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.4.1 案例描述 |
| 4.4.2 冶炼浇铸流程优化调整 |
| 4.4.3 电渣工序优化调整 |
| 4.4.4 设备故障调整 |
| 4.4.5 炉次优化调整 |
| 4.5 本章总结 |
| 5 能量流网络模型 |
| 5.1 能源系统分析 |
| 5.1.1 能源消耗分析 |
| 5.1.2 能源平衡分析 |
| 5.1.3 能源转换分析 |
| 5.1.4 能源系统特点总结 |
| 5.2 能量流网络模型 |
| 5.2.1 能量流网络结构描述 |
| 5.2.2 主工序能量流模型 |
| 5.2.3 分介质能量流网络模型 |
| 5.2.4 能量流网络集成模型 |
| 5.3 煤气能量流网络中主工序节点模型 |
| 5.3.1 煤气产耗波动特点 |
| 5.3.2 煤气主工序节点模型 |
| 5.3.3 模型验证 |
| 5.4 电力能量流网络中主工序节点模型 |
| 5.4.1 负荷波动特点 |
| 5.4.2 电力负荷主工序节点模型 |
| 5.4.3 模型验证 |
| 5.5 本章总结 |
| 6 基于能量流网络动态仿真的能源优化调配 |
| 6.1 基于调度规则的仿真优化模型 |
| 6.1.1 基于规则的整体调配流程 |
| 6.1.2 燃气调配计算逻辑 |
| 6.1.3 蒸汽调配计算逻辑 |
| 6.1.4 电力调配计算逻辑 |
| 6.2 基于优化算法的仿真优化模型 |
| 6.2.1 仿真优化调配流程 |
| 6.2.2 目标函数 |
| 6.2.3 约束条件 |
| 6.2.4 模型求解 |
| 6.3 能源仿真优化模型软件化 |
| 6.4 案例分析 |
| 6.4.1 案例说明 |
| 6.4.2 基于调度规则的能源仿真计算 |
| 6.4.3 基于优化算法的能源仿真分析 |
| 6.5 本章总结 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学科研工作及发表论文 |
| 致谢 |
（3）基于数据驱动的火电机组SCR脱硝系统建模方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 数据驱动建模概述 |
| 1.2.1 数据驱动建模原理 |
| 1.2.2 数据驱动建模常用方法 |
| 1.2.3 数据驱动建模常用术语 |
| 1.3 SCR脱硝系统建模研究现状 |
| 1.3.1 SCR脱硝系统机理模型 |
| 1.3.2 SCR脱硝系统数据模型 |
| 1.4 本文主要研究内容和章节安排 |
| 第2章 数据预处理及筛选方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 火电厂历史数据特性分析 |
| 2.3 历史数据异常值检测和数据校正 |
| 2.3.1 异常值检测 |
| 2.3.2 Nadaraya-Watson回归数据校正 |
| 2.4 数据标准化 |
| 2.5 数据滤波去噪 |
| 2.5.1 传统滤波去噪方法 |
| 2.5.2 经验模态分解理论 |
| 2.5.3 基于信号分解能量去噪理论 |
| 2.6 稳态检测方法 |
| 2.6.1 稳态工况定义 |
| 2.6.2 稳态检测方法介绍 |
| 2.6.3 结合信号分解能量去噪的滑动窗口稳态检测方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于改进QPSO算法优化ELM的SCR脱硝系统建模方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 ELM简介 |
| 3.2.1 ELM原理 |
| 3.2.2 ELM特性 |
| 3.3 改进QPSO算法 |
| 3.3.1 QPSO算法原理 |
| 3.3.2 DE算法原理 |
| 3.3.3 改进QPSO算法原理 |
| 3.3.4 改进QPSO算法性能测试及分析 |
| 3.4 基于改进QPSO算法优化ELM的SCR脱硝系统入口NO_x浓度建模 |
| 3.4.1 SCR脱硝系统入口NO_x浓度影响因素 |
| 3.4.2 辅助变量选择 |
| 3.4.3 建模数据选择 |
| 3.4.4 模型结构及建模流程 |
| 3.4.5 建模结果分析 |
| 3.5 基于改进QPSO算法优化ELM的SCR脱硝系统出口NO_x浓度建模 |
| 3.5.1 SCR脱硝反应机理 |
| 3.5.2 辅助变量选择 |
| 3.5.3 模型构建及结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于内部ELM非线性PLS的SCR脱硝系统建模方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于ELM内部映射的非线性PLS模型 |
| 4.2.1 外部PLS框架 |
| 4.2.2 内部ELM非线性映射 |
| 4.2.3 ELMPLS算法原理 |
| 4.2.4 仿真验证 |
| 4.3 SCR脱硝系统入口NO_x浓度ELMPLS建模 |
| 4.4 SCR脱硝系统出口NO_x浓度ELMPLS建模 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于输入时延-特征提取的SCR脱硝系统动态过程建模方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 动态过程模型描述 |
| 5.3 基于输入时延-特征提取的动态模型构建 |
| 5.3.1 主成分分析原理 |
| 5.3.2 高斯过程回归原理 |
| 5.3.3 动态模型结构 |
| 5.4 SCR脱硝系统NO_x浓度测量时滞分析 |
| 5.5 SCR脱硝系统动态模型 |
| 5.5.1 建模样本选择 |
| 5.5.2 SCR脱硝系统出口NO_x浓度动态模型 |
| 5.5.3 SCR脱硝系统入口NO_x浓度动态模型 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文的主要工作和创新点 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）大功率火电机组一次调频能力建模与优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.1.1 可再生能源系统接入对电网的冲击 |
| 1.1.2 特高压输电对汽轮机一次调频的影响 |
| 1.1.3 火电机组的一次调频能力降低 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机组灵活性运行研究现状 |
| 1.2.2 功频电液调节系统研究现状 |
| 1.2.3 协调控制系统研究现状 |
| 1.2.4 火电机组一次调频能力研究现状 |
| 1.2.4.1 阀门一次调频研究 |
| 1.2.4.2 高压加热器调节负荷相关研究 |
| 1.2.4.3 低压加热器调节负荷相关研究 |
| 1.2.4.4 凝结水节流调节负荷研究 |
| 1.2.5 火电机组一次调频优化研究现状 |
| 1.3 本文研究主要内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 功频电液调节系统和协调控制系统建模及参数辨识 |
| 2.1 功频电液调节系统建模及参数辨识 |
| 2.1.1 非线性伺服系统模型 |
| 2.1.2 连续传递函数的离散化 |
| 2.1.3 基于神经网络的参数辨识 |
| 2.1.4 数据预处理 |
| 2.1.5 参数辨识 |
| 2.1.6 参数辨识结果 |
| 2.1.7 结果验证 |
| 2.1.8 DEH建模和参数辨识方法应用说明 |
| 2.1.9 结论 |
| 2.2 协调控制系统建模及参数辨识 |
| 2.2.1 协调控制系统原理 |
| 2.2.2 制粉系统模型 |
| 2.2.3 锅炉模型 |
| 2.2.4 管道压损模型 |
| 2.2.5 汽轮机模型 |
| 2.2.6 参数辨识和模型仿真 |
| 2.2.6.1 制粉系统参数辨识和验证 |
| 2.2.6.2 锅炉模型求解和验证 |
| 2.2.6.3 管道压损模型参数辨识和验证 |
| 2.2.6.4 汽轮机模型参数辨识和验证 |
| 2.2.6.5 协调控制系统模型整体验证 |
| 2.2.7 CCS建模和参数辨识方法应用说明 |
| 2.2.8 结论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 火电机组一次调频能力分析与评估 |
| 3.1 大功率机组一次调频能力仿真与试验分析 |
| 3.1.1 火电机组一次调频分析 |
| 3.1.1.1 一次调频相关概念 |
| 3.1.1.2 DEH和 CCS一次调频模型 |
| 3.1.1.3 DEH和 CCS单独一次调频 |
| 3.1.1.4 DEH和 CCS协同一次调频 |
| 3.1.1.5 灵活改变机组运行方式 |
| 3.1.2 一次调频能力试验研究 |
| 3.1.2.1 调节阀最大调频能力分析 |
| 3.1.2.2 给水小旁路的一次调频 |
| 3.1.2.3 混合一次调频 |
| 3.1.2.4 试验结果分析 |
| 3.1.3 结论 |
| 3.2 基于神经网络的阀门一次调频能力评估 |
| 3.2.1 调门动态特性分析 |
| 3.2.2 一次调频能力评估方法 |
| 3.2.2.1 一次调频过程变工况分析 |
| 3.2.2.2 基于变工况分析的阀门一次调频能力评估方法 |
| 3.2.2.3 基于单元机组线性增量数学模型的阀门一次调频能力评估方法 |
| 3.2.2.4 阀门一次调频能力评估流程 |
| 3.2.3 一次调频能力仿真结果和验证 |
| 3.2.4 阀门一次调频能力评估方法应用说明 |
| 3.2.5 结论 |
| 3.3 基于EBSILON的高加给水旁路提升负荷能力分析 |
| 3.3.1 基于EBSILON的热力系统建模 |
| 3.3.1.1 EBSILON简介 |
| 3.3.1.2 1000 MW机组EBSILON建模 |
| 3.3.1.3 变工况模型验证 |
| 3.3.2 高加给水旁路仿真分析 |
| 3.3.2.1 高加小旁路仿真分析 |
| 3.3.2.2 高加混合旁路分析 |
| 3.3.2.3 高加大旁路分析 |
| 3.3.2.4 最优高加旁路方式分析 |
| 3.3.3 高加给水旁路提升负荷能力方法应用说明 |
| 3.3.4 结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 火电机组一次调频优化分析 |
| 4.1 大功率机组一次调频参数优化研究 |
| 4.1.1 一次调频参数分析 |
| 4.1.1.1 一次调频死区的分析及仿真 |
| 4.1.1.2 一次调频响应时间的分析及仿真 |
| 4.1.1.3 速度不等率的分析及仿真 |
| 4.1.2 系统各机组最优速度不等率研究分析 |
| 4.1.2.1 调差系数 |
| 4.1.2.2 电力系统的负荷频率静态特性 |
| 4.1.2.3 机组一次调频能力 |
| 4.1.2.4 各机组最优速度不等率研究 |
| 4.1.3 算例仿真分析 |
| 4.1.4 结论 |
| 4.2 考虑一次调频能力的火电机组负荷优化分配 |
| 4.2.1 火电机组经济性和一次调频能力分析 |
| 4.2.1.1 机组运行经济性分析 |
| 4.2.1.2 机组一次调频能力分析 |
| 4.2.2 考虑一次调频能力的机组负荷优化分配 |
| 4.2.2.1 优化目标 |
| 4.2.2.2 约束条件 |
| 4.2.3 正弦余弦算法 |
| 4.2.4 算例仿真分析 |
| 4.2.5 结论 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（5）基于高斯过程回归的热工系统数据驱动建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 热工系统数据驱动建模方法研究现状 |
| 1.2.1 统计建模方法 |
| 1.2.2 神经网络建模方法 |
| 1.2.3 模糊逻辑建模方法 |
| 1.2.4 混合建模方法 |
| 1.2.5 传递函数建模方法 |
| 1.3 热工过程历史运行数据特性分析 |
| 1.4 高斯过程回归的预备知识 |
| 1.4.1 高斯过程回归方法的研究现状 |
| 1.4.2 高斯过程基本概念 |
| 1.4.3 高斯过程回归 |
| 1.4.4 高斯模型的训练 |
| 1.5 本文主要研究内容和章节安排 |
| 第2章 热工过程数据异常值处理方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 异常值检测及校正技术 |
| 2.3 热工过程历史运行数据异常值检测 |
| 2.3.1 经验小波变换方法 |
| 2.3.2 局部离群因子算法 |
| 2.3.3 EWT-LOF异常值检测方法 |
| 2.4 异常数据校正与缺失值补全 |
| 2.4.1 Nadaraya-Watson回归 |
| 2.4.2 校正与补全方法 |
| 2.5 热工过程数据实例 |
| 2.5.1 热工过程数据异常值检测 |
| 2.5.2 热工过程数据异常值校正与缺失值补全 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 热工系统稳态检测方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 稳态工况的定义 |
| 3.1.2 现有稳态检测方法回顾 |
| 3.2 基于信号分解和R统计检验法的稳态检测方法 |
| 3.2.1 R统计检验法 |
| 3.2.2 稳态检测方法描述 |
| 3.2.3 仿真数据验证 |
| 3.3 热工系统稳态工况检测实例 |
| 3.3.1 单变量稳态检测 |
| 3.3.2 多变量系统稳态检测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于样本稀疏化和特征变量选择的GPR建模 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于样本稀疏化和特征变量选择的GPR建模方法 |
| 4.2.1 基于相关系数的多测点数据融合 |
| 4.2.2 基于数据相似性和信息熵的样本稀疏化方法 |
| 4.2.3 基于LARS的特征变量选择 |
| 4.2.4 Pc-lars-s-GPR模型结构 |
| 4.3 烟气含氧量的Pc-lars-s-GPR建模 |
| 4.3.1 建模数据准备 |
| 4.3.2 样本稀疏化与特征变量选择 |
| 4.3.3 建模结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 考虑输入时延的组合核函数动态GPR建模 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 动态模型描述 |
| 5.3 考虑输入时延的组合核函数动态模型构建 |
| 5.3.1 灰色关联度分析 |
| 5.3.2 组合核函数 |
| 5.3.3 GRA-CKDGPR模型结构 |
| 5.4 烟气含氧量的GRA-CKDGPR建模 |
| 5.4.1 建模数据准备 |
| 5.4.2 建模结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于自适应模糊聚类的多模型动态GPR建模 |
| 6.1 引言 |
| 6.1.1 多模型策略 |
| 6.1.2 数据划分策略 |
| 6.1.3 模型合成策略 |
| 6.2 一种自适应多目标模糊聚类方法 |
| 6.2.1 算法基本原理 |
| 6.2.2 基于自适应NSGA-II的动态模糊聚类方法 |
| 6.2.3 算法流程及时间复杂度分析 |
| 6.2.4 聚类实例验证 |
| 6.3 基于多模型策略的动态GPR建模方法 |
| 6.3.1 GPR动态子模型构建 |
| 6.3.2 子模型合成策略 |
| 6.3.3 基于自适应模糊聚类的多模型动态GPR模型结构 |
| 6.4 烟气含氧量的多模型建模 |
| 6.4.1 建模数据准备 |
| 6.4.2 建模结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 论文的主要工作和创新点 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）径向基网络在300MW机组协调控制系统中的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 协调控制的研究现状 |
| 1.2.2 智能控制的发展现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 2 协调控制系统的动态特性 |
| 2.1 协调控制系统的原理 |
| 2.2 机组的运行方式 |
| 2.2.1 滑压运行方式 |
| 2.2.2 定压运行方式 |
| 2.3 系统的动态特性 |
| 2.3.1 锅炉内部燃烧过程 |
| 2.3.2 管道热量的传递的过程 |
| 2.3.3 汽轮机做功的过程 |
| 2.4 系统的结构与响应特性 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 多变量控制系统的解耦 |
| 3.1 解耦控制系统概述 |
| 3.2 耦合系统的判断 |
| 3.3 单元机组耦合系统的简化模型 |
| 3.4 多变量PID神经元解耦 |
| 3.4.1 PID网络的结构 |
| 3.4.2 PID网络在控制系统中的辨识 |
| 3.4.3 PID网络对多变量系统的解耦 |
| 3.5 串级解耦控制 |
| 3.6 前馈补偿解耦控制 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 径向基网络在协调控制系统中的应用 |
| 4.1 RBF网络的构建与训练 |
| 4.1.1 网络结构 |
| 4.1.2 网络学习算法 |
| 4.1.3 网络训练过程 |
| 4.2 S函数的实现 |
| 4.2.1 S函数的概述 |
| 4.2.2 S函数的参数 |
| 4.2.3 S函数整合RBF网络 |
| 4.3 BP网络与RBF网络的比较 |
| 4.4 RBF网络用于协调控制系统 |
| 4.5 小结 |
| 5 仿真实验结论 |
| 5.1 系统在完全负荷下的的仿真结果 |
| 5.2 系统在70%负荷下的的仿真结果 |
| 5.3 系统动态特性的对比与分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）电站燃煤锅炉燃烧系统优化控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.1.1 火力发电及锅炉燃烧优化技术面临的新形势 |
| 1.1.2 新形势下锅炉燃烧优化面临的挑战与机遇 |
| 1.1.3 燃烧系统优化控制研究目的和意义 |
| 1.2 电站燃煤锅炉燃烧过程控制系统概述 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 电站燃煤锅炉燃烧系统建模方法研究现状 |
| 1.3.2 电站燃煤锅炉燃烧过程控制优化方法研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 燃烧系统风粉匹配主要制约因素分析探究与仿真优化整体思路设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 “风粉匹配”含义及影响分析 |
| 2.3 制粉侧制约风粉匹配的部分主要因素分析探究 |
| 2.3.1 制粉滞后预估准确度的制约影响 |
| 2.3.2 风量测量精度的制约影响 |
| 2.4 炉膛侧制约风粉匹配的部分主要因素分析探究 |
| 2.4.1 风煤指令给定方式的制约影响 |
| 2.4.2 燃料热值校正速度的制约影响 |
| 2.4.3 氧量设定与小风门配合方式的制约影响 |
| 2.4.4 低负荷安全性的制约影响 |
| 2.5 燃烧系统“风粉匹配”仿真优化思路设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 电站锅炉燃烧系统建模与特性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 制粉系统的模型建立与特性分析 |
| 3.2.1 一次风系统模型 |
| 3.2.2 给磨煤机系统模型分析与建立 |
| 3.2.3 制粉系统整体模型的仿真验证与特性分析 |
| 3.3 炉膛燃烧通道的模型建立与特性分析 |
| 3.3.1 二次风量系统模型 |
| 3.3.2 燃烧放热量计算仿真模型 |
| 3.3.3 烟气含氧量与过量空气系数的计算仿真模型 |
| 3.3.4 燃烧通道整体仿真模型建立与特性分析 |
| 3.4 辅助仿真系统模型建立与特性分析 |
| 3.4.1 锅炉汽水系统模型 |
| 3.4.2 汽轮发电机组模型 |
| 3.4.3 协调控制仿真模型 |
| 3.4.4 辅助仿真系统整体模型建立与特性分析 |
| 3.5 电站锅炉燃烧系统及机组的整体模型与特性仿真 |
| 3.5.1 锅炉燃烧系统整体仿真模型建立 |
| 3.5.2 锅炉燃烧系统整体模型的特性仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于制粉系统滞后补偿的优化控制技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 制粉系统滞后补偿控制的限制因素与新技术分析 |
| 4.3 基于制粉系统滞后特性的Smith预估补偿控制策略设计 |
| 4.3.1 基于制粉滞后预估的Smith补偿控制策略设计 |
| 4.3.2 改进的制粉系统Smith预估补偿控制策略设计 |
| 4.3.3 制粉滞后预估控制策略的仿真分析与验证 |
| 4.4 基于一次风影响特性的前馈控制策略探究 |
| 4.4.1 磨出口煤粉量对一次风粉指令的阶跃响应特性分析 |
| 4.4.2 基于给煤量指令的微分前馈控制策略设计 |
| 4.4.3 基于制粉偏差信号的一次风比例积分前馈策略设计 |
| 4.4.4 制粉系统前馈控制策略综合仿真与对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 综合考虑锅炉效率与NOx排放的燃烧优化控制逻辑设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电站燃煤锅炉的NOX生成特性分析与仿真 |
| 5.2.1 NOx生成机理与生成特性分析 |
| 5.2.2 基于实际数据的NOx生成特性分析与特性曲面拟合 |
| 5.2.3 NOx生成特性的仿真验证 |
| 5.3 电站燃煤锅炉效率计算与仿真 |
| 5.3.1 电站燃煤锅炉的锅炉效率计算与特性分析 |
| 5.3.2 锅炉效率仿真分析 |
| 5.4 综合考虑NOX与锅炉效率的优化指标与控制逻辑设计 |
| 5.4.1 综合考虑NOx与锅炉效率的燃烧过程综合评价指标设计 |
| 5.4.2 燃烧过程综合评价指标的仿真计算模型构建 |
| 5.4.3 基于综合评价指标的灵活性控制逻辑设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于蓄能深度利用的循环流化床机组动态优化控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 新能源电力的消纳 |
| 1.1.2 循环流化床机组面临的机遇与挑战 |
| 1.2 循环流化床机组动态优化控制的现状 |
| 1.2.1 火电机组蓄能利用策略 |
| 1.2.2 CFB机组蓄能利用及控制模型研究 |
| 1.2.3 CFB机组动态优化运行及快速变负荷控制 |
| 1.3 智能发电与智能监测 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 第2章 循环流化床机组蓄能量化及变迁模型 |
| 2.1 循环流化床锅炉燃烧放热量模型 |
| 2.1.1 循环流化床锅炉燃烧过程 |
| 2.1.2 即燃炭热量模型 |
| 2.1.3 循环流化床锅炉燃烧总放热量 |
| 2.2 亚临界循环流化床机组蓄能模型 |
| 2.2.1 汽水侧蓄能模型 |
| 2.2.2 亚临界循环流化床机组蓄能模型 |
| 2.2.3 亚临界循环流化床机组蓄能量化示例 |
| 2.3 超临界循环流化床机组蓄能模型 |
| 2.3.1 机理模型推导 |
| 2.3.2 超临界循环流化床机组蓄能量化示例 |
| 2.4 循环流化床机组蓄能变迁过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 循环流化床机组协调控制系统机理模型 |
| 3.1 亚临界循环流化床机组协调控制系统机理模型 |
| 3.1.1 给煤系统动态特性 |
| 3.1.2 汽包锅炉能量平衡特性 |
| 3.1.3 汽轮机动态特性 |
| 3.1.4 床温动态特性 |
| 3.1.5 亚临界CFB机组协调控制系统机理模型参数辨识 |
| 3.1.6 亚临界CFB机组协调控制系统机理模型泛化验证 |
| 3.1.7 亚临界CFB机组协调控制系统传递函数矩阵 |
| 3.2 超临界循环流化床机组协调控制系统机理模型 |
| 3.2.1 超临界CFB机组汽水侧机理模型 |
| 3.2.2 汽轮机机理模型 |
| 3.2.3 超临界CFB机组协调控制系统机理模型参数辨识 |
| 3.2.4 超临界CFB机组协调控制系统机理模型泛化验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于蓄能深度利用的循环流化床机组快速变负荷控制 |
| 4.1 循环流化床机组变负荷特性及挑战 |
| 4.1.1 循环流化床机组快速变负荷挑战 |
| 4.1.2 循环流化床机组变负荷动态特性 |
| 4.2 常规CFB单元机组协调控制系统策略探索与仿真验证 |
| 4.2.1 基于直接能量平衡策略的CFB单元机组协调控制 |
| 4.2.2 基于多变量预测控制的CFB单元机组协调控制 |
| 4.2.3 基于DEB和DMC的循环流化床机组变负荷控制仿真验证 |
| 4.3 基于先行能量平衡的CFB机组快速变负荷控制策略 |
| 4.3.1 先行能量平衡控制策略 |
| 4.3.2 仿真验证 |
| 4.3.3 工程应用验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于蓄能深度利用的循环流化床机组大比例掺烧煤泥运行控制模式及应用 |
| 5.1 研究对象介绍 |
| 5.2 循环流化床机组掺烧煤泥特性机理 |
| 5.2.1 大比例煤泥掺烧对CFB机组运行控制的影响 |
| 5.2.2 大比例掺烧煤泥运行中能量波动趋势 |
| 5.3 循环流化床机组大比例掺烧煤泥运行控制模式 |
| 5.3.1 技术路线 |
| 5.3.2 控制策略 |
| 5.3.3 控制策略参数整定 |
| 5.4 应用验证 |
| 5.4.1 运行效果 |
| 5.4.2 经济性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于深度学习算法的循环流化床锅炉床温区间预测 |
| 6.1 循环流化床锅炉床温区间预测必要性 |
| 6.1.1 床温特性与调节方式 |
| 6.1.2 区间预测 |
| 6.2 长短期记忆网络(LSTM)深度学习算法 |
| 6.2.1 深度学习 |
| 6.2.2 长短期记忆网络(LSTM) |
| 6.3 基于LSTM的CFB锅炉床温区间预测模型 |
| 6.3.1 区间预测模型结构设计 |
| 6.3.2 预测模型验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）配置蓄热装置的供热机组灵活性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 电源侧灵活性储能技术 |
| 1.3 火电机组蓄能与变负荷能力研究 |
| 1.4 供热机组与蓄热装置的相关研究 |
| 1.5 课题研究的主要内容 |
| 第二章 蓄热装置性能分析及计算 |
| 2.1 蓄热罐内相变材料的选取 |
| 2.2 蓄热罐结构模型 |
| 2.3 蓄热罐动态数学模型 |
| 2.3.1 蓄热和释热动态模型 |
| 2.3.2 显式欧拉法 |
| 2.3.3 相变换热过程显式欧拉处理 |
| 2.4 蓄热罐的蓄热与释热性能 |
| 2.5 蓄热计算与结果分析 |
| 2.6 释热计算与结果分析 |
| 2.7 小结 |
| 第三章 配置蓄热装置供热机组热经济性分析 |
| 3.1 抽凝式供热机组特性分析 |
| 3.2 耦合系统基本原理 |
| 3.3 供热机组与蓄热罐建模研究 |
| 3.3.1 Aspen plus软件简介 |
| 3.3.2 供热机组热力系统建模研究 |
| 3.3.3 蓄热装置仿真建模研究 |
| 3.4 供热机组热经济指标 |
| 3.5 供热机组模型实例及静态特性验证 |
| 3.5.1 供热机组仿真模型实现 |
| 3.5.2 供热机组模型静态特性验证 |
| 3.6 系统耦合方式 |
| 3.7 不同耦合方式热力特性分析 |
| 3.8 小结 |
| 第四章 供热机组主要仿真数学模型的研究 |
| 4.1 火电机组数学模型基础仿真 |
| 4.2 压力节点数学模型 |
| 4.3 支路模型 |
| 4.4 汽轮机级组模型 |
| 4.5 凝汽器模型 |
| 4.6 加热器模型 |
| 4.7 除氧器模型 |
| 4.8 小结 |
| 第五章 利用蓄热装置提升供热机组快速变负荷能力 |
| 5.1 电站图形辅助仿真与运行软件 |
| 5.2 供热机组仿真模型静态验证 |
| 5.3 供热机组仿真模型动态验证 |
| 5.4 系统模型快速变负荷分析 |
| 5.5 电网对机组AGC考核补偿收益 |
| 5.5.1 AGC调节性能与调节补偿计算公式 |
| 5.5.2 AGC考核补偿计算 |
| 5.5.3 成本收益核算 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）基于燃煤机组全流程机理建模的关键状态在线监测及热经济性优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 燃煤机组全流程仿真平台 |
| 1.2.2 水平烟道烟气温度在线辨识 |
| 1.2.3 空预器漏风率在线计算 |
| 1.2.4 回热加热器端差对机组热经济性影响 |
| 1.2.5 凝汽器压力优化 |
| 1.2.6 汽机-冷端耦合系统热经济性协调优化 |
| 1.3 本文的主要工作与创新点 |
| 第2章 燃煤机组全流程机理建模及仿真平台 |
| 2.1 燃煤机组全流程概述 |
| 2.2 燃煤机组锅炉侧机理建模 |
| 2.2.1 制粉系统模型 |
| 2.2.2 蒸发系统模型 |
| 2.2.3 换热器系统模型 |
| 2.2.4 金属壁动态能量平衡模型 |
| 2.2.5 热损失模型 |
| 2.2.6 空预器能量平衡模型 |
| 2.2.7 烟气质量流量模型 |
| 2.2.8 入炉煤低位发热量辨识模型 |
| 2.3 燃煤机组汽机侧机理建模 |
| 2.3.1 冷端系统模型 |
| 2.3.2 回热抽汽系统模型 |
| 2.3.3 低压缸排汽湿度在线辨识模型 |
| 2.4 燃煤机组全流程仿真平台 |
| 2.4.1 平台搭建与结构 |
| 2.4.2 仿真结果 |
| 2.4.3 全流程仿真平台在真实机组的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 水平烟道烟气温度和空预器漏风在线监测 |
| 3.1 基于全流程模型的水平烟道烟温估计 |
| 3.1.1 炉膛出口烟温估计 |
| 1.1.2 水平烟道换热器出口烟温估计 |
| 3.1.3 基于烟温的换热器传热性能评估 |
| 3.2 基于温度场建模的空预器漏风在线监测 |
| 3.2.1 回转式空预器温度场机理建模 |
| 3.2.2 空预器温度分布的迭代计算 |
| 3.2.3 直接漏风的计算 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 回热抽汽系统热经济性评估与凝汽器压力优化 |
| 4.1 回热加热器端差对机组热经济性的影响 |
| 4.1.1 回热加热器端差应达值模型 |
| 4.1.2 给水、疏水比焓偏差模型 |
| 4.1.3 端差对汽轮机效率的影响 |
| 4.1.4 端差对煤耗的影响 |
| 4.2 凝汽器压力优化 |
| 4.2.1 凝汽器变工况热力特性 |
| 4.2.2 机组功率增量模型 |
| 4.2.3 循环水泵功耗增量模型 |
| 4.2.4 基于双速泵的凝汽器压力优化 |
| 4.2.5 基于变速泵的凝汽器压力优化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 汽机-冷端耦合系统热经济性协调优化 |
| 5.1 汽轮机本体模型 |
| 5.2 汽机-冷端耦合系统机理模型 |
| 5.3 汽机-冷端耦合系统变工况热力特性模型 |
| 5.4 汽机-冷端耦合系统热经济性协调优化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表和录用的学术论文 |
| 参加的主要科研项目 |
| 附录 |
四、用于控制系统研究的300MW机组锅炉动态模型（论文参考文献）
- [1]大范围频率偏移场景下电力系统频率稳定机理及协调控制[D]. 谢宇峥. 山东大学, 2021
- [2]基于流程网络仿真的钢铁企业炼钢调度和能源优化[D]. 梁青艳. 钢铁研究总院, 2021(01)
- [3]基于数据驱动的火电机组SCR脱硝系统建模方法研究[D]. 马宁. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]大功率火电机组一次调频能力建模与优化[D]. 廖金龙. 浙江大学, 2020(07)
- [5]基于高斯过程回归的热工系统数据驱动建模研究[D]. 贾昊. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [6]径向基网络在300MW机组协调控制系统中的研究[D]. 梁家豪. 西安科技大学, 2019(01)
- [7]电站燃煤锅炉燃烧系统优化控制技术研究[D]. 魏凡超. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [8]基于蓄能深度利用的循环流化床机组动态优化控制[D]. 洪烽. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [9]配置蓄热装置的供热机组灵活性分析[D]. 董学会. 华北电力大学, 2019(01)
- [10]基于燃煤机组全流程机理建模的关键状态在线监测及热经济性优化研究[D]. 张翔. 上海交通大学, 2018(01)