[發(fā)明專利]一種基于混合智能優(yōu)化算法的火力發(fā)電鍋爐主汽溫控制系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210332195.4
• 申請(qǐng)日: 2022-03-30
• 公開（公告）號(hào): CN114673982A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許治順;龍建榮;韓洪濤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中冶華天工程技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): F22B35/18
• 分類號(hào): F22B35/18;G06N3/04
• 代理公司: 北京中偉智信專利商標(biāo)代理事務(wù)所(普通合伙) 11325
• 代理人: 張岱

1.一種基于混合智能優(yōu)化算法的火力發(fā)電鍋爐主汽溫控制系統(tǒng)，其特征在于：所述的系統(tǒng)包括：鍋爐主汽溫串級(jí)控制系統(tǒng)；

所述的鍋爐主汽溫串級(jí)控制系統(tǒng)將導(dǎo)前區(qū)汽溫PID控制器作為副調(diào)節(jié)器，用于主汽溫的粗調(diào)和對(duì)產(chǎn)生的干擾進(jìn)行快速響應(yīng)；以RBF-混合優(yōu)化算法控制器作為主汽溫控制的主調(diào)節(jié)器，對(duì)主汽溫進(jìn)行細(xì)調(diào)；

所述的RBF-混合優(yōu)化算法控制器，由RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鍋爐主汽溫辨識(shí)模型與混合優(yōu)化算法組合構(gòu)成。

2.如權(quán)利要求1所述的基于混合智能優(yōu)化算法的火力發(fā)電鍋爐主汽溫控制系統(tǒng),其特征在于：所述的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鍋爐主汽溫辨識(shí)模型，以燃料量、煙氣含氧量、主蒸汽流量、一級(jí)減溫水流量、二級(jí)減溫水流量作為輸入變量，其中控制變量減溫水流量，擾動(dòng)變量為主蒸汽流量、燃料量、煙氣含氧量；網(wǎng)絡(luò)輸出參數(shù)為主蒸汽溫度；

其中，

主汽溫目標(biāo)函數(shù)如式(1)所示。

x＝{x₁,x₂,x₃,x₄,x₅}

式中，Q為主目標(biāo)函數(shù)，M_p、M_pb分別為實(shí)際超調(diào)量與期望超調(diào)量大小，分別為曲線衰減率與衰減率最小值，t_r、t_max分別為上升時(shí)間及上升時(shí)間最大值。x為系統(tǒng)輸入，x₁,x₂,x₃,x₄,x₅分別為燃料量、主蒸汽流量、一級(jí)減溫水流量、二級(jí)減溫水流量以及煙氣含氧量，y(x)為主蒸汽溫度，由RBF網(wǎng)絡(luò)模型輸出。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合智能優(yōu)化算法的火力發(fā)電鍋爐主汽溫控制系統(tǒng)，其特征在于：所述的混合優(yōu)化算法為：先采用模擬退火算法計(jì)算，如果同一溫度的多個(gè)不同最優(yōu)值之間的差值小于某一設(shè)定值，那么結(jié)束模擬退火算法轉(zhuǎn)換為最小二乘法，并將該多個(gè)不同最優(yōu)值作為最小二乘法算法的初值代入。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合智能優(yōu)化算法的火力發(fā)電鍋爐主汽溫控制系統(tǒng)，其特征在于：所述的轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)則為:

式中：當(dāng)前溫度t下的最優(yōu)適應(yīng)度值，是當(dāng)前溫度t下的之后的第j個(gè)最優(yōu)適應(yīng)度值，s₀為當(dāng)前溫度t內(nèi)選取的最優(yōu)適應(yīng)度值個(gè)數(shù)，小于當(dāng)前溫度的迭代次數(shù)。