改进DRNN在单元机组协调控制系统参数整定中应用

被引：3

作者：

孙灵芳 ^{[1
]}

任栋 ^{[2
]}

张玉恒 ^{[1
]}

王志勇 ^{[3
]}

机构：

[1] 东北电力大学自动化工程学院

[2] 内蒙古大唐托克托发电有限责任公司

[3] 华能丹东电厂

来源：

电力自动化设备 | 2009年 / 29卷 / 08期

关键词：

协调控制系统; 对角递归神经网络; 多变量解耦; 模型; 扰动;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为协调单元机组机炉特性差异、提高机组运行水平,针对单元机组非线性、强耦合性和参数时变的特点,设计并仿真研究了一种基于改进对角递归神经网络(DRNN)的单元机组协调控制器。该控制器采用DRNN网络整定的PID控制器代替协调解耦控制系统中的常规PID控制器,并在常规DRNN中引入带动量项的PID梯度优化算法,使DRNN网络具有更快的跟踪性和收敛性;在此基础上,针对某300MW直流燃煤机组在100%、70%负荷工况下的线性模型和某330MW机组非线性动态模型,分别进行了负荷扰动和主蒸汽压力2种扰动下的仿真研究。仿真结果表明,与常规PID协调控制器相比,所提出的协调控制器具有响应速度快、自适应能力强、抗干扰能力强等特点,表现出更好的静态性能和动态性能。

引用

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