模糊神經網絡廣義預測控制在單元機組協(xié)調控制中應用研究.pdf

1、燃煤發(fā)電在我國能源結構中占主要地位，盡管有非常規(guī)能源如頁巖氣、可燃冰等出現，但目前使用的最廉價、最安全的能源仍然是煤炭?；痣姀S單元機組是電網的基本組成部分，保障電網基本的負荷要求；它擔負著電網的調峰、調頻任務，影響電網的運行穩(wěn)定和經濟效益。在日益嚴峻的環(huán)境壓力下，如何確保火電廠安全、經濟和高效穩(wěn)定運行成為當務之急。
　　機爐協(xié)調控制是一個局部線性、全局強非線性，具有雙輸入雙輸出的強耦合控制系統(tǒng)。在全工況范圍內，采用常規(guī)的控制方法難

2、以保證其得到滿意的控制品質。本文是在大量查閱了有關廣義預測控制、模糊控制和神經網絡控制文獻的基礎上，針對廣義預測控制具有在線計算量大，不適用于非線性系統(tǒng)的特點，提出了采用模糊神經模型的模糊神經網絡廣義預測控制。通過采用模糊神經網絡的辨識方法，克服了傳統(tǒng)的模糊系統(tǒng)辨識精度較低的問題，可以有效的解決 BP神經網絡學習算法存在收斂速度慢和局部極小值問題；同時該算法有效的減少了廣義預測控制算法在線計算量，使廣義預測控制算法的實時性得到很大的提高