联合循环发电系统燃料热值智能优化控制
针对燃料热值控制的非线性、大滞后特性,该文提出了一种用于燃用高炉煤气联合循环发电系统的燃料热值优化控制方法,分析了引起混合燃料热值波动的不确定扰动因素的影响.基于混合燃料热值的神经网络预测模型,并结合实际工况和专家经验,建立了基于智能预测模型的模糊专家控制器,实现对燃料热值的优化控制.仿真结果表明提出的智能优化控制方法能有效减少混合燃料热值的波动,实际热值保持在设计波动范围3.165～3.245MJ/m3之间的比率为100％,具有一定的实际工业应用价值。
联合循环 燃料热值 优化控制 神经网络 模糊专家控制 发电系统
李福东 吴敏 陈鑫 向婕
中南大学信息科学与工程学院,长沙 410083
国内会议
北京
中文
1737-1741
2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）