凝结水节流调节特性分析

为了更好的保证电网安全稳定运行,传统火电机组需进一步提高其快速变负荷能力。在对汽轮机蓄能特性深度研究的基础了,提出了凝结水节流快速变负荷策略,为了保证凝结水节流系统的高效、安全利用,结合机组热经济性状态方程建立了凝结水节流系统的稳态模型,分析了不同工况下凝结水节流调节可以承担的机组功率增量及调节可持续时间,从结果中可以看出凝结水节流在快速调节过程中其可以增加约2%的当前机组功率,且可以为锅炉/汽机侧争取更多的缓冲时间,为确保机组功率的快速调节及蓄能的安全、高效利用奠定了基础。     

单一风电场的短期负荷调度优化策略

随着并网风电场数量迅速增加,单一风电场的调度水平需要提高.如何优化一个周期内风电场机组运行的数量与启停方案,迫切需要研究.针对风电场机组数量众多,调度方案解维数过高的问题,分析风电场机组负荷特性,提取机组负荷特征矩阵,运用FCM模糊聚类算法对风电场机组群进行分类;定义风电场机组运行相对损耗指标和启停相对损耗指标,在风功率预测的基础上,根据总调度指令,应用非线性规划理论建立风电场机组组合优化模型,运用模糊聚类算法和遗传算法相结合对模型进行求解.所建立模型和相应求解方法克服了风电场机组调度解维度过高带来的困难,获得了连续时期的风电场全部机组优化调度.最后,通过算例分析计算了某45MW风电场的多目标机组优化调度,验证了所提出算法的可行性和有效性.     

500MW机组模糊多模型协调控制系统仿真研究

针对一个500MW单元机组协调控制系统的仿真模型，首先依据滑压曲线对模型线性化得到其典型平衡工作点的线性化模型，并用隶属度函数连结成T-S模糊模型；然后针对各线性化模型设计了多变量内模控制器；最后，设计了以多变量内模控制器作为局部模型控制器的模糊多模型协调控制系统。它既可以克服模型工作点变化所带来的非线性问题，同时又可以保证控制回路间的有效解耦。仿真研究证明了控制系统设计的有效性。     

基于复合加权人类学习网络的超超临界机组建模与仿真

中间点温度是超超临界 （ultra supercritical, USC） 机组的一个重要参数,其系统具有强非线性,常规方法很难对其进行建模。为了解决非线性问题,并获得良好的建模效果,提出了一种基于复合加权人类学习优化网络 （composite weighted human learning optimization network, CWHLON） 的建模方法,以动态线性模型的形式来模拟对象的非线性动态过程。在仿真实验部分,将CWHLON模型与传统的递推最小二乘法和其他三种元启发式方法得到的模型进行综合比较,数据显示本文提出的方法在模型精度方面平均提高了77.93%,最大提高了78.65%,实现了辨识精度的有效提升。     

改进烟花算法在火电厂负荷优化分配中的应用

现有的负荷分配解决办法较少考虑机组快速响应网调速率与机组少变动策略,并且没有很好地解决厂级分配中快速性与经济性的矛盾.针对这些问题,利用改进的烟花算法,通过自适应动态改变负荷边界和结合爬坡速率约束,实现对负荷变化的快速响应;同时按规定的优先顺序对机组进行排序,当机组负荷发生变化时,在满足约束条件的前提下,实现最少机组变动负荷;通过引入运行切换的方法,使最低煤耗、快速调节和少机组变动之间的矛盾得到一定解决,实现柔性优化.最后给出了厂级负荷在线优化分配的具体算法步骤,并进行了4个机组的算例分析,仿真结果对比验证了算法的有效性.     

1000MW火电机组凝结水节流系统动态模型研究

为了克服新能源电力对电网产生的影响,传统的火电机组必须提升其快速变负荷能力。在对汽轮机及回热系统特性研究的基础上,提出了一种改进的凝结水节流方案。为了实现对凝结水节流系统的高效、安全控制,通过对凝结水节流系统的特性分析并经过一定的简化,建立1000MW火电机组凝结水节流系统非线性动态模型,根据模型结构并结合实验数据对模型参数进行辨识。通过对模型输出与机组实际输出的对比验证中可以看出,模型的响应与机组实际输出完全一致,具有很好的仿真精度,该模型可以应用于凝结水节流系统的控制优化。