成蕾
- 作品数：5 被引量：24H指数：2
- 供职机构：华北电力大学更多>>
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- 相关领域：动力工程及工程热物理电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 考虑回热循环的超超临界机组负荷预测神经网络模型被引量：15
- 2016年
- 以某超超临界1 000 MW机组为对象,详细分析了影响机组负荷的因素,通过合理选择模型输入参数,采用具有n阶输入时延和m阶输出反馈时延的静态误差反向传播(back propagation,BP)神经网络,建立了考虑回热循环特性的机组负荷预测模型。通过扰动仿真试验,对不同结构神经网络模型的负荷预测效果进行比较。结果表明:具有2阶输入时延、2阶输出反馈时延的模型,在各种扰动下均可精确地预测机组负荷,满足自动发电控制(AGC)条件下利用汽轮机回热循环侧可控参数提高机组负荷响应速度的要求。
- 马良玉成蕾
- 关键词：超超临界回热循环负荷预测模型
- 基于神经网络预测模型和凝结水节流的超超临界机组协调系统智能优化控制被引量：9
- 2017年
- 针对某1000 MW超超临界机组,建立了具有较高精度和良好动态性能、考虑机组回热循环特性的机组负荷及主汽压力神经网络预测模型.在此基础上,提出了一种协调系统综合智能预测优化控制方法.该方法利用负荷及主汽压力预测模型在机组变负荷过程中分别对除氧器水位调门开度、汽轮机调门开度及燃料量指令进行实时优化,改善协调控制效果.借助1 000 MW超超临界机组仿真机,进行了详细的协调优化控制仿真试验.结果表明:该方法可有效提高机组动态过程负荷的响应速度和调节精度,大大减小变负荷过程中主汽压力的控制偏差,具有较好的工程实用性.
- 马良玉成蕾彭钢尹喆
- 关键词：超超临界机组神经网络协调系统智能优化控制
- 一种机组负荷双重智能优化控制方法
- 一种机组负荷双重智能优化控制方法，首先建立计及凝结水节流的超临界机组负荷特性神经网络预测模型，并利用机组历史运行数据对预测模型进行训练和验证，然后利用该预测模型在机组的动态变负荷阶段和负荷趋稳阶段分别对除氧器水位调节阀开...
- 马良玉成蕾刘婷李强宁福军刘卫亮刘长良陈文颖
- 文献传递
- 一种机组负荷双重智能优化控制方法
- 一种机组负荷双重智能优化控制方法，首先建立计及凝结水节流的超临界机组负荷特性神经网络预测模型，并利用机组历史运行数据对预测模型进行训练和验证，然后利用该预测模型在机组的动态变负荷阶段和负荷趋稳阶段分别对除氧器水位调节阀开...
- 马良玉成蕾刘婷李强宁福军刘卫亮刘长良陈文颖
- 超超临界锅炉汽轮机组神经网络数学模型研究与应用
- 超超临界机组由于具有高效、节能、环保等优点，已日益成为我国电网的主力机组。从控制角度来说，超超临界锅炉汽轮机组是一个多输入多输出的非线性、强耦合被控对象，机组运行中必须借助协调控制系统（CCS）维持机组内外两方面的能量供...
- 成蕾
- 关键词：汽轮发电机协调控制系统神经网络
