电厂生产过程节能控制研究及应用
电厂生产过程节能控制研究及应用【摘要】:随着能源矛盾的日益突出,电厂对现有设备实行节能控制,提高化石能源的利用率是解决能源矛盾的可行性办法之一。电厂的节能控制包含多个系统的节能研究
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM621.6
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-7
- 目录7-9
- 第1章 绪论9-15
- 1.1 研究背景及意义9
- 1.2 国内外研究现状9-14
- 1.2.1 锅炉节能现状10-12
- 1.2.2 汽轮机节能现状12-13
- 1.2.3 机炉协调控制节能技术13
- 1.2.4 辅助系统节能控制13-14
- 1.3 本文研究内容14-15
- 第2章 过热汽温动态特性及控制任务15-21
- 2.1 电厂生产过程概述15-16
- 2.2 过热器的控制任务与结构16-17
- 2.2.1 过热汽温控制的意义与任务16-17
- 2.2.2 过热器的构成和分类17
- 2.3 过热蒸汽动态特性分析17-20
- 2.3.1 汽包锅炉过热汽温的动态特性18-20
- 2.3.2 直流锅炉过热汽温的动态特性20
- 2.4 本章小结20-21
- 第3章 基于随机分布控制理论的过热蒸汽温度控制21-34
- 3.1 引言21
- 3.2 随机分布控制理论基础21-23
- 3.2.1 随机分布控制出发点21-22
- 3.2.2 信息论基础22-23
- 3.3 随机分布控制算法23-27
- 3.3.1 控制结构分析23-25
- 3.3.2 外回路性能指标选取25-26
- 3.3.3 熵的估计法26-27
- 3.3.4 增量式控制算法27
- 3.4 随机分布控制算法在过热汽温控制中的应用实例27-32
- 3.5 基于随机分布控制理论的机组运行经济性分析32-33
- 3.6 本章小结33-34
- 第4章 神经网络PID控制算法在过热蒸汽温度系统中的应用34-46
- 4.1 引言34
- 4.2 误差反向传播神经网络34-37
- 4.2.1 BP神经网络的结构34-35
- 4.2.2 BP神经网络学习算法35-36
- 4.2.3 BP神经网络的主要优缺点36-37
- 4.3 基于最小熵的神经网络PID控制算法37-41
- 4.3.1 算法控制思路37
- 4.3.2 控制算法设计37-41
- 4.4 神经网络PID控制算法在过热汽温控制中的应用实例41-45
- 4.5 本章小结45-46
- 第5章 全文总结与展望46-48
- 参考文献48-52
- 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果52-53
- 致谢53
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