神经网络前馈控制解决主蒸汽温度大迟延问题

"神经网络技术在主蒸汽温度控制系统前馈中的应用 (2006年)" 在电力行业中，主蒸汽温度的精确控制对于发电机组的安全、高效运行至关重要。然而，由于热力系统的复杂性和大型设备之间的延迟，主蒸汽温度控制系统常常面临大迟延问题，这严重影响了系统的稳定性和效率。针对这一挑战，冯晓露、朱江涛、杜劲松和岑可法在2006年的论文中提出了一种创新解决方案，即采用神经网络技术的前馈控制器来增强传统的串级PID控制系统。 传统的PID控制器虽然广泛应用于温度控制，但在处理具有大迟延特性的对象时往往表现不佳。大迟延会导致响应滞后，使系统动态性能下降，控制精度受到影响。为了解决这个问题，研究者们引入了神经网络前馈控制器，它能够学习并预测由于迟延产生的未来影响，从而提前进行补偿。神经网络以其强大的非线性映射能力和自学习能力，可以适应复杂的系统行为，准确地估算出因时间延迟而引起的输出变化。 在设计过程中，研究团队结合电厂运行专家的经验和实际运行数据，训练神经网络模型以识别和建模温度控制系统的动态特性。通过这种方式，神经网络前馈控制器能够在主蒸汽温度控制系统中补充PID反馈控制的不足，有效地减少由迟延引起的控制误差。 仿真结果证明了这种结合神经网络的前馈控制策略的有效性。当发电机组受到负荷扰动时，主蒸汽温度的最大动态偏差降低了13.8%，表明系统的稳定性得到显著提升。此外，调节时间缩短了17%，意味着系统能够更快地恢复到设定值，提高了响应速度。这些改进对于提高电厂的整体运行效率和降低能耗具有重要意义。 该研究展示了神经网络技术在解决主蒸汽温度控制系统中大迟延问题上的潜力，为电力行业的自动化控制提供了新的思路。将前馈控制与神经网络相结合，不仅克服了传统控制方法的局限，而且通过实际操作经验的融入，使得控制系统更加贴近电厂的实际运行情况，提高了控制策略的适用性和有效性。这一成果对电力行业以及其他存在类似控制问题的领域都具有重要的参考价值。