超临界湿冷机组ACO-DRNN最优控制：提升经济真空运行效率

本文主要探讨了"超临界湿冷机组冷端循环水系统的ACO-DRNN最优控制"这一主题，由程小松和周洪煜两位专家合作完成。他们针对循环水系统在实际运行中经常面临的挑战，如循环水入口温度波动、机组负荷变化以及循环水温升等多因素对系统性能的影响，提出了一种创新的控制策略。传统的PID控制器在这种复杂工况下难以实现快速且精确的最佳循环水量控制，以达到最佳经济真空运行状态。 ACO-DRNN（Ant Colony Optimization - Dynamic Recurrent Neural Network）最优控制方案应运而生，它结合了动态递归神经网络（DRNN）的学习能力和蚁群算法的全局搜索特性。DRNN能够综合考虑当前的关键状态参数，如机组出力和泵功的变化，将两者增量差值作为学习和训练的重要信号。通过蚁群算法的优化过程，ACO-DRNN能够实时计算出最适宜的循环水量，从而有效地调整系统，确保凝汽器在最佳真空条件下运行。 实验结果显示，相比于传统的PID控制，ACO-DRNN最优控制具有显著的优势。它不仅提高了响应速度和准确性，而且展现出良好的鲁棒性和适应各种变工况的能力。这种实时控制性能的提升有助于实现节能节水目标，进而提升整个机组的经济效益。 文章关键词包括热能工程、冷端优化、最佳循环水量、递归神经网络、蚁群算法和最优控制。这篇首发论文的研究成果对于改进超临界湿冷机组的运行效率和可持续性具有重要的理论和实践意义，对于循环水系统的高效管理具有指导价值。