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基于NARX-MPC智能协调控制的机组深度调峰研究
  • ISSN:3060-8570(Online) 3060-8767(Print)
  • DOI:10.69979/3060-8767.25.08.027
  • 出版频率:月刊
  • 语言:中文
  • 收录数据库:ISSN:https://portal.issn.org/ 中国知网:https://scholar.cnki.net/journal/search

基于NARX-MPC智能协调控制的机组深度调峰研究
方鑫 周丽峰

江苏利电能源集团江苏省无锡市,214000

摘要:本文针对机组深度调峰过程中存在的动态响应迟滞与多变量强耦合控制难题,提出一种基于非线性自回归外生模型-预测控制(NARX-MPC)的智能协调控制方法。通过融合长短时记忆网络(LSTM)的时序特征提取能力和非线性自回归外生(NARX)模型的外生变量嵌入机制,构建具有多物理场耦合特性的动态预测模型,精确表征燃料量-蒸汽参数-负荷响应的非线性映射关系。采用多约束滚动时域优化策略,对主蒸汽压力与中间点温度实施前馈-反馈协同控制,通过动态权重调整实现压力-温度耦合关系的解耦优化。实验结果表明,优化后的控制方法显著提升了机组的低负荷爬坡能力,使负荷变化速率提升了40%,同时使主蒸汽压力稳态偏差收敛至±0.50MPa,中间点温度的瞬态波动幅度缩减至±10℃,极大地增强了机组的响应速率、负荷控制精度和系统稳定性。此外,优化后的机组成功实现了20%负荷深度调峰能力,具备良好的智能运行能力和较高的负荷变化速率。

关键词:智能协调控制;非线性自回归外生模型;预测控制;深度调峰;长短时记忆网络

参考文献

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