火電廠廠級監(jiān)控信息系統(tǒng)（SIS）建模、實現(xiàn)及人工智能的應(yīng)用研究.pdf

1、為提高我國火電廠生產(chǎn)管理水平和整體經(jīng)濟效益,火電廠廠級監(jiān)控信息系統(tǒng)(SIS)的出現(xiàn)成為必然,與SIS系統(tǒng)相關(guān)的各類問題已成為一類熱門研究課題.因火電廠各研究對象的復(fù)雜性、非線性、各參數(shù)間耦合關(guān)系的復(fù)雜,在火電廠SIS系統(tǒng)功能模塊的開發(fā)、建模上存在模型不準確、甚至難以建模的問題.本文以SIS系統(tǒng)中高級應(yīng)用軟件"機組性能在線監(jiān)測與能損分析系統(tǒng)"和"全廠機組負荷優(yōu)化分配系統(tǒng)"的開發(fā)為例,系統(tǒng)介紹了傳統(tǒng)建模方法在解決火電廠機組性能計算、運行參數(shù)

2、基準值和能損偏差分析等模型的建立方法,分析了這些方法的優(yōu)缺點、適應(yīng)對象和局限性.針對傳統(tǒng)方法在SIS系統(tǒng)功能模塊建模中存在的問題,我們首次采用以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法為代表的人工智能建模方法,在火電廠運行參數(shù)基準值的確定和能損偏差計算及帶約束的優(yōu)化問題的建模上引入人工智能的建模方法,同時為人工智能建模方法在SIS系統(tǒng)功能模塊建模應(yīng)用實現(xiàn)細節(jié)中存在的問題、解決方案作了詳細的介紹.首次采用自組織映射網(wǎng)絡(luò)(SOM)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立了汽輪機

3、功率模型,采用SOM網(wǎng)絡(luò)的聚類功能,解決了傳統(tǒng)樣本提取方法正交性和完備性差的局限性.仿真結(jié)果表明該模型的預(yù)測計算結(jié)果與實際數(shù)據(jù)誤差在1.5％之內(nèi),大部分誤差不超1％.利用該模型和循環(huán)水系統(tǒng)功耗模型可確定不同工況下的真空運行最優(yōu)值,為凝汽器真空運行最優(yōu)值(基準值)的確定提供了一個全新的方法,同時利用該模型計算幾個主參數(shù)偏離基準值的能損偏差,同傳統(tǒng)的運行參數(shù)基準值模型和能損偏差分析方法相比,該模型具有明確的設(shè)備針對性.在遺傳算法應(yīng)用于火電廠

4、機組負荷優(yōu)化分配問題中,首次提出部分解約束結(jié)合懲罰函數(shù)的改進實數(shù)遺傳算法,在約束條件的處理、變異策略、初始化等多方面針對該問題的特點對實數(shù)遺傳算法提出了新的改進思想,解決了遺傳算法應(yīng)用于多峰值優(yōu)化問題中因早熟而收斂于局部極值點的難題,對5臺機組的火電廠機組負荷優(yōu)化分配的仿真表明優(yōu)化成功率能達到100％;并首次全面分析了遺傳算法各操作參數(shù)(遺傳代數(shù)、交叉概率、變異概率、懲罰系數(shù)和選擇壓力)對優(yōu)化效果的影響,為這類優(yōu)化問題中遺傳操作參數(shù)的選

5、擇提供一定的參考依據(jù).在SIS系統(tǒng)高級應(yīng)用軟件的開發(fā)過程中,針對電廠廠級監(jiān)控信息系統(tǒng)(SIS)的特點要求,利用COM軟件思想開發(fā)了熱力系統(tǒng)各通用模塊組件模型和通用熱力系統(tǒng)模型組件,能自動根據(jù)組態(tài)軟件產(chǎn)生的不同機組熱力系統(tǒng)結(jié)構(gòu),構(gòu)成熱力系統(tǒng)對象實例,組件對象間通過接口通信傳遞能流和質(zhì)流信息,在線計算并監(jiān)測電廠熱力系統(tǒng)各經(jīng)濟性能和能損.并以回熱加熱器和整體熱力系統(tǒng)為例介紹了熱力系統(tǒng)組件對象模型的開發(fā)方法,COM思想大大提高了SIS軟件模塊通