[发明专利]一种蒸汽余热梯级利用优化控制方法

说明书

本发明公开了一种蒸汽余热梯级利用优化控制方法，包括：在热电主蒸汽回路中，通过串联抽背式汽轮机和背压式汽轮机梯级做功，并将冗余蒸汽送回锅炉作为给水，形成闭环系统；建立径向基函数神经网络模型，通过径向基函数神经网络拟合串联部分的汽轮机热负荷曲线；建立锅炉蒸汽余热梯级利用PID控制模型，通过热负荷曲线计算扰动量输入到模糊神经网络进行优化，将扰动量反馈至锅炉导前区和惰性区的被控量进行比较，利用改进的PID控制，完成锅炉蒸汽余热梯级利用的优化控制。该方法将不同压力、不同温度的蒸汽余热回收利用，通过模糊神经网络对蒸汽温度和压强进行自动化平稳控制，不仅能够节能减排，进一步实现资源综合利用，还可以增加电厂的发电能力。

技术领域

本发明涉及蒸汽回收、神经网络、PID控制领域，具体涉及一种蒸汽余热梯级利用优化控制方法。

背景技术

为了充分利用火电厂锅炉过热蒸汽发电做功后的蒸汽余热，热电厂通常用背压式汽轮机代替传统的减温减压装置。支路上的工业热用户对蒸汽的使用不可避免的将产生热负荷扰动，现有的蒸汽余热利用控制方法主要是基于水蒸汽朗肯循环的再热循环和回热抽汽，以及烧结余热回收等方法，存在蒸汽温度波动较大、余热回收效率不稳定的问题，系统自动优化性能较差，虽然实现了部分蒸汽的再循环利用，但再利用率仍有很大的提升空间。另一方面，现有的控制方法在支路上并联大量的工业热负荷时，无法很好地保证主蒸汽的参数稳定。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种具有较好的鲁棒性和实用性的蒸汽余热梯级利用优化控制方法，将不同压力、不同温度的蒸汽余热合理回收利用，通过模糊神经网络对蒸汽温度和压强进行实时的自动化平稳控制，不仅能够节能减排，进一步实现资源综合利用，还可以增加电厂的发电能力，极大地提高热经济性。

本发明解决其问题所采用的技术方案，包括以下步骤：

A.在热电主蒸汽回路中，通过串联抽背式汽轮机和背压式汽轮机梯级做功代替现在的减温减压器或单一的背压式汽轮机，并将冗余蒸汽送回锅炉作为给水，形成闭环系统；

B.建立径向基函数神经网络模型，通过径向基函数神经网络拟合串联部分的汽轮机热负荷曲线；

C.建立锅炉蒸汽余热梯级利用PID控制模型，通过热负荷曲线计算扰动量输入到模糊神经网络进行优化，将扰动量反馈至锅炉导前区和惰性区的被控量进行比较，利用改进的PID控制，完成锅炉蒸汽余热梯级利用的优化控制。

在本发明的一个实施例中，所述步骤B包括：

(1)构建径向基函数神经网络，每一个时间段统计每个串联减温减压汽轮机的热负荷，共统计24小时，将热负荷数据作为径向基函数神经网络的输入X＝{x₁,x₂,…,x_n}，输入层神经元数量为n，隐含层神经元的个数m取决于样本的数量和实际需求，输入层到隐含层之间通过输入样本与中心点的距离连接，直接映射到隐空间，计算样本间距：

d_ij＝||x_i-x_j||²i,j＝1,2,…,n

计算从x_i到x_j的概率P_ij：

若P_ij大于设定的距离阈值，则将x_i和x_j归为同一类，将与该类中其他元素距离和最小的元素作为该类的中心，计算总体误差：

其中，x₀是该类中心，若ε小于设定的误差阈值，则停止分类；否则按上述方法继续分类，直至精度达到设定值；

(2)隐含层的激活函数(即径向基函数)采用高斯形式：