改进DRNN在单元机组协调控制系统参数整定中应用

摘要

为协调单元机组机炉特性差异、提高机组运行水平,针对单元机组非线性、强耦合性和参数时变的特点,设计并仿真研究了一种基于改进对角递归神经网络(DRNN)的单元机组协调控制器.该控制器采用DRNN网络整定的PID控制器代替协调解耦控制系统中的常规PID控制器.并在常规DRNN中引入带动量项的PID梯度优化算法,使DRNN网络具有更快的跟踪性和收敛性:在此基础上,针对某300 MW直流燃煤机组在100%、70%负荷工况下的线性模型和某330 MW机组非线性动态模型,分别进行了负荷扰动和主蒸汽压力2种扰动下的仿真研究.仿真结果表明,与常规PID协调控制器相比.所提出的协调控制器具有响应速度快、自适应能力强、抗干扰能力强等特点.表现出更好的静态性能和动态性能.