基于人工智能的火电机组负荷频率自抗扰控制系统

摘要

火电机组负荷运行离不开自抗扰控制系统,传统控制系统在整合运行过程中控制效果不佳,导致系统控制响应时间较长,为此,提出基于人工智能的火电机组负荷频率自抗扰控制系统。硬件设计方面,采用内存储器、CPU、磁盘和自抗扰控制器等多个硬件。软件设计方面,根据火电机组负荷运行特性,设置负荷频率数据采集模式,基于人工智能构建线性模型,采用遗传算法控制火电机组负荷频率。实验结果表明,本文系统平均控制响应时间为21s,相比传统系统,平均控制响应时间更快,表明基于人工智能设计的火电机组负荷频率自抗扰控制效果更好。