谢云锋
河北蔚州能源综合开发有限公司 河北省张家口 075700
摘要：目前的汽轮机负荷控制中，通常采用广义预测技术来进行负荷控制，但控制函数的拟定较差，控制时的稳定性不佳，波动较大。因此，提出基于多变量模糊神经网络的汽轮机负荷控制方法研究。首先建立其影响汽轮机负荷的数据分析模型，作为控制依靠。其次利用多变量模糊神经网络对模型中的数据进行运算，并自动校正，来实现对于汽轮机的负荷控制。为了验证设计方法的有效性，设计实验，利用Simulink工具来构建汽轮机的仿真环境，并使用设计方法与传统方法共同进行热点负荷的控制，实验结果证明，设计方法控制更加稳定，性能更优，存在可行性。
关键词：汽轮机；负荷控制；多变量模糊神经网络；数据模型；
中图分类号：TP237文献标识码：A
0引言
不同工况下，汽轮机的供应设备需求的负载会存在变化，而汽轮机的负荷控制直接影响着汽轮机的性能，因此要求汽轮机负荷控制稳定、准确[1]。通常在汽轮机单元机组中，控制间接参数并维持能量守恒，实现汽轮机的负荷控制。该方法虽然控制的稳定性较高，但当负荷需要作出改变时，往往需要大量时间才能实现负荷的更改[2]。还有学者提出利用PID控制组件，结合广义预测技术来实现控制，但该方法控制的稳定性较低，负荷容易出现波动，难以满足高稳定的控制要求[3]。
1基于多变量模糊神经网络的汽轮机负荷控制设计
1.1汽轮机负荷数据分析模型
为了确定影响汽轮机负荷的数据，首先需要建立汽轮机负荷数据分析模型[4]。通常下，汽轮机的做功流程可如下所示：
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式中，代表汽轮机的抽汽口压力，代表汽轮机加热器的饱和压力，与分别代表方程拟合系数。
1.2多变量模糊神经网络控制函数的确定
利用模糊神经网络算法，导入至计算机中，即可使用预先编辑好的控制程序来实现对模糊控制器控制规律的控制[5]。首先利用采样的数据，确定被控制量。设其中的误差信号为，并将作为控制器的输入向量。采用模糊语言来对网络中的误差进行描述，得到模糊语言的子集，而子集以模糊向量的形式进行表现。并使其和模糊规则之间进行模糊决策，得出模糊控制量，公式为：
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式中，为网络中的第个节点的中心矢量，为网络中的第个节点的基宽向量。至此，完成了利用神经网络函数设计汽轮机负荷的数据控制方法。
2实验论证分析
为了验证设计的负荷控制方法的可行性，本文采用MATLAB内的Simulink工具来建立汽轮机仿真环境，对设计负荷控制方法的可行性进行验证。
2.1 汽轮机环境
实验中仿真的汽轮机环境中，包含汽轮机的双模糊热参数，负荷控制系统中包含有5个模糊控制器，即汽轮机的热负荷主控制器以及解耦控制器、汽轮机电负荷主控制器以及解耦控制器。
2.2 实验结果
实验使用本文方法与传统方法进行对比，首先以进行控制时的解耦结果作为判断指标，额定控制的电负荷为0.51kW/h，热负荷为0.17kW/h，实验结果如下：
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在表1中可以看出，本文方法的电负荷波动处于0.51~0.52kW/h，热负荷的波动在0.16~0.18kW/h。而传统控制方法控制时的电负荷波动在0.51~0.59kW/h，热负荷的波动在0.17~0.22kW/h。对比本文设计的负荷控制方法波动范围更大，证明本文设计的负荷控制方法在进行负荷控制时更稳定，控制能力更强。
3结束语
本文利用多变量模糊神经网络对汽轮机的负荷模型进行参数控制和校正，从而实现汽轮机的负荷控制，实验证明，本文方法控制性能较好。但实验测试为仿真测试，没有验证实际使用中，受不同条件的影响下控制方法的控制性能，因此未来研究将会以实际应用实验为主。
参考文献
[1] 马贵生,夏秋雨,张树华,等.钢厂高炉Zn负荷控制与含铁尘泥利用研究[J].烧结球团,2020,45(05):77-82.
[2] 李金峰,秦亮.泥泵驱动方式、齿轮箱配置及负荷控制对泥泵特性的影响[J].水运工程,2020(S1):57-61.
[3] 沈立锐,丁超,夏焱,等.基于MPC的三轴燃气轮机转速负荷控制[J].燃气轮机技术,2020,33(02):1-9.
[4] 孙毅,陈一童,李彬,等.基于温度密度聚类的热泵负荷集群控制策略[J].电力系统自动化,2020,44(07):46-56.
[5] 李明辉,云卫涛,张孝杰.基于双模糊解耦控制的小型汽轮机负荷控制[J].热力发电,2018,47(01):112-118.
作者简介：
谢云锋（1979.06.17），性别：男；籍贯：江西九江；民族：汉；学历：本科；职称：工程师；职务：设备部主任；研究方向：火电厂；单位?：河北蔚州能源综合开发有限公司。