En raison de ses avantages en paramètres élevés et en haute efficacité, l'unité sur-surrégénérée supercritique est devenue un soutien puissant pour la régulation profonde de la fréquence et du pic du réseau électrique, ainsi que pour la suppression des fluctuations du réseau. L'optimisation de la stratégie de contrôle des unités supercritiques sur-surrégénérées est d'une importance capitale pour l'exploitation sûre et stable du réseau. Pour résoudre le problème d'optimisation du système de contrôle coordonné des unités supercritiques sur-surrégénérées, une stratégie de contrôle intelligente basée sur la stratégie de contrôle auto-antidisturbance basée sur l'erreur et un algorithme d'apprentissage par renforcement est proposée. Tout d'abord, dans le cadre de la stratégie de contrôle auto-antidisturbance basée sur l'erreur, en fonction des caractéristiques opérationnelles du processus couplé générateur-chaudière de l'unité, le modèle de l'objet contrôlé du processus couplé générateur-chaudière est simplifié, et un observateur d'état étendu est conçu pour estimer en temps réel et compenser les caractéristiques dynamiques non modélisées et les perturbations externes de l'unité. Ensuite, une fonction de récompense est construite et un algorithme acteur-critique flexible est utilisé pour réaliser un ajustement adaptatif des paramètres du contrôleur. Enfin, l'efficacité de la stratégie de contrôle proposée est validée par simulation à partir de données historiques réelles de fonctionnement d'une unité supercritique sur-surrégénérée de 1000 MW à chauffe secondaire.

unités supercritiques sur-surrégénérées; contrôle auto-antidisturbance basé sur l'erreur; apprentissage par renforcement; ajustement adaptatif des paramètres