火力発電所の工場レベルのモニタリング情報システム（SIS）は、主にユニットの運転を最適化し、運転の経済的効率を向上させることを主眼とした情報システムの1つとして、既に発電所の工場レベルの管理で重要な役割を果たしています。SISプラットフォーム上の大量のデータを効果的に活用するために、SISプラットフォームベースの動的予測制御が提案されました。湖北省のある火力発電所を例にとり、ボイラーの過熱蒸気温度を制御対象とし、蒸気流量を干渉量としてボイラーの運転状態の変化を反映しました。ニューラルネットワーク識別方法を使用して制御対象の動的モデルを構築し、蒸気温度制御システムに動的行列制御アルゴリズムを適用しました。シミュレーション結果によると、シミュレーションデータを基に構築された過熱蒸気温度のニューラルネットワーク動的モデルは、さまざまな運転状態で制御対象の動的特性をうまく予測することができ、ニューラルネットワークモデルに基づく動的行列制御戦略が従来のPID制御効果よりも優れていることが示されます。

火力発電所; SIS; 過熱蒸気温度; 動的行列制御アルゴリズム; ニューラルネットワーク; 予測制御