Для адаптации к потребностям нагрузки электросети, сверхкритический блок часто находится в состоянии крупных изменений рабочих условий, что делает традиционные стратегии согласованного управления неспособными хорошо адаптироваться к требованиям согласованной работы блока и сети, влияя на скорость реакции нагрузки блока, вызывая значительные колебания параметров, таких как основное паровое давление. В этом отношении был предложен метод согласованного прогнозирующего оптимизированного управления на основе нейронных сетей и алгоритма оптимизации роя частиц (PSO), и был взят в качестве объекта сверхкритический блок мощностью 600 МВт, на основе программного обеспечения Matlab была построена модель управления, прогнозирования и оптимизации (MPOC), и был проведен проверка этого метода с помощью имитационной машины теплового блока. Результаты показывают, что этот метод способен значительно увеличить скорость реакции нагрузки блока и удовлетворить требования управления параметрами, такими как основное паровое давление.

сверхкритический блок; система согласованного управления; прогностическая модель; нейронные сети; алгоритм оптимизации роя частиц