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公开(公告)号：CN112541301B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011435950.9
申请日：2020-12-10
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 南京工程学院
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/00 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种供热机组一次调频能力计算方法，其特征在于，基于Wiener模型的状态空间计算表达式模型，采用群智能全局最优优化算法计算Wiener模型中的待辨识参数，得出供热机组的汽轮机负荷输出的动态全局模型，最后将动态全局模型输入中的阀门开度设定为100，动态全局模型的其它输入量均为实时值，计算线性动态状态空间模型部分的输出向量，将线性动态状态空间模型部分的输出向量带入非线性动态状态空间模型部分得出负荷增量值，即为供热机组当前状态下的一次调频能力计算值。
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公开(公告)号：CN112186778B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202010956875.4
申请日：2020-09-12
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一次调频技术领域的一种一次调频优化控制方法及系统，改善了AGC指令与一次调频指令不一致导致的一次调频性能调节滞后、出力不足及精度差的问题。包括：a、当机组同时接收到AGC指令和一次调频指令时，依据机组当前实际负荷、AGC指令、AGC指令的变化方向和一次调频指令的变化方向，综合选择AGC指令的切换指令AGCm；b、利用机组实际负荷的历史数据，预测设定时长后在AGC指令的切换指令AGCm的作用下机组实际负荷的变化情况，进行机组一次调频补偿计算，获得机组一次调频负荷预设值；c、在机组一次调频补偿计算中，综合考虑压力偏差对机组的影响，确定一次调频负荷设定值。
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公开(公告)号：CN110824927B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201911199576.4
申请日：2019-11-29
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京工程学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种具有自适应学习特征的火电机组一次调频精确调节方法，计算一次调频负荷指令；对一次调频负荷指令进行压力补偿；对压力补偿后的一次调频指令进行调功系数修正。本发明基于定周期批量数据处理的多点函数在线学习计算策略，解决汽轮机综合阀门位置指令流量系数存在非线性与时变性问题，确保无论在任何运行方式以及不固定的流量系数下综合阀门位置指令的准确动作；本发明增加了安全压力自适应补偿回路，确保滑压运行机组在变工况与压力波动下火电机组的安全运行与适量的一次调频出力。在本发明一次调频精确调节技术下，可使火电机组一次调频精度更高，从而确保电网频率更加稳定。
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公开(公告)号：CN114326387A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111483838.7
申请日：2021-12-07
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 南京工程学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种火电机组脱硝控制装置及控制方法，该方法将脱硝反应器出口NOx浓度偏差值数据输入自适应PID调节器进行反馈控制得出反馈控制指令，将入口和出口的NOx浓度偏差值数据输入简化预测控制单元计算得出前馈控制指令；前馈反馈指令叠加后计算获得喷氨流量的设定值，结合喷氨流量的设定值、喷氨流量的实测值计算生成喷氨流量指令，内回路副调节器接收喷氨流量指令后换算输出控制喷氨阀开度的比例调节指令，从而在脱硝反应器脱硝过程中对喷氨阀喷氨流量的过流面积进行实时的比例控制，避免喷氨流量过调从而引起脱硝反应器出口NOx浓度的波动振荡问题，有效减小出口NOx浓度的最大动态偏差，提高火电机组脱硝控制系统的控制性能。
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公开(公告)号：CN113908673A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111157048.X
申请日：2021-09-30
Applicant: 湖北华电襄阳发电有限公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了燃煤电站烟气脱硫技术领域的一种基于极限学习机的湿法脱硫效率预测系统及方法，包括：获取模型输入量；基于极限学习机的脱硫效率预测模型对模型输入量进行驱动训练，得到脱硫效率，所述驱动训练包括将模型输入量，结合极限学习机的脱硫效率预测模型内隐含层神经元与输入层神经元之间的连接权值以及隐含层神经元阈值向量进行激活函数计算。本发明能够较为准确的预测湿法脱硫系统的脱硫效率，满足工程应用要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113900376A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111172313.1
申请日：2021-10-08
Applicant: 华能南京燃机发电有限公司 , 南京工程学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种燃机机组功频调节控制方法及装置，其方法包括：获取转速基准修正增量指令，在可行空间中通过转速基准修正增量指令进行整数倍定点，得到预测的转速基准修正增量指令向量；获取燃机负荷实测值和总扰动量，并结合预测的转速基准修正增量指令向量，输入预构建的预测模型，得到燃机负荷预测值；获取燃机机组负荷基准设定值，并结合燃机负荷预测值计算得到主回路功率调节器输出的转速基准修正增量指令；获取燃机机组转速基准设定值和转速基准实测值，并结合主回路功率调节器的输出的转速基准修正增量指令，输入副回路转速调节器中计算得到燃料基准指令；本发明能够解决燃机机组功频系统负荷调节精度低与一次调频性能差的问题。
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公开(公告)号：CN112653157A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011285216.9
申请日：2020-11-17
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 南京工程学院
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明公开了一种一次调频能力计算方法、装置及存储介质，所述方法包括：从火电机组DCS系统获取主蒸汽实时参数和机组运行参数；根据主蒸汽实时参数和机组运行参数，确定一次调频能力计算公式中的修正系数kb，运用粒子群优化算法获得修正系数kb最优值；利用主蒸汽实时参数、机组运行参数和修正系数kb最优值计算机组的一次调频能力Npfm；设置一次调频能力的预测限定值；设定时间间隔，判断继续预测或者结束预测。本发明从汽轮机的基本原理出发计算一次调频能力，计算结果准确可靠，能够实时预测火电发电机组的一次调频能力，保证机组安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN107797456A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711110877.6
申请日：2017-11-09
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 南京工程学院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G05B13/042 , G05B13/0265
Abstract: 本发明公开了一种基于渐消记忆在线极限学习机的电厂除尘器优化控制方法，1）采集电厂静电除尘相关可测数据，对数据进行分析处理，基于静电除尘能耗影响关键因素，确定若干渐消记忆在线极限学习机模型的输入量；2）建立基于渐消记忆在线极限学习机的电厂除尘器总能耗模型，预测出将来时刻的电厂除尘器总能耗值，提供优化模型；3）采用粒子群算法进行优化计算，得出最优控制参数值，将计算结果指令送给除尘器各电场执行。本发明算法先进、模型预测精度高，可以预测出将来时刻电厂除尘器的总能耗值，结合粒子群优化算法对该模型进行优化计算可得出电厂除尘器最优运行参数，在保障基本排放指标的前提下降低电厂除尘器能耗，实现节能经济优化运行。
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公开(公告)号：CN119129927A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411277733.X
申请日：2024-09-12
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/063 , H02J3/38 , H02J3/32 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开一种孤网型风光储热多能互补系统的容量优化方法，包括：将优化问题分为第一阶段优化问题和第二阶段优化问题；第一阶段优化问题为容量优化问题，决策变量为多能互补系统的组件容量，目标函数为最小化系统的投资成本；第二阶段优化问题为运行策略优化问题，决策变量为多能互补系统的组件出力，目标函数为最小化系统的失电负荷率和失热负荷率；通过罚函数法将第一阶段优化问题的目标函数与第二阶段优化问题的目标函数结合，形成多能互补系统容量优化的总优化目标函数；采用粒子群算法与Gurobi联合的方法求解总优化目标函数，得出满足可靠性要求且投资成本最优的多能互补系统组件容量。本发明提高了系统的经济性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113996158B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110938463.2
申请日：2021-08-16
Applicant: 国能(山东)能源环境有限公司 , 南京工程学院
Abstract: 本申请提供的一种炉外脱硫的控制方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取初始NARX神经网络模型；基于粒子群优化算法，确定所述初始NARX神经网络模型的目标神经元数、目标输入延迟数和目标输出延迟数；并基于神经元数更新所述初始NARX神经网络模型得到更新神经网络模型；根据获取的基于时间序列的样本数据集、所述输入延迟数和所述输出延迟数确定输入参数和输出参数，其中，所述样本数据集中每个样本数据包括脱硫剂使用量和吸收塔的出口SO2浓度；并基于所述输入参数和所述输出参数对所述更新神经网络模型进行训练，确定目标神经网络模型；基于所述目标神经网络模型构建内模控制器，以通过所述内模控制器进行炉外脱硫的控制。
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