火电机组实用智能优化控制技术
火力发电厂中智慧电厂存在的问题及优化措施
火力发电厂中智慧电厂存在的问题及优化措施摘要：近几年，火力发电厂发展有了重大突破，其中智慧电厂的建设占有关键地位，在整个过程中要重点关注具体问题，针对这些问题提出优化管理对策。
在智慧电厂运作过程中，由于受到多种不确定因素的影响，存在多元化问题，相应工作人员应明确提出解决对策，最终为智慧电场的正常运行做铺垫。
本文主要提出火力发电厂中智慧电厂存在的问题，对不同问题提出相对应的解决措施。
关键词：火力发电厂；智慧电场；问题；优化措施近些年来，数字化智慧电厂成为发展的主流趋势，在发展过程中需要着重考虑智慧化管控，从底层基础到上层管控和生产阶段入手，力争做好智慧化电场管理，达到机组不断改革进步的要求。
随着国家战略的不断优化，智慧电厂发电在运作过程中管控工作要严谨，保证智慧电厂运作完善。
1.智慧电厂概述1.1智慧电厂内涵智慧电厂内涵较为宽泛，根据目前管控情况，智慧电场运作需要从设计规划、施工安装等方面着重入手，优化管控方式和流程。
观察大部分电厂生命周期可知，电厂在管控过程中，以智慧电厂范畴为参照。
智慧电厂管控中运用新兴技术后，可以与智能电网协调、灵活入手，在整个发展过程中，通过智慧电厂感知和运作以后，能够形成完美框架，实现智能化发电。
1.2智慧电厂层级结构的概述智慧电厂与传统电厂层级结构相比较，其结构比较标新立异。
系统控制时，信息管控系统较为重要，在信息管理控制系统中应明确说明不同层级任务，只有对层级管理严谨，才能够保障检测工作的顺利进行。
随着检测工作的不断改善，现阶段应采用先进测量方法和智能设备，逐步实现综合管理。
智慧电厂的管理层有完备的管理体系，该体系在日常电厂运行管理中的贯彻实施，对电厂各项内容有具体要求，通过这套管理体系指引，能够对全厂的管理工作起到关键的推动作用，辅助电厂的精细化管理。
电厂的具体管理内容涉及得较多，例如分散化管理，其有准确的控制系统，在管控过程中能够实现机组正常运转，保证正常发电。
考虑到事故停机等现象发生，在管控时要明确自动化目标，根据设计好的步骤实现功能正常运作。
人工智能技术在火电厂的应用研究
人工智能技术在火电厂的应用研究一、引言随着科技的不断发展，人工智能技术已经成为各行各业的热门话题，火电厂作为我国能源行业中的重要组成部分也不例外。
人工智能技术的应用为火电厂的运营管理带来了新的机遇和挑战，提升了生产效率，降低了成本，提高了能源利用率，保障了供电稳定。
本文将探讨人工智能技术在火电厂中的应用研究。
二、人工智能在火电厂的应用领域1. 智能预测维护人工智能技术可以通过大数据分析和机器学习算法对火电厂设备的运行状态进行实时监测和分析，实现对设备的预测性维护。
通过对设备运行数据进行深度学习，可以提前发现设备存在的问题，及时进行维修和更换，有效降低设备故障率，延长设备使用寿命，减少因设备故障而导致的停机损失。
2. 智能优化调度人工智能技术可以通过智能算法对火电厂的发电设备进行优化调度，根据电网负荷情况和电价波动等因素，实现发电设备的智能控制和调整。
通过实时监测电网负荷情况和环境条件，优化发电设备的运行模式，提高发电效率，降低发电成本，最大程度地利用清洁能源，保障供电稳定。
3. 智能安全监测人工智能技术可以通过视觉识别、声音识别等技术，实现对火电厂安全隐患的监测和预警。
例如，通过监测火电厂锅炉和发电机组的工作状态，预测可能存在的安全风险，并及时采取相应措施，避免事故的发生。
同时，人工智能技术还可以实现对火电厂的环境监测和排放监测，确保火电厂的运行符合环保要求。
三、人工智能在火电厂中的优势和挑战1. 优势：（1）提升效率：人工智能技术可以实现对火电厂生产运营的智能化管理，提高生产效率，降低生产成本。
（2）降低风险：人工智能技术可以实时监测设备运行状态和环境情况，预测设备故障和安全风险，降低事故发生的可能性。
（3）节能减排：人工智能技术可以优化发电设备的运行模式，提高能源利用效率，减少能源的浪费，降低对环境的冲击。
2. 挑战：（1）技术难度：人工智能技术在火电厂的应用需要具备较高的技术水平，包括大数据处理、机器学习、深度学习等技能。
电力系统中的智能优化控制技术
电力系统中的智能优化控制技术随着社会的发展，电力需求量不断增加，电力系统的运行也变得越来越复杂。
而传统的电力系统运行方式已经无法满足现代社会的需求，需要通过引入先进的技术来进行优化控制。
智能优化控制技术便是其中之一。
智能优化控制技术是指利用现代计算机技术、人工智能技术等方法，通过对电力系统中的数据进行分析、处理和优化调度，实现对电力系统的自动化、智能化控制。
其对于电力系统的稳定运行、经济运行、安全运行都有非常重要的作用。
为了更好的理解智能优化控制技术在电力系统中的应用，我们分别从控制、优化、和智能这三个方面来进行探讨。
一、控制智能优化控制技术在电力系统中可以实现对发电机、变压器、线路等电气设备的自动化控制，通过对电气设备的实时监测和分析，可以实现在设备运行出现异常状况时及时进行调整和控制，从而保证电力系统的正常运行。
同时，智能优化控制技术还可以对电网负荷进行实时监测和预测，并通过实时调度来保证电网的稳定运行。
这些操作都是通过计算机和现代控制技术来实现的，可以大大降低人工干预的成本和误差。
二、优化智能优化控制技术能够通过对电力系统中各种数据进行分析和处理，来实现对电力系统的优化调度。
例如，可以通过智能计算方法来预测电力系统中电力需求的变化，从而实现对电能的有效分配和调度。
同时，智能优化控制技术还能够对电力系统中的各种参数进行优化调节，如发电机的功率、电压等。
通过对这些参数进行优化，可以实现对电力系统的高效、经济地运行。
三、智能智能优化控制技术的核心在于人工智能技术的运用。
通过对电力系统中大数据的分析和处理，可以实现对电力系统的自动化控制和智能化调度。
例如，智能优化控制技术可以通过深度学习等技术，将电气设备的历史数据与当前数据进行比较，从而判断设备的运行是否正常，是否需要进行调整和维护。
此外，智能优化控制技术还可以通过机器学习和数据挖掘技术，实现对电力系统中各种信息的自动化处理和分析。
例如，通过对电力系统中的数据进行分类分析，可以帮助电力系统更好地预测和应对各种电力故障。
新能源发电系统的智能优化控制策略分析
新能源发电系统的智能优化控制策略分析随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益严重，新能源发电系统的智能优化控制策略成为解决方案之一。
本文将对新能源发电系统的智能优化控制策略进行分析，并探讨其在新能源发电系统中的应用和优势。
1. 智能优化控制策略的概述智能优化控制策略是指利用人工智能、机器学习和优化算法等技术，对新能源发电系统进行精确控制和优化。
这种策略基于对系统运行状况的实时监测和数据分析，通过调整系统参数和运行方式，使其能够最大程度地满足电力需求，并实现能源的高效利用和减少对传统能源的依赖。
2. 智能优化控制策略在新能源发电系统中的应用2.1 风力发电智能优化控制策略可以根据风速和风向的变化，调整风力发电机组的转速和叶片角度，以最大限度地捕获风能，并保证系统的安全和稳定运行。
此外，通过监测风能的变化情况，智能优化控制还可以实现风机的预测和预警管理，提高风力发电的可靠性和可用性。
2.2 太阳能发电智能优化控制策略可以根据光照强度和太阳能电池板的工作状态，调整发电系统的运行模式。
在强光时，系统可以提高光伏电池板的输出功率，同时将过剩的电能存储起来以备晚上或阴天使用。
而在弱光时，控制策略可以降低光伏电池板的输出功率，以确保整个系统的稳定运行。
2.3 水力发电智能优化控制策略可以利用水流和水位的变化，对水力发电系统进行调节和优化。
通过实时监测水力发电机组的负荷情况和水流速度，智能优化控制可以实现最佳运行状态的选择，并通过调整水轮机叶片的角度，以达到最大发电效率。
3. 智能优化控制策略的优势3.1 提高能源利用效率智能优化控制策略可以根据实时数据和算法分析，对新能源发电系统进行精确控制和优化，从而最大程度地提高能源利用效率。
通过合理调度发电设备和优化发电功率输出，系统可以充分利用新能源资源，减少能源浪费。
3.2 保证系统的安全和稳定运行智能优化控制策略可以根据实时监测的数据，及时调整系统参数和运行方式，保证系统的安全和稳定运行。
现代火电机组AGC控制的先进解决方案
现代火电机组AGC控制的先进解决方案 ——“INFIT”实时优化控制系统成果简介：针对现代火电机组存在负荷升降速率低、关键参数波动大及系统不能很好适应煤种变化等实际问题，本成果通过有机融合预测控制技术、神经网络学习技术及自适应控制技术，提出了现代火电机组AGC 控制的先进解决方案，研制了AGC实时优化控制装置“INFIT”，实际应用表明：采用“INFIT”后，可以获得如下效益：获得更高的AGC响应速率和调节精度根据机组实际能力，可达到2.0%/min或更高的AGC运行速率和更好的负荷控制精度，使您在将来的电力市场竞争中处于领先地位。
机组运行更加平稳机组运行中主汽压力、主汽温度的波动幅度可被减小至：稳态工况 ±0.1MPa/±2.0℃变负荷工况 ±0.4MPa/±6.0℃使您的机组具有更加稳定、可靠的运行品质。
机组运行中的燃料、给水波动大幅减小通过智能预测算法使机组在AGC运行中的燃料、给水等控制量的波动幅度减小60%以上，对于减小机组设备磨损、延长锅炉金属管材寿命、减少爆管极为有利。
完全消除煤种变化对机组控制品质的影响采用神经网络技术实时校正煤种的热值、制粉延迟的变化，使机组在燃用不同煤种时始终具有良好的控制品质。
具有更好的运行效率通过先进控制算法的应用有效投入再热烟气挡板自动，大幅减少再热减温水量，同时优化机组滑压曲线使其在更加经济的工况点运行，机组运行效率可得到明显提升。
1“INFIT”实时优化控制系统的控制策略及特点要从根本上解决上述问题，应将先进的控制技术如：预测控制、神经网络控制、自适应控制、模糊控制等技术应用到火电机组的优化控制中来。
“INFIT”实时优化控制系统融合了多种国际上最先进的控制技术，是专门为解决上述火电机组AGC控制中难点问题而研发的先进控制平台，相关的新协调控制策略如图1所示。
“INFIT”实时优化控制系统具有以下特点：(1) 采用预测控制技术作为机组闭环控制的核心环节“INFIT”系统在整体控制结构上仍采用前馈+反馈的控制模式，但与常规DCS控制策略不同的是在其在反馈控制部分应用了目前国际上最前沿的解决大滞后对象控制问题的预测控制技术[2]，取代了原有的PID 控制。
火电机组实用智能优化控制技术
火电机组实用智能优化控制技术摘要：随着科学技术的快速发展，智能优化控制已经成为了火电机组未来优化发展的必然趋势。
同时，通过智能优化控制技术的有效利用还可以降低硬件改造成本，将机组潜藏的节能潜力充分挖掘出来，具有周期短、投资低以及节能效果明显等优势。
然而，通过对实际情况进行分析可以发现，目前相应智能优化控制技术的应用还有一定的问题存在，对其作用发挥造成了非常大的消极影响。
鉴于这种情况，本文首先对智能控制技术进行了简单介绍，然后对几种目前常用的火电机组实用智能优化控制技术进行了深入探究，希望可以为其作用发挥起到一定的指导借鉴作用。
关键词：火电机组；智能优化；实用控制技术随着时代的快速发展和社会的不断进步，人们的环保理念也随之出现了显著提升，常用的燃烧煤种也越来越多，这也给火电机组工作展开带去了新的挑战。
在这种背景下，要想有效提升火电机组工作效率，降低能源消耗，相关工作人员必须要转变自身的工作理念，通过智能优化控制技术的有效利用对火电机组进行优化，这样才可以在节约能源的同时，进一步提高其工作效率，为相关工作的顺利展开起到更大的推动作用。
所以，本文展开火电机组实用智能优化控制技术探究有着重要的现实意义。
一、智能控制技术分析智能控制是以人工智能和自动控制为基础产生的新兴交叉学科，通过智能控制方法的有效利用可以切实解决像是现代控制技术以及经典反馈控制等传统控制方法难以有效解决的复杂问题。
同时，智能控制这一概念是由Mendel与Leonde两人在上个世纪60年代中后期提出的，并且该理论自此以后获得了突飞猛进的发展，而且被广泛应用到了各行各业，然而，到现在为止，相关专家学者在智能控制定义、理论以及结构等方面的描述还不符合系统性的要求。
另外，从控制类型入手进行分析可以得出，智能控制技术主要由模糊控制、神经网络控制、学习控制、仿人智能控制、专家控制、分层递阶控制以及其余混合型方法等几部分组成，而且要想将其作用充分发挥出来完成对火电机组的优化，相关人员应该综合考虑实际需要以及现代传统控制技术展开工作，这样才可以将智能优化控制技术的作用更大程度的发挥出来，为生产工作的顺利展开做出更大的贡献。
火力发电厂中智慧电厂存在的问题和优化措施分析
火力发电厂中智慧电厂存在的问题和优化措施分析摘要：目前，我国火力发电厂的发展成绩十分显著，其中，智能电厂的建设起着举足轻重的作用，而在实施过程中，重点要解决的问题是如何进行具体问题的剖析，探索出切实可行的治理策略。
在火力发电厂智慧电厂管理中，由于诸多因素的影响，出现了一定程度的问题，必须明确相应的优化管理措施，以达到创新与发展。
本文基于智慧电厂的管理问题，提出了具体的优化策略。
关键词：智慧电厂；问题分析；优化措施0引言数字化智慧电厂是电力行业的一个重大变革和发展趋势，在整个发展过程中，都要注重智能化控制，从底层基础、上层控制、生产监管和管理层，都要做好智能化的管理，以满足机组的需求。
在智能控制阶段，基于智能管理，尽可能地满足不断变化的最优控制要求。
在目前的实际控制中，随着国家发展战略的推进，出现了智慧电厂管理，在实施过程中，必须对这些控制需求进行分析，并对其进行优化。
1智慧电厂的概述1.1智慧电厂内涵智慧电厂的内涵较为宽泛，应从规划设计、设备制造、安装等方面对其进行合理控制。
从目前的火力发电企业的寿命和具体的维数等方面可以看出，在火力发电企业的整体经营中，都是建立在智慧电厂的范畴之上。
从系统层次上讲，包括发电工艺系统、设备层、智能感知设备、智能监测系统，以及发电全过程的控制[1]。
在电力公司的管理中，采用了新的技术，可以根据智能电网的高度协调、可维护性、柔性等特点，在智能感知和实施后，形成一个合理的系统结构，从而达到智能化的发电系统。
1.2 智慧电厂的层级结构1.2.1智慧检测设备层智慧检测设备是传统的现场试验设备，其实施要合理，科学完善的执行检测工作。
在检查设备中，对设备进行维修，并对其进行更换和更换。
在智能装备的应用中，对整个工厂的生产过程进行监控，可以通过采用先进的传感器和传感器来提高整个系统的测量精度。
1.2.2智慧控制层在火电厂的具体管理中，涉及的控制问题很多，在分散式的管理中，对已有的控制体系进行了界定，并将可编辑逻辑与scADA相结合，通过智能控制管理，使机组能够正常启动和停机，保证其正常工作。
基于人工智能技术的火力发电集控运行系统优化策略研究何强
基于人工智能技术的火力发电集控运行系统优化策略研究何强发布时间：2023-07-17T06:42:34.336Z 来源：《中国电业与能源》2023年9期作者：何强[导读] 本研究旨在基于人工智能技术对火力发电集控运行系统进行优化策略的研究。
首先，我们调研了当前火力发电集控运行系统存在的问题，并分析了人工智能在该领域的应用潜力。
其次，我们提出了一种基于人工智能的优化策略，通过数据分析、机器学习和智能决策算法，对火力发电集控运行系统的关键指标进行预测和优化。
最后，我们进行了实验验证，结果表明该优化策略能够显著提高火力发电集控运行系统的效率和可靠性。
本研究为火力发电行业提供了一种创新的运行优化方法，并为人工智能在能源领域的应用提供了实证研究支持。
陕西黄陵发电有限公司陕西延安 716000摘要：本研究旨在基于人工智能技术对火力发电集控运行系统进行优化策略的研究。
首先，我们调研了当前火力发电集控运行系统存在的问题，并分析了人工智能在该领域的应用潜力。
其次，我们提出了一种基于人工智能的优化策略，通过数据分析、机器学习和智能决策算法，对火力发电集控运行系统的关键指标进行预测和优化。
最后，我们进行了实验验证，结果表明该优化策略能够显著提高火力发电集控运行系统的效率和可靠性。
本研究为火力发电行业提供了一种创新的运行优化方法，并为人工智能在能源领域的应用提供了实证研究支持。
关键词：人工智能技术；火力发电；集控运行系统；优化策略；效率提升引言：火力发电作为重要的能源供应方式，在能源行业中发挥着不可替代的作用。
然而，当前火力发电集控运行系统仍存在一些问题，例如效率低下和可靠性不足。
为了解决这些问题，人工智能技术被引入到火力发电行业中，为集控运行系统的优化提供了新的机遇。
本文旨在研究基于人工智能技术的火力发电集控运行系统优化策略，通过数据分析、机器学习和智能决策算法，提高系统的效率和可靠性。
通过实证研究验证，我们展示了人工智能在能源领域的潜力，并为火力发电行业提供了创新的运行优化方法。
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火电机组实用智能优化控制技术
发表时间：2020-01-16T14:49:09.813Z 来源：《当代电力文化》2019年 18期作者：王奇
[导读] 随着科学技术的快速发展，智能优化控制已经成为了火电机组未来优化发展的必然趋势
摘要：随着科学技术的快速发展，智能优化控制已经成为了火电机组未来优化发展的必然趋势。
同时，通过智能优化控制技术的有效利用还可以降低硬件改造成本，将机组潜藏的节能潜力充分挖掘出来，具有周期短、投资低以及节能效果明显等优势。
然而，通过对实际情况进行分析可以发现，目前相应智能优化控制技术的应用还有一定的问题存在，对其作用发挥造成了非常大的消极影响。
鉴于这种情况，本文首先对智能控制技术进行了简单介绍，然后对几种目前常用的火电机组实用智能优化控制技术进行了深入探究，希望可以为其作用发挥起到一定的指导借鉴作用。
关键词：火电机组；智能优化；实用控制技术
随着时代的快速发展和社会的不断进步，人们的环保理念也随之出现了显著提升，常用的燃烧煤种也越来越多，这也给火电机组工作展开带去了新的挑战。
在这种背景下，要想有效提升火电机组工作效率，降低能源消耗，相关工作人员必须要转变自身的工作理念，通过智能优化控制技术的有效利用对火电机组进行优化，这样才可以在节约能源的同时，进一步提高其工作效率，为相关工作的顺利展开起到更大的推动作用。
所以，本文展开火电机组实用智能优化控制技术探究有着重要的现实意义。
一、智能控制技术分析
智能控制是以人工智能和自动控制为基础产生的新兴交叉学科，通过智能控制方法的有效利用可以切实解决像是现代控制技术以及经典反馈控制等传统控制方法难以有效解决的复杂问题。
同时，智能控制这一概念是由Mendel与Leonde两人在上个世纪60年代中后期提出的，并且该理论自此以后获得了突飞猛进的发展，而且被广泛应用到了各行各业，然而，到现在为止，相关专家学者在智能控制定义、理论以及结构等方面的描述还不符合系统性的要求。
另外，从控制类型入手进行分析可以得出，智能控制技术主要由模糊控制、神经网络控制、学习控制、仿人智能控制、专家控制、分层递阶控制以及其余混合型方法等几部分组成，而且要想将其作用充分发挥出来完成对火电机组的优化，相关人员应该综合考虑实际需要以及现代传统控制技术展开工作，这样才可以将智能优化控制技术的作用更大程度的发挥出来，为生产工作的顺利展开做出更大的贡献。
二、常用的火电机组实用智能优化控制技术
（一）锅炉智能燃烧优化控制技术探究
一直以来，由于控制对象存在不确定性而且复杂等特点，电站锅炉燃烧控制一直都属于智能控制技术研究的重难点。
但是，相关工作人员在进行研究的时候，应该以DCS历史数据挖掘法为基础，更多的还都是展开对工况条件不同的氧量以及二次风配条件的优化探究。
除此之外，分许国内测量工作的实际情况可以得出，现在我国测量人员所常用的炉侧氧量、飞灰、风量等仪表的测量精确度都比较低，可靠性也相对较差，这种情况也就造成了目前常用的基于试验的燃烧调整技术依旧是不可取代的，而且煤质以及负荷的频繁波动更是极大的提升了人们获得在线样本的难度，导致了人们在固定时间当中可使用的样本规模量相对较小，必须要综合考虑专家经验展开锅炉控制。
所以，要想将锅炉智能燃烧优化控制技术的作用充分发挥出来，相关研究人员应该综合考虑国内电厂所存在的煤质、负荷波动频繁、智能化程度低、需要手动干预以及运行效率低等情况展开优化调整实验，并以此为基础提升边界函数的合理性，利用智能建模算法构建更为优秀的控制系统，最终达到闭环优化控制目标。
（二）基于凝结水变负荷的深度滑压节能控制技术探究
所谓凝结水变负荷实际上指的就是通过凝结水系统蓄能完成负荷调节的目标，这项技术已经得到了准确验证并为广泛应用到了机组峰值调整工作当中。
然而，将主蒸汽调节阀以及主蒸汽压力波动等影响元素排除以后可以发现，凝结水变负荷的响应幅度以及时间都很难独立满足电网一次调频需求。
另外，水位和其之间存在的联系也对其持续应用时间造成了比较大的限制。
所以，相关人员在以此为基础应用这项优化控制技术的目标就是跳出现有技术束缚，将其负荷调节能力的作用充分发挥出来，从而为火电机组工作的顺利展开起到更大的推动作用。
（三）基于指数预测的脱硝优化自动控制技术探究
目前我国常用的SCR烟气脱硝系统基本上都有NOx质量浓度测量非常滞后，原有控制方式效果也比较差，不仅没有办法有效完成自动控制，甚至空气预热器还会由于氨逃逸量过大而出现堵塞的情况，而通过基于指数预测的脱硝优化自动控制技术应用则可以有效解决这些问题。
这主要是因为基于指数预测的脱硝优化自动控制技术可以按照烟气NOx的生成影响因素展开在线分析工作，完成相应浓度指数预测回路的构建，打造精准与智能度更强的预喷氨闭环控制系统，以此来有效增强控制精度以及控制效果，消除系统所存在的不稳定和测量滞后问题，进而为火电机组工作效率以及工作质量的增强贡献更大的力量。
三、结束语
总而言之，随着现代化进程的不断推进，现有火电机组所暴露出的问题也越来越多。
要想有效提高其性能，为相关工作的顺利展开提供更有力的支持和保障，必须要对火电机组进行智能优化，并且有效利用智能优化控制技术还可以进一步提升火电机组工作效率，将其潜能更大程度的释放出来。
但是，到现在为止，火电机组的实用智能优化却依旧有一定问题存在，极大的阻碍了其作用发挥。
要想有效解决这些问题，相关工作人员必须要转变工作理念，综合考虑实际工作需要展开智能优化，这样才可以将其作用充分发挥出来，从而为我国现代化事业的发展建设做出更大的贡献。
参考文献：
[1]朱晓星,寻新,陈厚涛,王志杰,王锡辉,彭梁.基于智能算法的火电机组启动优化控制技术[J].中国电力,2018,51(10):43-48.
[2]高海东,高林,樊皓亮,王林,侯玉婷.火电机组实用智能优化控制技术[J].热力发电,2017,46(12):1-5.
[3]张晓宇,王天伟,李燕,王懋譞,王永富.火电机组燃烧系统智能综合优化控制研究[J].中国电机工程学报,2019,39(09):2544-2553.。