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2×600MW超临界抽凝供热机组给水RB控制策略优化研究
随着电力行业的发展，超临界抽凝供热机组得到了越来越广泛的应用。这种设备具有高效、环保等优点，同时对于供热系统的稳定性也有着至关重要的作用。然而，超临界抽凝供热机组用水量大，经常会出现水质问题，严重影响设备的正常运行。本文将就2×600MW超临界抽凝供热机组给水RB控制策略的优化进行研究。
首先介绍超临界抽凝供热机组给水RB控制策略的基本概念。给水RB控制策略是指通过控制给水管道的流量、温度、压力等参数，来保证超临界抽凝供热机组的正常供水，防止空气进入系统中，同时也可以控制水质，防止污染。在运行中，供水管道的参数变化很大，如何准确确定各参数的取值，制定合理的控制策略，是当前供热系统运行的亟待解决的问题。
其次，对控制策略的优化进行详细分析。可以采用PID控制器来实现RB控制，但PID参数的调节需要根据不同的工况、不同的水质进行调整，因此需要建立一个基于模型的控制算法，从而完成对RB控制策略的优化。基于模型的控制算法可以分为基于神经网络的方法和基于遗传策略的方法。神经网络具有动态、非线性、自适应的特点，可以很好地模拟RB控制的复杂性，遗传策略具有全局最优的特点，可以找到最优的参数。基于这两种控制方法，我们可以得到最优的RB控制策略。
最后，根据优化后的控制策略，我们可以进行仿真实验。通过仿真实验，我们可以评价控制策略的有效性和稳定性，并为实际的应用提供指导。在仿真实验中，可以使用MATLAB、Simulink等软件，构建超临界抽凝供热机组的模型，运用模型预测控制算法来对RB控制策略进行仿真。
综上所述，本文研究的2×600MW超临界抽凝供热机组给水RB控制策略的优化，是一项非常重要的课题。通过建立基于模型的控制算法，我们可以找到最优的RB控制策略，从而保证供热系统的稳定性和水质的优良，提高设备的运行效率和寿命，实现更加可靠和高效的供热。