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1955th直流锅炉快速减负荷控制策略优化及试验
摘要：随着电力系统规模的不断扩大和负荷复杂性的增加，对直流锅炉的快速减负荷控制策略提出了更高的要求。本文基于神经网络和模糊控制理论，针对直流锅炉快速减负荷控制策略进行了优化和研究。通过对实验结果与模拟结果的对比分析，证明了本文所提出的优化算法的有效性和可行性。
关键词：直流锅炉；快速减负荷控制；神经网络；模糊控制；优化
一、绪论
直流锅炉已成为电力工业中的重要设备之一，它的主要功能是通过与电网相连接，将电能转化成热能，提供给工业、居民等用热领域。在直接燃烧煤等热能源的过程中，直流锅炉也需要快速减负荷，以满足负荷变化的需求。因此，直流锅炉的快速减负荷控制策略研究具有重要的应用价值。
二、直流锅炉快速减负荷控制模型
直流锅炉快速减负荷控制的过程是一个多输入、多输出、非线性、强耦合的控制系统，主要包括锅炉本身、燃烧器、燃烧调节系统、氧量调节系统等多个组成部分。因此，为了优化直流锅炉的快速减负荷控制策略，建立准确的数学模型是非常必要的。
在本文中，直流锅炉快速减负荷控制模型的建立采用了基于神经网络和模糊控制理论的方法。其中，神经网络模型主要用于建立直流锅炉燃料供应线和控制器之间的关系；而模糊控制模型则可以用来描述直流锅炉的燃烧调节系统和氧量调节系统的关系。
三、优化直流锅炉快速减负荷控制策略的方法
为了进一步优化直流锅炉的快速减负荷控制策略，本文借鉴经典的模糊控制和神经网络控制技术，提出了一种基于神经网络和模糊控制的混合控制方法。
首先，对于直流锅炉在燃烧过程中煤气密度、煤量和风量等状态量进行建模，并在此基础上构建一个神经网络控制器。然后，在控制器后面加上一个模糊控制器，利用该模糊控制器来控制燃气调节和氧量调节系统，以达到控制目标。
在本文的混合控制方法中，神经网络控制器主要用来控制直流锅炉的燃烧调节系统和燃气供应线，使其能够及时适应负荷变化的要求；而模糊控制器主要用来控制氧量供应系统，以提高氧量的稳定性和适应性。
四、试验与分析
本文提出的优化控制方法得到应用后，在实验中取得了非常良好的效果。在实验过程中，选择了两种不同的负荷范围，即20%-30%和30%-45%。在进行试验时，通过对输出数据进行可视化分析，可以观察到直流锅炉的烟气温度、烟气压力和燃气流量等参数的变化情况，具有极高的精度和控制效果。
同时，本文的优化算法也进行了与传统方法的对比实验。结果表明，本文的算法相对于传统方法具有更优的控制效果和更快的响应速度，能够更加准确地适应快速负荷变化的要求。
五、结论
本文通过对直流锅炉快速减负荷控制策略进行了研究和优化，提出了一种基于神经网络和模糊控制的混合控制算法，并在实验中得到了非常良好的控制效果。通过本文的研究可知，对于直流锅炉的快速减负荷控制，采用基于神经网络和模糊控制的混合控制方法，将会是一种非常有效和可行的方法。