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火电机组AGC性能提升新方法

1.内容简述

本文档主要介绍了一种火电机组AGC性能提升的新方法。AGC(自

动发电控制)是火电机组运行过程中的一个重要参数，它直接影响到

火电机组的发电效率、电网稳定性和经济性。传统的火电机组AGC控

制方法主要依赖于经验和实时监测数据，但这些方法在应对复杂工况

和不确定性因素方面存在一定的局限性。本文提出了一种基于深度学

习和先进优化算法的火电机组AGC性能提升新方法。

本文对火电机组运行过程中的关键参数进行了详细的分析和建

模，包括出力、负荷、燃料消耗等。利用深度学习技术对这些参数之

间的关系进行挖掘，构建了一个多输入多输出(MIMO)的神经网络模型。

该模型能够有效地处理非线性、时变和高维数据，为火电机组AGC控

制提供有力支持。

本文引入了先进优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，以

提高AGC控制策略的求解速度和精度。通过对比实验验证，本文提出

的方法在火电机组AGC性能提升方面取得了显著的成果，有效降低了

火电机组的燃料消耗、提高了发电效率和电网稳定性。

2.火电机组AGC性能提升现状分析

传统的火电机组AGC性能提升方法主要包括调整机组出力、降低

燃烧效率等措施。这些方法虽然在一定程度上可以提高AGC性能，但

由于受到燃料价格、市场供需等多种因素的影响，难以实现长期稳定

的AGC性能提升。这些方法还可能带来一定的环境污染和能源浪费问

题。

为了克服传统方法的局限性，近年来国内外学者和企业纷纷开展

了火电机组AGC性能提升的新方法研究。主要研究方向包括：

基于先进控制技术的AGC性能优化方法。如自适应控制、模型预

测控制、滑模控制等，通过对火电机组运行参数进行实时监测和分析，

实现AGC性能的精确控制。

基于深度学习的AGC性能预测方法。利用大量历史数据训练深度

神经网络模型，实现对未来AGC需求的准确预测，为火电机组提供更

加合理的AGC策略。

基于多目标优化的AGC性能提升方法。综合考虑火电机组的经济

性、环保性和可靠性等因素，采用多目标优化算法寻求最佳的AGC策

略。

尽管新型方法在一定程度上提高了火电机组AGC性能，但由于各

种因素的影响，其实际应用效果仍存在一定的不确定性。进一步研究

和发展火电机组AGC性能提升的新方法具有重要的理论和实际意义。

2.1AGC性能指标

火电机组运行效率和稳定性的重要指标。在实际应用中，火电机组的

AGC性能受到多种因素的影响，如燃料特性、机组运行工况、控制系

统等。为了提高火电机组的AGC性能，需要对这些影响因素进行有效

的控制和优化。

调频精度：调频精度是指火电机组根据负荷需求调整发电机输出

功率的能力。通常用百分数表示，如。调频精度越高，火电机组的运

行效率越高。

调压精度：调压精度是指火电机组根据电压需求调整发电机输出

电压的能力。同样用百分数表示，如。调压精度越高，火电机组的电

能质量越好。

频率偏差：频率偏差是指火电机组实际输出频率与设定频率之间

的差值。通常用赫兹(Hz)表示，如Hz。频率偏差越小，火电机组的

运行稳定性越好。

电压偏差：电压偏差是指火电机组实际输出电压与设定电压之间

的差值。同样用赫兹(Hz)表示，如Hz。电压偏差越小，火电机组的

电能质量越好。

负荷跟踪误差：负荷跟踪误差是指火电机组在负荷变化过程中，

实际输出功率与期望输出功率之间的差值。负荷跟踪误差越小，火电

机组的运行效率越高。

转速偏差：转速偏差是指火电机组实际输出转速与期望输出转速

之间的差值。转速偏差越小，火电机组的运行稳定性越好。

静态无功补偿量：静态无功补偿量是指火电机组在静态状态下需

要提供的无功功率。静态无功补偿量越小，火电机组的运行成本越低。

动态无功补偿量：动态无功补偿量是指火电机组在动态状态下需

要提供的无功功率。动态无功补偿量越小，火电机组的运行成本越低。

通过对这些AGC性能指标的优化和控制，可以有效提高火电机组

的运行效率、稳定性和电能质量，降低运行成本，实现可持续发展。

2.2影响AGC性能的因素

燃料特性：燃料的热值、燃烧速度和稳定性等特性对AGC性能有

重要影响。燃料的热值越高，燃烧速度越快，燃烧稳定性越好，AGC

系统的调节能力越强。

锅炉参数：锅炉的蒸汽压力、温度