Volume 4,Issue 7
火电厂智能控制系统开发与优化
火电厂作为能源供应体系的核心，其运行效率与稳定性对国民经济可持续发展具有决定性作用。面对能源需求增长与环保政策趋严的双重挑战，传统控制系统在复杂工况适应性、能效提升及排放控制方面暴露出显著局限性。本研究聚焦火电厂智能控制系统的开发与优化，通过集成深度学习算法、多源数据融合技术及分层递阶控制架构，构建了覆盖机组全生命周期的智能控制框架。研究以主蒸汽温度调节为典型场景，验证了智能控制技术对非线性、多变量耦合工况的适应性，实验表明该技术可使控制精度提升12%-18%，设备能耗降低约9%，NOx排放量减少15%，同时供电煤耗下降3.2g/(kW ·h)。
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