摘要：针对火力发电机组的系统过程控制对象特点,技术员结合过程控制原理,设计了高级过程控制实验系统,采用以双容水箱控制系统为基础的控制对象系统,加DCS控制系统的双调节模式,能够实现各种时序控制、位式控制、多个PID回路同时控制、SCS程控控制,以及故障联锁保护、紧急联锁停车保护控制等。本文阐述了将DCS控制试验与仿真系统投入到运行及热工人员的专业培训中的作用,提升了人员的运维水平,减少了系统的误操作,具有一定的借鉴意义。

摘要：为了提高二次再热燃煤发电机组能源利用水平,提高机组在较大负荷变化范围内运行的高效灵活性,通过理论创新、关键单元技术开发、系统集成、工程示范等,研制带烟气再循环灵活调温的高效宽调节比二次再热塔式锅炉,研制带补汽阀、二次再热、单轴、五缸四排汽汽轮机,集成优化设计基于31MPa/600℃/620℃/620℃二次再热、单轴、五缸四排汽、汽电双驱引风机供热、综合调频等新型技术的热力系统,研发智能DCS及预测控制算法结合智能动态前馈的全程控制与协调优化策略。研究结果表明:机组在100%额定负荷下发电效率≥48%,70%额定负荷下发电效率达47.3%~48%;100%额定负荷下发电煤耗<256g/(kW×h),70%额定负荷下发电煤耗达256~260g/(kW×h)。

摘要：EDPF-NT+DCSCA(EDPF-NT+DCS configuration auto)高效自动化组态技术是北京国电智深控制技术有限公司在火力发电控制领域的最新研究、开发成果,填补了国内外分散控制系统(distributed control system,DCS)自动化组态技术的空白。介绍了EDPF-NT+DCS设计标准化,基于某1000MW机组,从I/O数据库自动化组态、SAMA控制逻辑自动化组态、MMI人机画面自动化组态等方面阐述了EDPF-NT+DCSCA高效自动化组态技术。目前该项技术已成功应用于国内多个1000MW级机组。

摘要：为应对智能电厂建设和发电行业智能化发展的要求,业界对电厂控制系统产品和服务的发展和演进做设想和展望。本文基于智能制造系统架构和智能电厂发展现状,推导出智能电厂生态,明确智能电厂与智能电厂生态的依赖关系,提出设备供应商应当建立产品的开放式服务平台,这些平台共同构成智能电厂生态。为控制系统供应商设计智能控制系统服务平台,给出平台的整体架构与核心功能,平台的三项主要服务为“全生命周期服务、运维增值服务、开放共享服务”,并对这三项服务的内容进行说明与探讨,并举例对其功能和效果进行详细阐述。

摘要：近年来,随着电力行业对经济环保运行的要求越来越高,机组的装机容量越来越大,生产过程越来越复杂,机组对分散控制系统(DCS)的依赖程度也越来越高。当运行机组出现一些复杂或紧急故障时,用户往往需要求助于DCS厂家进行故障分析和处理。然而由于距离的限制,降低了故障处理的时效性和经济性,无法很好地保障机组的稳定运行。DCS远程诊断支持系统可以实现对火电、水电、风电、化工及其它各系统的远程诊断及技术支持功能,使现场的实时运行状态能够快速远传至DCS厂家,从而使用户能够得到快捷准确的远程技术支持。本文设计了"VPN组建方式"的远程诊断支持系统,并进行了深入研究、功能扩展、应用设计及平台管理。

摘要：本文对北京国电智深控制技术有限公司自主知识产权分散型自动化控制系统(EDPF-NT)在600MW及以上等级大型火电机组上应用的典型系统结构、系统配置及功能进行了介绍,并对系统和功能设计上的主要技术特点进行了分析。

摘要：分析WorldFIP现场总线及其控制系统分布式功能块组态的特点,参考著名的TCPI/P协议族,提出了基于WorldFIP现场总线携带协议的分布式功能块通信协议模型-WIP协议,该协议族的设计实现了点对点、及广播式的信息传输,同时为了解决主控制站对从站灵活组态的问题,协议族中的功能块管理层协议层实现了总线设备功能块的组态、启动、停止和参数修改等功能,并在实际应用中得到验证。

摘要：随着电厂自动化水平不断提升,制粉系统作为独立的系统可以设计成为一个全程自动的完善系统。制粉系统启动全程自动控制适用于直吹式制粉系统,通过对制粉系统运行情况分析,针对磨煤机启动前的全冷态阶段残煤处理、暖磨温度调节,启动时给煤量控制,点火时温度调节等制定相应的控制策略。在赤峰新城热电厂2×300 MW机组中实现了投运,实际应用效果良好。

摘要：为了实现大渡河集控中心以及子电站的“无人值班”(少人值守)要求。论文主要对猴子岩水电站EDPF-远动站通信过程、软件系统设计、程序难点解析等几方面进行简要介绍。以EDPF-远动站在猴子岩和深溪沟水电站的应用为基础,对104协议通信模式和方案以及其应用过程中存在的问题和难点进行分析总结。

摘要：当前在多变量系统的解耦控制的实际应用中,存在对象精确模型的依赖型问题,造成动态控制效果不够理想。大规模神经网络等技术控制算法过于复杂,在很多程度上影响了控制的可实现性和实时性。提出了一种基于双神经元自适应预估控制的静态解耦控制系统。详细阐述了所采用的基于神经元的自适应预估控制算法。使用一个神经元作为回路的自适应控制器。该自适应控制器使用三个与误差相关的输入变量,采用最速下降法修正网络权值。使用另一个神经元作为该回路的输出预估器,在被控对象结构可辨识得出的基础上,在预估器中使用分头延时连接(TDL)构造神经元输入信息,在线训练时采用最速下降法修正网络权值,使用训练后当前的网络权值计算预估输出。为提高预测精度,使用先前的信息对由神经元预估器得到的预估值进行了校正,为神经元自适应控制器提供所需的预估信息。对所提出的控制算法做了仿真研究。经仿真试验和现场运行试验,取得了满意的控制效果,充分表明了所提出的设计开发的控制器的实用性和有效性。