百万千瓦超超临界机组的精细状态监测、故障诊断与自愈调控关键技术研究

项目来源

国家自然科学基金(NSFC)

项目主持人

赵春晖

项目受资助机构

浙江大学

立项年度

2017

立项时间

未公开

项目编号

U1709211

研究期限

未知 / 未知

项目级别

国家级

受资助金额

200.00万元

学科

信息科学-自动化-控制理论与技术

学科代码

F-F03-F0301

基金类别

联合基金项目-重点支持项目-NSFC-浙江两化融合联合基金

关键词

全工况 ; 精细状态监测 ; 故障诊断 ; 故障自愈 ; 故障预测 ; full operation conditions ; detailed condition monitoring ; fault diagnosis ; fault prognosis ; fault self-recovery

参与者

刘向杰;王印松;谢尉扬;胡伯勇;孔小兵;张淑美;张震伟;唐晓宇;余万科

参与机构

华北电力大学;浙江浙能技术研究院有限公司

项目标书摘要:大容量、高参数、低能耗的百万千瓦超超临界机组是发电领域的高端装备,已成为浙江省乃至全国电力工业发展的主流方向,其安全可靠运行对推动浙江省两化深度融合和发电企业转型升级具有重要意义。本项目在系统分析机组全流程复杂特性和深度变负荷动态过渡特性基础上,提取高端装备运行状态监控与故障诊断的关键科学问题,建立一整套面向百万千瓦超超临界机组全工况的运行状态监控与故障诊断的理论方法和关键技术,包括:提出一种能适应不同稳定工况和动态过渡工况的全工况精细化状态监测方法;提出一种变负荷动态运行和多故障并发条件下的智能故障诊断以及缓变故障预测方法;提出一种非优状态的优化补偿策略和基于自愈知识库与全局优化的故障自修复策略。在上述理论方法研究的基础上,形成面向百万千瓦超超临界机组的高端工业自动化技术,并在浙江省浙能集团下属电厂百万千瓦超超临界机组上进行示范应用,提高设备透明化水平和运行效率,进一步推动智能电厂发展。

Application Abstract: 1000MW ultra supercritical unit with large capacity,high parameter and low energy consumption is the high-end equipment in power generation and has become the main development direction of the power industry in both Zhejiang province and China.Its safe and reliable operation has been of great significance to the integration of information technology and industrialization in Zhejiang province and upgrading of power plant.Based on a systematic analysis of the plant-wide complexity and dynamic transition characteristics under varying load conditions,this project will reveal the key scientific problems of condition monitoring and fault diagnosis for high-end equipment and develop a set of theoretical methods and key technologies of conditions monitoring and fault diagnosis for 1000MW ultra supercritical unit under full operation conditions.It includes a detailed full condition monitoring method for different steady conditions and dynamic transition conditions,an intelligent diagnosis and slow-varying fault prognostic method for varying load conditions and multiple faults,and an optimal compensation strategy for non-optimal state and fault self-recovery strategy based on knowledge base and global optimization.Finally,the proposed advanced industrial automation technology will be demonstrated on the real 1000MW ultra supercritical unit in Zhejiang province to improve the unit operation efficiency and promote the development of smart power plant.

项目受资助省

浙江省

项目结题报告(全文)

大容量、高参数、低能耗的百万千瓦超超临界机组是发电领域的重大装备,其安全可靠运行对推动两化深度融合和发电企业转型升级具有重要意义。本项目在系统分析机组全流程复杂特性和深度变负荷动态过渡特性基础上,建立了大范围非平稳运行工况智能监控基础理论,攻克了大范围非平稳变化下运行工况难以精准识别的技术瓶颈,研发的监控系统在多家电厂进行了示范应用,提高了设备透明化水平和运行效率。在国际国内期刊及重要国际国内会议上发表/录用论文97篇,包括SCI论文69篇,EI收录等28篇(与SCI不重复统计)。研究成果发表于IEEE TCYB、IEEE TIP、IEEE TCST、IEEE TNNLS、IEEE TIE等权威IEEE汇刊30余篇、IFAC过程控制顶刊JPC等,以及自动化学报等国内核心期刊。10余篇论文先后入选ESI高被引论文(2篇为热点论文)。先后多次获得国际国内权威学术会议的最佳论文奖或提名奖(一作或通讯)。出版专著3本,获中国石油和化学工业优秀出版物奖:图书奖一等奖1项。授权国家发明专利35项、软件著作权2项,已形成了对重大发电装备运行工况智能监控的专利保护族群。研究工作获中国自动化学会自然科学一等奖、浙江省首届青年科技英才奖、中国石化工业联合会科技进步(图书)三等奖等科技奖励。项目负责人获得了国家杰出青年科学基金的资助,获浙江省青年拔尖人才、中国过程控制青年奖等荣誉奖励。培养国家青年基金获得者5人,培养的博士获中国自动化学会优博提名、中国电子学会优博等。受邀担任6家国内外期刊编委,其中IFAC过控领域顶刊JPC目前全球仅设有5名高级编委(Senior Editor),赵春晖为史上唯一华人高级编委。多次在国内外学术会议作大会报告及特邀报告,其中,IFAC ADCHEM是在全球范围内召开的每三年一次的重要国际会议(全球过程控制领域顶级会议),赵春晖受邀做大会报告。成果已在集团下属嘉华和台二电厂形成示范应用,部分实现高端工业监控软件的国产化替代,仅软件维护费用一项,每年可减少470万元以上。与原有监控软件相比,解决了误报率高的问题,在不增加漏报的前提下,误报率降低60%;典型故障溯源的准确率高于90%。因此,设备潜在风险能够被及时处理,避免更大安全事故,为机组的稳定安全运行提供了有力的技术保障。

  • 排序方式:
  • 1
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  • 1.基于动态线性化数据模型的离散滑模控制研究

    • 关键词:
    • 动态线性化;无模型自适应控制;数据驱动控制;离散滑模控制;执行器饱和;预定性能
    • 侯明冬
    • 指导老师:华北电力大学 王印松
    • 学位论文

    论文基于动态线性化数据模型,针对一般非线性离散时间系统存在扰动、时滞、误差受限、执行器饱和以及系统耦合等问题,研究动态线性化数据模型和离散滑模控制方法相互融合的控制技术。研究中,将动态线性化技术、离散积分终端滑模控制、扰动估计技术、预测控制、预定性能控制及离散扩张观测器等技术有机结合,提出几种基于动态线性化数据模型的离散滑模控制方法。主要的创新性工作总结如下:(1)针对一般非线性离散时间SISO系统的紧格式动态线性化数据模型中存在未知扰动的问题,提出一种基于扰动估计技术的数据驱动离散积分终端滑模控制算法,并将该方法推广应用至偏格式和全格式动态线性化数据模型。为了进一步提高跟踪精度,在所提出算法的基础上,结合预测控制原理,提出了一种基于紧格式动态线性化数据模型的离散积分终端滑模预测控制策略。理论分析证明了所提出算法的稳定性,通过仿真比较研究和双容水箱液位控制实验研究表明了所提出方法的有效性。(2)针对一般非线性离散时间SISO滞后系统,基于紧格式动态线性化数据模型,结合离散积分滑模控制方法,提出了一种适用于非线性滞后系统的数据驱动离散积分滑模控制算法。该算法的主要创新点在于:1)考虑系统存在滞后的情况下,实现紧格式动态线性化数据模型中滞后项的隐性表达;2)基于无明显时间延迟的等效动态线性化数据模型,结合离散积分滑模控制方法进行控制系统设计,即在新的预测状态而不是原始状态下进行控制系统设计。(3)提出了一种抗饱和数据驱动积分终端滑模控制方案。该方案基于紧格式动态线性化数据模型,在离散积分终端滑模控制器设计过程中,引入动态抗饱和补偿器,解决了系统轨迹跟踪过程中执行器饱和问题。为更为清晰的表明所提出方法及其应用,以有输入饱和约束的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题为例,阐述所提出方法的理论问题及实际应用。所提出控制算法,主要包括在线数据驱动模型辨识算法,积分终端滑模控制算法和动态抗饱和补偿算法。此外,给出了所提出方法的闭环系统稳定性分析。(4)基于包含扰动的紧格式动态线性化数据模型,提出了一种具有跟踪误差约束的数据驱动终端滑模控制方法。通过引入预定性能函数,将对系统输出误差存在约束的跟踪问题转化为无约束的镇定问题。并通过设计离散终端滑模控制器,进一步加快滑模运动趋于滑模面的速度,且能够确保系统跟踪误差收敛到预定义的区域。(5)针对一类包含未知外部扰动的离散非线性MIMO系统,提出一种新的数据驱动离散积分滑模解耦控制算法。所提出算法基于紧格式动态线性化数据模型,通过离散扩张观测器对数据驱动模型的未建模动态、未知扰动以及系统间各变量之间耦合作用进行在线估计,采用离散积分滑模控制策略,实现包含扰动的离散非线性MIMO系统的离散积分滑模解耦控制。为了使控制系统性能(包括过冲,瞬态响应和稳态误差)得到进一步改善。提出了一种新的数据驱动误差受限离散终端滑模解耦控制算法。该算法在紧格式动态线性化数据模型解耦的基础上,通过在滑模控制器设计过程中引入预定性能函数,使得解耦后各环路的误差能够收敛到预定的区域,提升了系统解耦后的控制性能。理论分析和仿真实验表明,在干扰和系统不确定性的影响下,基于预定性能的数据驱动滑模解耦控制器能够实现对离散非线性MIMO系统的渐近跟踪控制。

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