【摘 要】
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构建船舶汽轮发电机组负荷扰动控制数学模型,有效控制负荷扰动,降低负荷频率偏差.采用船舶发电机组负荷扰动模型获取负荷扰动下发电机组的影响参数,采用时间差分误差比例优先级采样方式采集负荷扰动数据,并输入神经网络,通过网络的离线预学习阶段输出负荷扰动控制参数.网络在线应用阶段,通过发电机组影响参数与频率控制质量标准指标设计奖励函数,结合控制参数,输出负荷扰动控制结果.实验证明:该模型可有效快速控制负荷扰动,确保发电机输出功率稳定,汽轮机进气量快速恢复标准值,降低区域控制误差;在不同负荷扰动下,该模型快速控制负荷
【机 构】
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北京工商大学嘉华学院国际教育学院,北京101118
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构建船舶汽轮发电机组负荷扰动控制数学模型,有效控制负荷扰动,降低负荷频率偏差.采用船舶发电机组负荷扰动模型获取负荷扰动下发电机组的影响参数,采用时间差分误差比例优先级采样方式采集负荷扰动数据,并输入神经网络,通过网络的离线预学习阶段输出负荷扰动控制参数.网络在线应用阶段,通过发电机组影响参数与频率控制质量标准指标设计奖励函数,结合控制参数,输出负荷扰动控制结果.实验证明:该模型可有效快速控制负荷扰动,确保发电机输出功率稳定,汽轮机进气量快速恢复标准值,降低区域控制误差;在不同负荷扰动下,该模型快速控制负荷扰动,降低负荷频率偏差,控制时间均在100s以内,且超调量小.
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