基于洗出滤波器的PID控制器优化热电厂效率

本研究针对热电厂效率提升问题，聚焦温度与水流量控制对发电效率的影响，提出了基于洗出滤波器的PID控制器优化方案，显著提升了发电效率至98%，为热电厂节能增效提供了新思路

　　随着全球能源需求的不断增长，热电厂作为重要的电力来源，其效率提升成为关键问题。传统热电厂存在冷却效率低下、水流量控制不精准以及频率波动等问题，严重影响了发电效率和系统稳定性。为解决这些问题，国内研究人员提出了一种基于洗出滤波器的PID控制器优化方案，通过强化学习算法对PID参数进行动态调整，并结合模糊控制器和动态电压恢复器等技术，显著提升了热电厂的发电效率和稳定性。

本研究由国内的研究团队开展，旨在通过优化水流量控制和冷却效率，提升热电厂的整体性能。研究团队通过构建基于洗出滤波器的PID控制器模型，结合强化学习算法（Reinforcement Learning based Scaled Gamma Long Short Term Memory, RL-SGLSTM）对PID参数进行实时调整，实现了对水流量的精准控制。此外，研究还引入了弹簧振动阻尼器与改进型模糊控制器（Spring Vibration Damper - modified Beta parameter-based Fuzzy Controller, SVD-BFC）来抑制发电机频率波动，并采用动态电压恢复器（Dynamic Voltage Restorer, DVR）技术解决传输线路中的电压暂降问题。通过最大位移相关距离的K-Means算法（Maximum Shifting Correlation Distance-based K-Means Algorithm, MSC-KMA）对冷却效率进行评估，验证了系统的高效性和稳定性。

研究团队采用的主要关键技术包括：1) 基于洗出滤波器的PID控制器设计，用于水流量的精准控制；2) 强化学习算法（RL-SGLSTM）对PID参数进行动态调整；3) 弹簧振动阻尼器与改进型模糊控制器（SVD-BFC）用于频率稳定性控制；4) 动态电压恢复器（DVR）技术用于解决电压暂降问题；5) 最大位移相关距离的K-Means算法（MSC-KMA）用于冷却效率评估。

研究结果显示，优化后的PID控制器在1050°C的工况下，冷却效率达到83%，显著高于传统PID、PI、FLC和PLC控制器。通过强化学习算法对PID参数的动态调整，系统在积分绝对误差（Integral Absolute Error, IAE）、积分时间绝对误差（Integral Time Absolute Error, ITAE）和积分平方误差（Integral Square Error, ISE）等指标上表现出色，分别为0.0071、0.00754和0.00254，表明系统响应更加平稳、高效。此外，优化后的PID控制器在参考电压生成性能上表现出色，具有更短的稳定时间，能够快速适应温度变化，提升系统稳定性。

在频率稳定性方面，SVD-BFC控制器通过调整阻尼比，有效抑制了发电机的频率波动，提升了系统的动态性能。通过DVR技术的应用，解决了传输线路中的电压暂降问题，确保了电力传输的稳定性。通过MSC-KMA算法对冷却效率的评估，系统能够实时调整水流量，确保冷却效率最大化。

研究结论指出，通过优化水流量控制和冷却效率，结合先进的控制技术和算法，热电厂的整体性能得到了显著提升。该研究不仅为热电厂的节能增效提供了新的技术方案，还为未来智能电力系统的开发提供了理论基础。论文发表在《Heliyon》杂志上，为相关领域的研究人员提供了重要的参考。