基于分散模糊推理结构的电站热工过程控制的中期报告一、研究背景与意义随着电力行业的不断发展，电站热工过程控制一直是电力行业的一个重要方面。热工系统的优化一方面可以提高效率，减少能源浪费，另一方面也可以减少系统的故障率，保证电力系统的稳定性和可靠性。然而，热工系统复杂，存在非线性和时变性等特点，因此现有的控制方法往往难以满足实际需求。基于分散模糊推理结构的控制方法具有自适应性强和鲁棒性好的特点，在电站热工过程控制中的应用具有广阔的前景。二、研究现状分析目前，电站热工过程控制领域的研究主要集中在模型预测控制、神经网络控制、基于PID的控制方法等方面。这些方法各有优缺点，而基于分散模糊推理结构的控制方法凭借着其自适应性强、鲁棒性好，在实际应用中已经得到了广泛的应用。三、研究方案本研究将基于分散模糊推理结构，以南京电业局某电站为研究对象，建立电站热工过程控制模型，并进行模拟实验和现场实验。具体的研究方案包括：1.建立电站热工过程控制模型基于电站热工过程的特点及其控制需求，建立相应的热工模型，并将模型分解成多个子模型，每个子模型利用分散模糊推理结构进行控制。该模型能够根据实时的工况信息进行自适应调节，提高热工系统效率和稳定性。2.模拟实验在MATLAB平台上进行电站热工过程控制模型的建立和仿真，验证模型的准确性和可行性。通过调整模型的参数，找到最佳的控制策略，同时也为后期的仿真实验和现场实验提供指导。3.现场实验利用电站实际运行数据，进行现场实验，测试模型在实际工况下的控制效果，并进行分析和评估。根据实验结果修改和优化模型，使其更好地适应实际工况，提高电站热工过程控制的效率和稳定性。四、预期成果及贡献本研究的预期成果包括：1.建立基于分散模糊推理结构的电站热工过程控制模型，并进行仿真和实验验证；2.探索电站热工过程中模糊推理控制的应用方法，提高电站热工过程的效率和稳定性；3.为电站热工过程控制的研究和实践提供新思路和新方法，为电力行业提供技术支持和服务。五、进展情况目前，已经完成电站热工过程模型的建立，并在MATLAB中进行了仿真实验。下一步计划对模型进行优化，并进行现场实验，验证其控制效果。预计在年底前完成本研究的全部内容。