Nhận xét:
- Sai số của mạng nơron dự báo hệ số hiệu chỉnh: Gradient = 0,00512; Mu = 0,00001; Performance = 0,0000361; Sai số tương đối trong khoảng tăng-giảm tải trong giới hạn 0,24%.
- Với các số liệu offline, phương pháp đã dự báo được hệ số hiệu chỉnh lượng đặt bộ điều khiển nhiên liệu sau một khoảng thời gian nhất định, thường được xác định là nhỏ hơn độ trễ vận tải của đối tượng.
- Khi kết nối trực tuyến với hệ thống điều khiển qua các máy tính OPC, phương pháp cho phép thiết kế nơron dự báo hệ số hiệu chỉnh lượng đặt Fuel Master sau một khoảng thời gian bất kỳ.
Để có thể triển khai thực tế phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo AI, cần thiết kế được thiết bị đảm bảo các đầu vào-ra như trên rồi tiến hành mô phỏng. Việc ứng dụng phương pháp nhận dạng sự thay đổi quá trình cháy và chỉnh định trực tuyến là hướng nghiên cứu mới trong tương lai.
4.4. ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON ĐÁNH GIÁ CẤU TRÚC HỆ ĐIỀU KHIỂN PHỤ TẢI NHIỆT KHIỂN PHỤ TẢI NHIỆT
4.4.1. Kịch bản mơ phỏng
Sử dụng mơ hình điều khiển lị hơi tại Chương 2, mơ phỏng quá trình vận hành của tổ máy S1 - NMNĐ Duyên Hải 1 từ 5h00 tới 17h00 ngày 30/7/2018. Công suất tổ máy từ mức 466 MW (75%RO) tăng lên 500 MW trước khi đặt công suất định mức 622.5 MW (100%RO) và giảm tải xuống công suất tối thiểu 466 MW vào cuối buổi chiều.
Trên Hình 4.25 thể hiện q trình mơ phỏng: đường số 0 là giá trị lượng đặt công suất mong muốn, đường số 1, 2, 3 lần lượt là đáp ứng của mơ hình theo các chế