Bảng 4.2. Phân tích rời rạc các dao động sai lệch đầu ra của mạng nơron
Đại lượng Đ/vị Trung bình Phương sai2
Độ lệch
chuẩn ( / )
Áp suất hơi % -0,2962 2,392 1,547 -52,21
Lưu lượng hơi % -0,0094 0,335 0,579 -61,83
Công suất điện % -0,0235 1,035 1,018 -43,28
Nồng độ Oxy dư % -0,2156 25,111 5,011 -23,25 Áp suất chân
không buồng lửa % -877,157 3,41.10
Nhận xét:
- Từ đồ thị đáp ứng sai lệch và bảng phân tích sai lệch đầu ra mạng nơron, có thể thấy mạng nơron học tương đối tốt mơ hình lị hơi với các thơng số như: lưu lượng hơi, công suất hơi, áp suất hơi, cơng suất điện, lưu lượng khói có độ lệch chuẩn trung bình khá thấp (<2%). Cho thấy rằng, năng lượng cũng như sản phẩm đầu ra của lị hơi có thể nhận dạng và mơ hình dựa trên đại lượng đầu vào gồm: lưu lượng nước cấp, lưu lượng khơng khí và lưu lượng than.
- Lưu lượng khói và nồng độ oxy dư có độ lệch chuẩn trung bình lớn hơn (<5%) do dữ liệu phục vụ quá trình học và hạn chế về phần cứng của máy tính.
- Sai lệch đầu ra của mạng nơron và giá trị được sử dụng để huấn luyện phụ thuộc nhiều vào số lớp ẩn và số nơron trong mỗi lớp ẩn. Ở đây, do đầu ra mỗi mạng MISO là 1 nên lớp ẩn cuối cùng sẽ có 1 nơron. Phương án thiết kế mạng giúp tăng độ chính xác hướng tới việc thay đổi số nơron của lớp ẩn thứ nhất. Tuy nhiên, điều này yêu cầu nguồn lực máy tính xử lý và luyện mạng lớn hơn.
- Áp suất buồng lửa là đại lượng thể hiện sự cân bằng vật chất quá trình cháy (giữa lưu lượng nhiên liệu, than cấp vào lị và lưu lượng khói ra khỏi lị). Sai lệch của nơron nhận dạng áp suất buồng lửa lớn vượt trội so với các đại lượng khác. Nguyên nhân là do giá trị đầu ra mạng nơron luôn dao động quanh -50Pa (giá trị đặt của mạch điều khiển áp suất buồng đốt) nhưng các giá trị nơron trả ra sai khác với giá trị đặt khoảng 1, 85% và độ lệch chuẩn < 6,8%. Kết quả này cho phép nhận định có thể sử dụng giá trị đầu ra mạng nơron giúp hiệu chỉnh lượng đặt mạch điều khiển áp suất buồng lửa trượt theo cân bằng vật chất của quá trình cháy.
Những kết quả trên đã minh chứng cho khả năng mơ hình hóa một q trình phức tạp, nhận dạng được các quá trình vào-ra cơ bản với đối tượng lị hơi cơng suất 622,5 MW của nơron. Đặt ra yêu cầu thiết lập số lượng nơron của các lớp ẩn và phương án huấn luyện mạng phù hợp.
Về cơ bản, mơ hình mạng nơron được xây dựng đáp ứng các yêu cầu đặt ra. Trong điều kiện tổ máy vận hành tốt, số liệu thu thập đáp ứng được chỉ tiêu thiết kế huấn luyện mang nơron thì ta có thể coi đó là mơ hình chuẩn. Sử dụng mơ hình này để nhận dạng các quá trình, chẩn đốn lỗi của hệ điều khiển, phục vụ chỉnh định và bảo trì hệ thống. Tuy nhiên, độ chính xác của mơ hình cịn bị hạn chế về số lượng mẫu, khả năng cấu hình của máy tính, đồng thời nghiên cứu sinh có thể nghiên cứu sinh chưa tiếp cận được cơng cụ mới nhất về mạng nơron. Vì vậy, mơ hình sẽ được tiếp tục hồn thiện để nâng cao độ chính xác cũng như cập nhật thêm thơng tin để ứng dụng vào việc nhận dạng và chẩn đốn chính xác hơn hệ điều khiển, phục vụ cơng tác chỉnh định.
4.3. ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON ĐỂ HIỆU CHỈNH LƯỢNG ĐẶT HỆ ĐIỀU KHIỂN PHỤ TẢI NHIỆT NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN ĐỐT THAN ĐIỀU KHIỂN PHỤ TẢI NHIỆT NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN ĐỐT THAN
4.3.1. Điều chỉnh lưu lượng than khi nhiệt trị thay đổi
đúng yêu cầu hoặc dư thừa. Một giải pháp được áp dụng trong nhà máy hiện nay là sử dụng mạch điều khiển bù BTU compensator (đang sử dụng tại NMNĐ Duyên Hải 1). Mạch bù BTU than sẽ trả ra một giá trị BTU được nhân trực tiếp vào giá trị phản hồi W sf ( ) của mạch điều khiển cấp nhiên liệu vào lò hơi. Nguyên lý được minh họa trên Hình 4.11. Boiler Master P(s) Process Fuel Master X BTU compensator P*(s) Ne(s) BTU WfD(s) Wf(s) Wf s) f(s) Wf(s)