Artículos de revistas
Predective Control Base on an Auto-Regressive Neuro-Fuzzy Model Applied to the Steam Generator Startup Process at a Fossil Power Plant
Control Predictivo Basado en un Modelo Neurodifuso Auto-Regresivo Aplicado al Proceso de Arranque del Degenerador de Vapor de una Unidad Termoeléctrica
Autor
RUZ HERNÁNDEZ, JOSÉ ANTONIO
SHELOMOV, EVGEN
SUÁREZ CERDA, DIONISIO A.
VILLAVICENCIO RAMÍREZ, ALEJANDRO
Institución
Resumen
THIS PAPER PRESENTS AN APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR THE IMPROVEMENT OF THE OPERATION OF A THERMOELECTRIC UNIT. THE CAPACITY FOR EMPIRICAL LEARNING GAINED FROM ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS WAS UTILIZED IN THE DEVELOPMENT OF THE STRATEGY. A NEURO-FUZZY MODEL FOR THE STEAM GENERATOR STARTUP PROCESS IS ABTAINED FROM EXPERIMENTAL DATA. ULTIMATELY, THE NEURO-FUZZY MODEL IS COMBINED WITH A PREDICTIVE CONTROL STRATEGY FOR THE HEATING STAGE OF THE STEAM GENERATOR. THIS PROVIDES THE OPERATORS AT THE FOSSIL POWER PLANT WITH THE NECESSARY INFORMATION GAINED FROM THE CONTROL STRAYTEGY IS NOT DIRECTLY APPLIED TO AN AUTOMATIC CONTROL SCHEME; INSTEAD IT IS PRESENTED TO THE OPERATOR WHO THEN THE DECIDES ON ITS APPLICATION. THEREFORE EN ESTE TRABAJO SE PRESENTA UNA APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL MEJORAMIENTO DE LA OPERACIÓN DE UNA UNIDAD TERMOELÉCTRICA. EL DESARROLLO LLEVADO A CABO APROVECHA LA CAPACIDAD DE APRENDIZAJE A PARTIR DE EXPERIENCIAS QUE OFRECEN LOS SISTEMAS BASADOS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL. USANDO DATOS EXPERIMENTALES, SE OBTIENE UN MODELO NEURODIFUSOR DEL COMPORTAMIENTO DEL ARRANQUE DE UN GENERADOR DE VAPOR. POSTERIORMENTE, ESTE MODELO SE COMBINA CON UN ALGORITMO DE CONTROL PREDICTIVO PARA CONSTRUIR UNA ESTRATEGIA DE CONTROL PARA LA ETAPA DE CALENTAMIENTO DEL GENERADOR DE VAPOR, LA CUAL PERMITE OFRECER A LOS OPERADORES DE LA UNIDAD TERMOELÉCTRICA LA INFORMACIÓN REQUERIDA PARA LLEVAR A CABO DE MANERA EFICIENTE EL CALENTAMIENTO. LA INFORMACIÓN GENERADA POR LA ESTRATEGIA DE CONTROL NO SE APLICA DIRECTAMENTE EN UN ESQUEMA DE CONTROL AUTOMÁTICO, SINO QUE OFRECE AL OPERADOR Y ESTE DECIDE EN ÚLTIMA INSTANCIA SU APLICACIÓN. POR LA MANERA COMO SE EMPLEA LA INFORMACIÓN GENERADA, LA ESTRATEGIA TOMA EN CUENTA LAS LIMITACIONES Y LAS COSTUMBRES DE LOS OPERADORES. LAS PRUEBAS EN SIMULACIÓN LLEVADAS A CABO MUESTRAN LA FACTIBILIDAD DE LA ESTRATEGIA Y EL BUEN DESEMPEÑO QUE SE OBTIENE A TRAVÉS DE LA APLICACIÓN DE CUALQUIERA DE LAS TRES PARIENTES DE CONTROL PREDICTIVO OFRECIDAS.AbstractTHIS PAPER PRESENTS AN APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR THE IMPROVEMENT OF THE OPERATION OF A THERMOELECTRIC UNIT. THE CAPACITY FOR EMPIRICAL LEARNING GAINED FROM ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS WAS UTILIZED IN THE DEVELOPMENT OF THE STRATEGY. A NEURO-FUZZY MODEL FOR THE STEAM GENERATOR STARTUP PROCESS IS ABTAINED FROM EXPERIMENTAL DATA. ULTIMATELY, THE NEURO-FUZZY MODEL IS COMBINED WITH A PREDICTIVE CONTROL STRATEGY FOR THE HEATING STAGE OF THE STEAM GENERATOR. THIS PROVIDES THE OPERATORS AT THE FOSSIL POWER PLANT WITH THE NECESSARY INFORMATION GAINED FROM THE CONTROL STRAYTEGY IS NOT DIRECTLY APPLIED TO AN AUTOMATIC CONTROL SCHEME; INSTEAD IT IS PRESENTED TO THE OPERATOR WHO THEN THE DECIDES ON ITS APPLICATION. THEREFORE