摘要：目前的电力电气控制阀在节能设计中，主要以控制阀门开关为主，通过智能化的数据显示来断定一定的使用场景，并进行开启、关闭操作，而达到节能目的。但这种方式对电压的运用不够合理，电压的波动会给控制阀带来干扰，长期使用会影响设备的寿命和控制阀的效率，会提高耗电量，达不到节能的效果。本文针对这个问题，探讨基于多层去噪神经网络电压调节的方式，从而提升当前电力电气控制阀节能设计水平，并提供一种新的设计理念。基于此，提出基于多层去噪神经网络的电压调节方法，并将该方法应用到电气控制阀的电压节能控制中，通过设计电压信号去噪模型，消除电压控制中的过控制和模糊控制等问题。通过设定误差产生，保证控制精度，设计多层神经网络模型，对电压进行智能控制，进而实现对电压强度的准确控制，达到节能的目的。
关键词：电力电气；控制阀；电压节能；控制；分析
1导言
随着我国社会经济的快速发展，对电力的节能要求也越来越高，各种电气设计朝着节能化发展，电力电气控制阀的节能性能很大程度上决定着电力消耗的总体性能，其中，节能性能和电气控制阀的电压有着很大的关系。因此，选择合适的方法对电力电气控制阀的工作电压进行控制，对于节能来说，有着较大的意义。现有的大部分电力电气控制阀都以电压为工作单元，因此，对电力电气设备的电压进行合理控制，是实现电力节能控制的关键。我国对相关学科的研究还处在起步阶段，但是，随着节能这项国策推广程度的加深，相关方法也引起了社会各界越来越多的关注。
2基于多层神经网络的电力电气控制阀节能方法概念
在电力电气控制阀的节能设计中，电压是最为关键的部分，因为电压是不断波动的，它会使各关键控制信号出现较大误差，导致电气控制阀在电压控制时出现表达上的不准确，能耗也会较高。我国目前在这方面的设计水平较低，但也出现了一些新的设计方式，如：基于多层去噪神经网络的电压调节方法。这是一种智能化的电压控制方式，原理是通过设计电压信号去噪模型，来消除电压控制中的模糊性、波动性等问题，预设误差，及时处理，提高了控制精度，多层神经网络模型，实现了对电压的智能控制，能耗更低，节能效果更明显。
3电气控制阀的工作原理
电气控制阀与平台控制系统相连接,接受来自控制系统或现场的信号,并做出相应的动作。工业中以DCS控制系统居多,实行点对点的控制模式。每一个阀门连接到系统的PLC,然后连接到模数转换器,将现场来的模拟信号转换成数字信号,在操作界面得以显示,以供操作人员按照现场情况进行相应操作。
3.1电气控制阀的结构组成
一个完整的电气控制阀包含以下几个部分:阀体、驱动装置、电气转换。阀门接受来自中控的信号,通过I/P转换器将电信号转换成相应的气信号,通过一定压力的空气推动驱动装置的气动薄膜,使执行机构对管线中的流体进行控制。调节阀的阀体是指与管线连接部分,是实际的流量调节、压力调节、温度调节等的执行者。阀的定位器用来保证控制阀处于控制器所指定的正确位置。定位器以足够的压力来推动执行机构,保证控制信号与阀杆位置间的平衡。电气阀门定位器YT-1000L是一种从控制器或控制系统中接受4～20mA电信号,并向气动执行机构输送空气来控制阀门开度的装置。体积放大器用来补充一些与控制信号压力相同的空气体积。而不放大来自控制器的气动信号。体积放大器也用来隔离从阀执行机构来的控制信号。
3.2控制阀的选型工程计算原理
设计工程师必须完全了解所要控制的工艺系统。阀的选型不恰当可能既昂贵又不方便使用。阀太小将不能通过所要求的流量,且工艺设备会供应不足。阀过大不只是费用高,而且会导致控制的不稳定及阀座过早的损坏。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆阀门流量系数(Cv)是表示阀门通过流体能力的数值。Cv越大,在给定压降下阀门能够通过的流体就越多。Cv值为1表示当通过压降为1PSI时,阀门每分钟流过1加仑15℃的水。Cv值为350表示当通过压降为1PSI时,阀门每分钟流过350加仑15℃的水。
4具体参数
多层神经网络，指的是前向网络，因为电力电气控制阀的电压变化是一种非线性变化，而多层神经网络的输入与输出是一种线性变化，那么，电力电气控制阀电压在控制时的参数就可以作为输入层的数据，而将最优电压作为输出层的数据，隐含层则作为一种动态的变化学习过程，从而设定在电压波动下最优节能控制函数，达到节能设计
5实验结果分析
采用仿真实验分析的方式，对提出的电力电气控制阀电压调节模型进行有效的验证。实验过程中，采用电力中用到的最多的大型电力设备作为节能控制对象。该设备采用10-30V的电压作为能量源、51单片机核心处理器硬件、高精度信号采集卡。电力设备电气控制阀的使用电压保证在安全范围内，通过核心处理器搜集数据，通过转换装置转化成可用电压，运用该模型拷入单片机，对电压进行合理的调控，保证电压在一个高精度的区间内合理的变化，实现对设备的准确节能调控，将各种参数的变化结果输入到计算机中进行仿真统计。实验环境设置为电力系统电气控制阀进行长期工作的过程，中间不经过停顿。对电力设备电气控制阀的工作能耗进行有效的采集，对采集的信号进行设定，设信号的相位为45°，幅值为Am为2，通得到在波动变换下的参数原始值kp=1.232、ki=0.232、kd=0.342。通过优化前后电气控制阀的节能响应曲线对比，完成实验比对。具有的节能特性变化，说明该模型能够对电力运行过程中电气控制阀电压的波动性进行有效的控制，控制误差保证在一个很小的范围内，说明大范围的电力电气控制阀电压波动可以得到有效控制。电力设备的主要控制时间参数良好，波动电压控制模型对电力电气控制阀输入电压的控制参数都在合理的范围内，很好地解决了控制阀电压波动造成的控制能耗高、控制不准等问题，有利于电力智能化和电气节能化的发展。
6结论
通过对上述的内容进行分析研究之后可以得出，总而言之，本文提出了一种基于多层去噪神经网络的电压调节方法，并应用到电力电气控制阀的节能设计中。首先通过设计去噪模型，消除电力电气控制阀电压控制中的过控制和模糊控制等弊端。其次通过设定控制阀电压波动误差范围，保证控制精度，设计多层神经网络模型，对电力电气控制阀电压进行智能控制，进而实现对电压强度的准确控制，达到节能的目的。实验结果说明，这种方法可以对电力中电气控制阀的控制精度进行有效的改进，并且在节能方面也起到了很好的效果。
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论文作者:邢念海,韩晓
论文发表刊物:《电力设备》2018年第15期
论文发表时间:2018/8/20
标签：电压论文; 控制阀论文; 电气论文; 节能论文; 电力论文; 神经网络论文; 信号论文; 《电力设备》2018年第15期论文;