基于BP神经网络的直接空冷凝汽器背压预测-论文.pdf

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1、第3O卷第5期电力科学与工程672014年5月ElectricPowerScienceandEngineeringMay，2014基于BP神经网络的直接空冷凝汽器背压预测王彪，刘格(1．华北电力大学控制与计算机工程学院，河北保定071003；2．华润电力(宜昌)有限公司，湖北宜昌443000)摘要：以某电厂600MW机组直接空冷凝汽器为对象，使用BP神经网络建模方法，以风机功率、环境温度和负荷为输入，凝汽器背压作为输出建立直接空冷凝汽器背压预测模型。通过对预测数据和实际数据进行对比，其误差基本满足现场凝汽器背压的控制精度。最后举

2、例说明了预测模型在提供凝汽器背压参考值和最好经济背压的风机功率优化这两方面的应用，具有较好的工程实用性。关键词：直接空冷凝汽器；背压；BP神经网络；预测中图分类号：TP15文献标识码：ADOI：10．3969／j．issn．1672—0792．2014．05．013所示。0引言BP神经网络的传递函数通常为(0，1)S型1函数：八)=_。其中对数S型函数产生0～J十e随着国内电力行业的快速发展，超临界、超超临界大型火电机组所占比重越来越大，使得火1之间的数据，正切S型函数产生一1～1之间的电厂热工参数越来越高，因此火电厂对水资源的

3、数据。因此，在多层的BP神经网络中，采用不同需求在逐年增大。而直接空冷机组对水的需求量的传递函数，会得到不同范围的输出数据，如果相对较少，因此在某些水资源贫乏的地区，直接采用线性函数就可以得到任意大小的输出值。空冷机组得到了迅速的发展。谢静岚对直接空冷机组各系统及其运行特性进行了详细的介绍，并分析了影响机组真空的各因素。凝汽器背压控制的好坏是直接空冷系统安全经济运行至关重要的环节。乔瑾分析了空冷风机对凝汽器工况的影响；白建云等、何钧等提出了一些优化直接空冷机组背压的控制方法；李响等对直接空冷机组理论最佳背压进行了研究。笔者以某火

4、电厂600Mw机组直接空冷凝汽器为对象，使用现场的历史数据，采用BP神经网络’函数拟合的图1BP神经网络结构方法，建立了凝汽器背压预测模型，对直接空冷对于BP神经网络，传递函数的可微性非常凝汽器背压进行预测。重要，这是因为在BP神经网络的训练算法中要求传递函数是可微的。在BP神经网络中，隐含层1BP神经网络经常使用s型神经元，输出层则通常采用线性神经元。这样的神经网络能够学习输入与输出之间典型的BP网络是三层网络，其包括输入层、的非线性关系，而且其线性输出也保证了神经网隐含层和输出层。各层之间实行全连接，如图1络的输出具有一1～

5、1之间以外的数据。收稿日期：2013—11—14。作者简介：王彪(1987一)，男，助理工程师，研究方向为控制理论及其在过程控制中的应用，E-mail：mtywangb@163．eom。电力科学与工程2014芷程中，将风机功率、负荷和环境温度3个参数当做模型的输入，直接空冷凝汽器压力为输出。2背压预测模型的建立对于静态预测模型来说，网络采用的为三层BP神经网络，其输入层节点数为4，输出层节点2．1现场历史数据的选择数为1，网络中仅设置了一个隐含层，节点数为9参考高建强等对直接冷凝汽器在运行中可个。网络的隐含层神经元传递函数为S型

6、正切函能发生的典型故障及其对冷凝汽器系统参数影响，’数：tansig(n)=_一1，网络的输出层神经的分析，根据电厂实际运行情况，机组负荷、风1十e机功率和环境温度是影响凝汽器压力最大的3个元传递函数为线性函数purelin(凡)，网络的训练参数。现场机组的运行工况非常复杂，影响因素函数为trainlm，网络的学习函数为learngdm，训也非常多，不能够把每一种情况都包括在内，必练过程中其目标误差设为0．O1，其最大迭代次数须做一些取舍。本文选取的历史数据是环境风速设为10000。神经网络中有关数据的设定参考了在0～2m／s2

7、：间，环境温度在10℃以上，机组负文献[6]中的内容。3000组数据用于训练，500荷在500～600Mw之间的数据。当然环境的风速组数据用于测试对比，预测背压与实际背压的对对凝汽器的整体性能是有影响的，但一般空冷岛比如图3所示。)I宙粒的四周均有相当高的防风墙，所以其对凝汽器性能的影响有所降低川。机组的负荷大多数时间在500～600Mw之间，这个负荷段内机组调节动作相对较少，工况相对稳定。所以选取了8000组历史数据(如图2所示)。本文从这些数据中选取包括背压范围较大的1001～4001之间的3000组背压历史数据作为神经网络

8、的训练样本。背压曲线J^Jl“I．儿¨nJ▲l^^1。数据点序号『1．．I川9ll^lIJ^』．J1Jlll^“·I．．‘^III⋯l『f^rlUY钠．IVfflI。l『q1’。fII1。Ⅳf’『f『’图3实际数据与预测数据对比’1lOOl200l3001400