超超临界机组非线性动态模型的研究

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1、华北电力大学硕十论文摘要随着我国火电机组向着高参数大容量的超超临界机组发展，机组强非线性、强不确定性和强耦合性的特点更加明显，这就给单元机组动态模型的建立带来了困难。本文在分析超超临界单元机组动态特性的基础上，分别利用静态BP神经网络、动态Elman神经网络和模糊神经网络建立了1000MW超超临界直流锅炉单元机组的动态模型并与机组的线性模型进行了比较，仿真结果证明了所建模型的有效性。论文的研究内容和取得的主要成果主要体现在以下几个方面：1．在分析超超临界机组机理动态特性的基础上，将机组简化为三输入

2、三输出非线性模型；2．本文中参与辨识和测试的数据均采自生产现场1000MW机组，使文中所建模型具有较高的工程实用价值；3．结合现场历史数据，用多种不同神经网络建立了单元机组的三输入三输出模型，验证了神经网络在1000超超临界单元机组建模中的有效性。关键词：超超临界，动态特性，BP神经网络，Elman神经网络，模糊Elman神经网络ABSTRACTWithChina'sthermalpowerunittOdeveloplargec印aci吼highparameterultra-supercritic

3、alunit,theunit’Sstrongnonlinear,stronguncertaintyandstrongcouplingcharacteristicarcmoreapparent,itisdifficulttobuildtheunit’Sdynamicmodel．Basedonthedynamiccharacteristicsanalysisofultra-supercriticalunits，thispaperpresentsasimulationstudyonmodelingofa

4、I000MWultrasupercriticalonce．throughboilerunitbyBPneuralnetwork．ElmanneuralnetworkandFuzzyneuralnetworkrespectively,andalsocomparewiththelinearmodeloftheunits．11lesimulationresultsshowthevalidity．ThemaincontributionsoftIlisdissertationaresummarizedasf

5、ollows：1．Onthebasicofthedynamiccharacteristicsanalysisofultra-supercriticalunit．thispapersimplyultra-supercriticalunittothreeinputsandthreeoutputsnonlinearmodel．2．Inthisdissertation，allthedatausedtomodelidentilyingandtestingiSsampledfromtheproductionf

6、ield．Thishasprettyhighengineeringmilityvalues．3．Basedonthefielddata,manydifferentneuralnetworksareusedtobuildthreeinputsandthreeoutputsnonlinearmodel．Itvalidatestheefficiencyoftheneuralnetworksinmodelingthel000MWultra．supercriticalunitQ悄Junbo(CentrelT

7、heoryandCentrelEngineering)WangChen(ControlTheoryandControlEngineering)Directedbyprof．LiuXiangjieKEYWORDS：UltraSupercritical，Dynamiccharacteristics，BPneuralnetwork，Elmanneuralneuralnetworknetwork，Fuzzy1l■一华北电力大学硕士论文摘要ABSTRACT目录第一章引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

8、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l1．1选题背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．2国内外超临界／超超临界机组建模研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2．1国内研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．21．2．2国外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．3论文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3第二章超超临界火电机组模型结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．52