超临界机组汽温系统复合建模研究

发布时间：2022-10-05 23:23

　　被控对象建模、仿真及动态特性研究是过程控制系统设计的基础,只有清楚地了解被控对象的动态特性,才可能设计出性能优良的控制系统。经过十几年的发展,超临界机组已成为电网的主力机组,与汽包炉机组相比,其汽温系统更加复杂、控制难度更大。如何建立较为精确、实用的超临界机组汽温系统模型已成为近些年热工领域的研究热点之一。本文以国电某电厂1000MW超临界机组为研究对象,研究汽温系统的复合建模方法。力图建立一个物理意义明确、能够较为精确地反映汽温系统动态特性的复合模型。将汽温系统分为过热器、再热器和喷水减温器三个典型对象,分别建立其动态模型。首先,建立研究对象的机理模型,并确定模型的结构、待辨识系数以及影响模型输出参数的过程变量;然后,建立用于确定机理模型系数的神经网络模型,利用现场数据采用同时扰动随机逼近（SPSA）算法确定神经网络的权值;最后,由对象的机理模型和用于计算机理模型系数的神经网络模型组成汽温系统复合模型,采取不同时间段、不同工况下的现场数据对所建立的模型进行仿真验证。研究结果表明,汽温系统复合模型可以达到较高的精度,各种运行工况下,其动态特性与实际机组较为接近,模型物理意义明确、适用范... 

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 国内外相关研究概述
        1.2.1 火电厂机组建模方法研究现状
        1.2.2 复合建模方法研究现状
    1.3 论文的研究内容及结构安排
        1.3.1 论文的研究内容
        1.3.2 论文的结构安排
    1.4 本章小结
第2章 超临界机组汽温系统机理模型
    2.1 引言
    2.2 研究对象概述
    2.3 单相介质换热器机理模型
    2.4 喷水减温器机理模型
    2.5 水和水蒸汽热力学性质计算模型
    2.6 单相介质换热器模型静态特性分析
    2.7 本章小结
第3章 同时扰动随机逼近算法研究
    3.1 引言
    3.2 同时扰动随机逼近算法概述
    3.3 同时扰动随机逼近算法应用研究
        3.3.1 神经网络概述
        3.3.2 数据选取与预处理
        3.3.3 建模数据准备
        3.3.4 神经网络模型的建立
    3.4 本章小结
第4章 基于现场数据的汽温系统复合建模研究
    4.1 引言
    4.2 复合建模概述
    4.3 过热器复合模型建立
    4.4 再热器复合模型建立
    4.5 喷水减温器复合模型建立
    4.6 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于大数据和双量子粒子群算法的多变量系统辨识[J]. 韩璞,袁世通.  中国电机工程学报. 2014(32)
[2]超超临界锅炉喷水减温系统的建模与仿真[J]. 周洪,罗胜琪.  自动化与仪表. 2014(09)
[3]1000MW超超临界机组技术发展的探讨[J]. 潘军.  电力勘测设计. 2014(03)
[4]汽轮机旁路系统仿真建模[J]. 聂雨,张燕平,黄树红,高伟.  热能动力工程. 2013(04)
[5]基于遗传算法的火电厂热工过程模型辨识[J]. 刘长良,于希宁,姚万业,刘吉臻.  中国电机工程学报. 2003(03)
[6]锅炉过热器系统机理与神经网络组合建模方法[J]. 陈立甲,伞冶,王子才,马克茂.  中国电机工程学报. 2001(01)
[7]600MW超临界直流锅炉的动态特性研究[J]. 范永胜,程芳真,眭喆,吕崇德.  清华大学学报(自然科学版). 2000(10)
[8]过热器单管泄漏故障模型及其仿真[J]. 许立冬,常宝成,吴占松.  清华大学学报(自然科学版). 1996(10)

博士论文
[1]1000MW超超临界机组建模理论与方法的研究[D]. 袁世通.华北电力大学 2015
[2]超超临界机组非线性控制模型研究[D]. 闫姝.华北电力大学 2013
[3]基于随机逼近的数据驱动控制方法研究[D]. 哀微.华南理工大学 2011
[4]基于遗传算法和神经网络的锅炉汽水系统模型参数优化[D]. 马进.华北电力大学（河北） 2009

硕士论文
[1]基于PSO的超临界机组过热蒸汽系统仿真模型参数优化[D]. 回振桥.华北电力大学 2017
[2]基于运行数据的大型火电机组热工过程建模研究[D]. 李秋影.华北电力大学 2016
[3]过热汽温系统复合建模方法研究[D]. 李学松.华北电力大学 2016
[4]超超临界锅炉汽轮机组神经网络数学模型研究与应用[D]. 成蕾.华北电力大学 2016
[5]1000MW超超临界机组主汽温建模及其精度研究[D]. 侯晓宁.华北电力大学 2015
[6]600MW火电机组锅炉系统建模及其精度的研究[D]. 孙文文.华北电力大学 2015
[7]基于LS-SVM的再热汽温系统建模及趋势预测[D]. 韩月皎.华北电力大学 2015
[8]燃烧过程复合建模与优化控制研究[D]. 沙超.华北电力大学 2014
[9]基于现场数据的电站汽温系统建模与智能控制研究[D]. 谢潇晓.北京交通大学 2013
[10]SPSA算法及其在函数寻优与控制中的应用研究[D]. 庄勇博.青岛科技大学 2012



本文编号：3686697