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时间:2019-02-04
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1、ClassifiedIndex:TPl81U.D.C:681.5ThesisfortheMasterDegreelUllIIllllIIIIIIIllIIIILIllllIllllIlllUIY2382461StudyonThermalPowerUnitMonitoringSystemBasedonDataFusionCandidate:Supervisor:School:DateofDefence:Degree--Conferring--Institution:ZhaoSihuaProf.ZhaoLianqingSchool
2、ofElec仃icalandElectronicEngineeringMarch,2013NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于数据融合理论的火电机组监测系统研究》,是本人在校内外导师指导下,在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者
3、签名:吼励弓年;月,羽华北电力大学硕士学位论文使用授权书《基于数据融合理论的火电机组监测系统研究》系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间在校内外导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有,本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅。本人授权华北电力大学,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于(请在以上相应方框内打“√”):保密口,在年解
4、密后适用本授权书不保密g/作者签名导师签名:日期:溺年岁月『z日吼溯弓年弓月J乙日华北电力大学硕士学位论文摘要火电机组的性能监测对保证机组安全、环保和高效运行起着重要作用。利用数据融合技术对电厂的生产状况进行实时监测,并将监测结果记录在相应的介质上,便于整体掌握机组的运行状况,及时做出调整。本课题通过对火电厂的实地考察和学习,收集了取自谏壁电厂的机组实际运行数据,针对火电厂的生产特点和特殊要求,详细研究了基于数据融合的火电机组性能监测系统,并在Matlab软件环境下实现了数据融合的仿真验证。文章从单元机组的工作原理入手,分析了
5、整个机组监测系统的特性和存在的问题,然后引入数据融合的相关理论和技术。经典的数据融合算法包括Bayes概率理论、D.S证据理论和卡尔曼滤波法等,它们在数据融合方面有着各自的应用,存在各自的优缺点。基于神经网络的数据融合方式是一种较为现代的数据融合方式,也是本次课题所采取的主要融合方式。在火电机组监测系统的数据融合方案设计中,首先介绍了融合的方式选择和整体结构,然后对融合所需数据的预处理进行了论述。本次数据融合采用了分级的融合方式,第一级采用的是自适应加权融合,这是对预处理之后的数据的初级融合,为更高层次的融合提供了保证,使其更
6、加准确;第二级采用的是BP神经网络融合,作为现代数据融合方式,它适用于多源数据融合。在Matlab环境中构造合适的BP神经网络之后,利用一级融合之后的数据对神经网络进行训练,并利用测试集对网络进行测试,最后得到了符合要求的监测系统。在机组的实际运行中,根据监测系统提供的信息以及操作员的动作指令,机组设备做出相应的动作,以满足电厂的发电要求。关键词:火电机组;性能监测;数据融合;神经网络华北电力大学硕士学位论文AbstractTheperformancemonitoringsystemofthermalpowerunitplay
7、sanimportantroleinensuringtheunitoperatingsafely,environmentallyandefficiency.Byusingthedatafusiontechnologyonmonitoringtheproductionstatusofthepowerplantandrecordingthemonitoringresultsonthecorrespondingmedium,itisconvenienttograspthewholeoperationstatusoftheunitan
8、dtomakeadjustmenttimely.Inthesubject,itinvestigatedandstudiedsomepowerplantsandcollectedtheactualoperatingdatafromJianBiPowerPlant.Aimedat
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