基于现场数据的火电机组模型参数辨识

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要摘要本文研究基于现场数据的500Mw火电机组模型参数辨识，分析讨论控制系统闭环可辨识性，给出几种可辨识条件；选取机组动态变化过程中数据，满足输入信号的持续激励条件；针对电厂运行数据特点，采用野值识别、剔除与补正，噪声去除，数据平滑等方法做数据预处理；分析制粉过程、锅炉蓄热、过热器差压、汽轮机动态的特点，建立500MW火电机组简化模型，分析模型中参数可辨识性，给出参数辨识方案；以汽轮机动态过程模型为辨识对象，利用Hopfield神经网络优化算法进行参数辨识；检验所得模型，结果表明模型的适应度较高，辨识结果较好。关键词：参数辨识，Hopfi

2、eld神经网络，数据预处理，火电机组模型ABSTRACTThethesisstudiedtheparameterldentiflcationof。500MWthermalpowerunitmodelbasedontheon—linedata．Afteranalyzinganddiscussingtheidentifyingclosed-loopofcontrolsystem，seVeralidentinableconditionsweregiVen；Thethesisselecteddatafromdynamicprocessofunittomeetthecont

3、inuedinspiritconditionsofinputsignals；InViewofthecharacteristicoftherunningdataofpowerplant，a10tofworkwasdoneondataprocessing，suchaseliminatingandcorrectingtheunreasonabledata，remoVingthenoisefromthecorrupteddatawithwaVelettransform，datasmoothing；AfteranaIyzingthemillprocess，boilerhea

4、tstorageprocess，super—heaterpressurediffbrentialprocess，lurbinedynamic，itestablishedsimplmedmodelof500Mwthermalpowerunitandanalyzedidentifyingparameterofmodel，thenthemethodofparameteridenti矗cationisgiVen；Thesteamturbinedynamicmodelwastakenasidentificationobject．ItisidentifiedbyusingHN

5、Noptimizearithmetic．Throughtestingtheobtainedmodel，theresultsshowthatthemodelhashighfitnessandtheidentificationresultisgood．Y．ouYbnghua(Contr01TheoryandControlEngineering)DirectedbyProf．SunJianpingKEYWoRDS：parameteridentification，Hopfieldneuralnetwork，datapreprocessing，thermalpoweruni

6、tmodel华北电力大学硕士学位论文摘要摘要本文研究基于现场数据的500Mw火电机组模型参数辨识，分析讨论控制系统闭环可辨识性，给出几种可辨识条件；选取机组动态变化过程中数据，满足输入信号的持续激励条件；针对电厂运行数据特点，采用野值识别、剔除与补正，噪声去除，数据平滑等方法做数据预处理；分析制粉过程、锅炉蓄热、过热器差压、汽轮机动态的特点，建立500MW火电机组简化模型，分析模型中参数可辨识性，给出参数辨识方案；以汽轮机动态过程模型为辨识对象，利用Hopfield神经网络优化算法进行参数辨识；检验所得模型，结果表明模型的适应度较高，辨识结果较好。关键词：参数辨识

7、，Hopfield神经网络，数据预处理，火电机组模型ABSTRACTThetheslsstudiedtheparameterldentiflcationof。500MWthermalpowerunitmodelbasedontheon—linedata．A11eranalyzinganddiscussingtheidentifyingclosed-loopofcontrolsystem，seVeralidentinableconditionsweregiVen；Thethesisselecteddatafromdynamicprocessofunittomeett

8、hecon