基于运行数据的大型火电机组热工过程建模研究

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5、rtheMasterDegreeResearchonThermalProcessModelingofLargeThermalPowerUnitsBasedonRunningDataCandidate：LiQiuyingSupervisor：Prof.LiuChangliangSchool：SchoolofControlandComputerEngineeringDateofDefence：March,2016Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElec

6、tricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文摘要随着电厂信息化水平的不断提高，基于数据的系统研究正逐步引起人们的关注。其中，基于运行数据的复杂热工系统建模便是研究热点之一。该方法有效克服了机理建模精度不足，试验建模工作量太大的缺点。本文在介绍热工建模方法、分析热工运行数据特性的基础上，研究了主成分分析法和极限学习机算法及其在热工过程建模方面的应用。以超临界机组过热汽温系统为实例，利用现场运行数据建立了基于极限学习机的神经网络模型。首先，针对现场运行数据信息量大、变量间存在冗余等

7、复杂特性，本文将主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）方法用于模型辅助变量的选择。该方法能够将存在相关性的原始输入变量转化为互不相关的主成分，有效克服了系统输入变量间的冗余问题，优化了模型输入变量，保证了模型的准确性和有效性。然后，研究了极限学习机算法和核极限学习机算法在系统建模中的应用，分析了模型参数的选择以及模型验证方法。利用主成分分析和极限学习机相结合的方法对Box-Jenkins煤气炉数据进行了建模研究，并与BP神经网络和支持向量机建模方法进行了对比。

8、最后，将基于极限学习机的神经网络建模方法应用到超临界机组过热汽温系统建模中，利用现场数据建立了相应模型。结果表明，极限学习机算法参数设置少、辨识速度快；核极限学习机在具有速度方面优势的同时，还具有精度高、算法稳定等特点，所建模型能够反映系统的动静态特性。极限学习机算法为系统建模提供了一种新的途径。关键词：运行数据；超临界机组；极限学习机；过热汽温I华北电力大学硕士学位论文AbstractWiththeinformatizationlevel’simprovementofpowerplant,th