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题名超临界直流炉机组建模及模型复杂方程优化
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作者
韩程浩
杜鸣
牛玉广
崔召飞
李青
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
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出处
《热力发电》
北大核心
2025年第1期88-98,共11页
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文摘
为了根据超临界直流炉机组动态特性设计直流炉机组协调控制算法,以某超临界600 MW直流炉燃煤机组为研究对象,建立该机组的机理模型。考虑到长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络算法在处理长时序列数据的优越性,对于所建机理模型中锅炉部分复杂的工质吸热方程和蒸汽压差方程以及汽轮机部分复杂的过热蒸汽流量方程和负荷系数方程,采用LSTM神经网络结合机组真实运行数据进行方程拟合,建立了能够捕获机组各状态运行特性的复杂方程优化子模型。对于所建立模型中的动态参数,结合机组的动态运行数据,采用改进的差分进化算法进行参数寻优,最终得出机组完整的状态方程模型。对于所建立的模型进行开环阶跃扰动测试和闭环运行验证,结果表明所建立的模型能够精确地反映超临界机组的动态运行特性,模型闭环运行过程中的主蒸汽压力、分离器蒸汽焓值和机组负荷的平均绝对百分比误差均小于1.76%,故所建立模型可用于超临界机组协调控制算法研究。
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关键词
直流炉机组
机理建模
长短时记忆神经网络
差分进化算法
状态空间方程模型
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Keywords
once-through boiler unit
mechanism modeling
LSTM network
differential evolution algorithm
state space equation model
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分类号
TM621.2
[电气工程—电力系统及自动化]
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