以大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ),針對(duì)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),研究非均勻工況劃分方法,取得不同工況的典型數(shù)據(jù);改進(jìn)傳統(tǒng)滑壓曲線只是負(fù)荷的單值函數(shù)的缺點(diǎn),應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立負(fù)荷、主蒸汽溫度、再熱蒸汽溫度、環(huán)境溫度和主蒸汽壓力的非線性模型,進(jìn)而得到主蒸汽壓力的實(shí)時(shí)優(yōu)化值。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證,模型在精度和規(guī)律性上都取得了滿意的效果。最后將主蒸汽壓力優(yōu)化模型應(yīng)用到實(shí)際300 MW火電機(jī)組上,并進(jìn)行閉環(huán)控制。結(jié)果證明:應(yīng)用實(shí)時(shí)主蒸汽壓力優(yōu)化能夠有效降低機(jī)組能耗,并且在不同環(huán)境溫度下,有更高的節(jié)能潛力。 

【文章來(lái)源】：控制工程. 2020,27(07)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差

針對(duì)某電廠300 MW火電機(jī)組SIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的一年的海量數(shù)據(jù)，選擇與能耗敏感性強(qiáng)的5個(gè)邊界參數(shù)來(lái)確定工況：負(fù)荷、主蒸汽溫度、循環(huán)水流量、循環(huán)水入口溫度、再熱蒸汽溫度來(lái)進(jìn)行工況劃分。針對(duì)每個(gè)參數(shù)，在其可行域內(nèi)從最大值到最小值分為10檔，5個(gè)參數(shù)得到105種組合，即種105工況。每個(gè)參數(shù)的檔級(jí)如果均勻劃分，不能體現(xiàn)出實(shí)際工況的聚集程度，是一種“想當(dāng)然”的分檔方法。因此，本文利用模糊C-均值聚類(lèi)算法對(duì)這5個(gè)參數(shù)進(jìn)行劃分。工況區(qū)間的選取不能過(guò)大亦不能過(guò)小。若劃分的區(qū)間過(guò)大將會(huì)導(dǎo)致樣本數(shù)據(jù)的離散化太強(qiáng)，降低區(qū)間之間的關(guān)聯(lián)度而影響數(shù)據(jù)挖掘的連續(xù)性；若劃分的區(qū)間過(guò)小將會(huì)導(dǎo)致區(qū)間里的樣本數(shù)據(jù)不足或不具有代表性，影響樣本數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性。鑒于上述原因，本文選擇將每個(gè)參數(shù)分為10組，負(fù)荷進(jìn)行模糊C-均值聚類(lèi)算法劃分工況的結(jié)果如圖1～圖5所示。圖2 主蒸汽溫度分布

主蒸汽溫度分布

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3360115