【摘 要】
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循环流化床锅炉(Circulating Fluidized Bed Boiler,CFBB)技术经过二十余年的发展,为我国节能减排做出了巨大贡献,目前是火力发电厂不可或缺的组成部分。但是其建模、控制问
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循环流化床锅炉(Circulating Fluidized Bed Boiler,CFBB)技术经过二十余年的发展,为我国节能减排做出了巨大贡献,目前是火力发电厂不可或缺的组成部分。但是其建模、控制问题却迟迟得不到解决。CFBB系统中存在大惯性、强耦合和强非线性等复杂性质。传统的机理建模方法包含大量的经验公式以及计算近似,使得建立的数学模型不精确,直接影响了模型的实际应用效果。因此如何精准、简单有效的建立循环流化床模型一直是研究的热点。本文针对大型循环流化床锅炉系统,深入了解其工艺流程、结构设备、建模特性以及多参数间的主要关联。利用330MWCFB现场实时运行数据,采用深度信念网数据驱动建模方法,建立循环流化床锅炉协调控制系统模型。主要内容如下:(1)分析了循环流化床锅炉协调控制系统的特性,对主要参数进行分析,并简化模型,模型的输入参数为给煤量、一次风量和阀门开度;输出参数为输出功率、主蒸汽压力和床温。利用电厂现场实时运行数据,使用传统的神经网络方法和深度信念网方法进行数据驱动建模。通过对比,深度信念网建模方法能克服传统的神经网络训练时的缺点,并且能达到一个更好的精确度。(2)在深度信念网建模方法的基础上,引入稀疏正则表示和稀疏连接策略。增强了深度信念网建模方法的性能,在保证建模结果精准性的同时,也加快了网络训练速度。论文的最后总结了本文的主要工作,并对以后的研究发展做出了展望。
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