【摘 要】
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提出了一种新的基于大数据的多入多出系统建模方法。该方法将机理建模、实验建模、智能建模等方法有机结合,通过仿真模型的阶跃实验确定了模型结构和各参数初始范围,挖掘现场
【机 构】
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河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心(华北电力大学);
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提出了一种新的基于大数据的多入多出系统建模方法。该方法将机理建模、实验建模、智能建模等方法有机结合,通过仿真模型的阶跃实验确定了模型结构和各参数初始范围,挖掘现场运行的历史数据,利用智能优化算法对模型进行校正,得到系统的传递函数模型。解决了不允许或者没有条件在生产现场施加大范围频繁的阶跃扰动实验的问题,确定了模型初始结构,克服了多变量智能寻优时初始值范围不确定的困难。这一新辨识思想成功应用于超超临界机组协调控制系统传递函数辨识,该系统以给水量、给煤量和高调门开度为输入,机组功率、主汽压力和中间点温度为输出,辨识得到了满负荷工况附近的传递函数模型,为协调控制器的设计与优化奠定了基础。
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