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《河南科技大学》 2018年
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基于运行数据的超临界燃煤机组汽温偏差建模研究

徐巧菲  
【摘要】:我国能源结构决定了燃煤发电仍是主力电源,用电负荷的波动性以及风电、光伏等不稳定电源规模的不断扩大,要求机组长期运行在非设计工况,给机组的安全可靠运行带来了挑战。蒸汽温度是燃煤机组的一个关键参数,机组在大范围变工况运行时,极易产生汽温偏差,不利于机组稳定高效运行。影响汽温偏差的因素多且复杂,难以建立其机理模型,本文研究了基于运行数据建立其模型的方法。机组运行数据包含大量运行参数,为建立汽温偏差的准确模型,从运行机理上分析了造成汽温偏差的原因,并结合某超临界机组分析了影响汽温偏差的主要运行参数,介绍了汽温偏差建模的主要方法。在此基础上,针对数据驱动建模过程中的特征变量选择问题,基于偏互信息(partial mutual information,PMI)分析各参数与汽温偏差间的相关性,选取影响汽温偏差的主要运行参数,并研究了PMI参数对变量选择结果的影响,得到用于汽温偏差建模的数据集。基于该数据集,研究了基于支持向量回归的数据驱动建模方法,考虑到单一类型核函数非线性表达能力的局限性,构造了基于多项式和高斯核函数的加权混合核函数,在某机组运行数据上的建模分析表明,基于混合核函数所得模型精度更高。上述建模过程中,支持向量机算法参数及混合核函数的加权因子等对所获取模型的性能有较大影响,为进一步改善建模效果,研究了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的参数优化问题,对基于混合核函数的支持向量回归建模算法参数(惩罚系数、高斯核函数带宽、混合核函数加权因子等)进行了优化,得到了最优参数组合,分析结果表明所建模型具有更好的泛化能力。在某350MW超临界机组运行数据上的实验分析表明,研究所得模型可更准确地描述运行参数对汽温偏差的定量影响关系,为机组在变负荷运行过程中进行优化调节、降低汽温偏差提供科学依据和运行参考。
【学位授予单位】:河南科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TM621

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