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《华北电力大学(北京)》 2009年
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火电厂热工参数软测量关键技术和方法研究

乔弘  
【摘要】: 我国火力发电的能源利用率相对较低,主要影响因素之一是许多重要的技术参数和经济参数难以在线实时测量,如与锅炉效率密切相关的烟气含氧量、飞灰含碳量、球磨机负荷等热工参数。软测量技术是解决这些参数测量问题的有效方法之一,它利用一些易于测量的变量通过在线分析来估计这些不可测或难测变量。 本文围绕热工参数软测量的几个关键技术问题,展开了以下研究: 1.全面分析火电厂监测对象及热工参数的特点,讨论影响热工参数软测量精度的主要因素为:数据预处理、辅助变量选取、建模算法、模型结构。 2.从数据预处理及辅助变量选取两个关键技术问题出发,研究提高火电厂热工参数软测量精度和可行性的方法:数据预处理方面,充分考虑现场数据的误差分析与处理;辅助变量选取方面,引入灰色理论进行优化选取,提高模型的精度和可行性。 3.建模算法支持向量机,其自身参数对建模精度有很大影响。本文提出基于训练数据的参数自适应支持向量回归建模方法,减少参数选择过程中的人为因素影响和精度不确定性问题。使用实际现场数据对烟气含氧量进行软测量建模,验证了该方法的有效性。 4.将具有快速收敛特性的序列最小优化(SMO)算法与粒子群(PSO)算法相结合,提出PSO-SMO软测量建模方法,以基于训练数据得到的算法参数为初始值,应用双层优化方法进一步优化,提高建模精度及模型收敛速度。 5.针对火电厂热工参数监测的实时性要求,将以上所提出的建模算法在典型的DCS现场控制站硬件配置条件下和在QNX实时操作系统环境中编程实现。应用现场数据进行建模,实际运行结果满足工业现场的要求,具有很好的工程实践意义。 6.为使软测量模型能够更好地适应现场工况变化和测量对象的动态特性,对软测量模型的结构进行研究,提出多模型动态软测量建模方法。应用火电厂多工况历史数据,建立基于多支持向量机模型(M-SMO)的烟气含氧量和飞灰含碳量软测量模型,结果表明多模型建模方法能够满足热工过程变工况条件下的精度要求。
【学位授予单位】:华北电力大学(北京)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TM621

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 陈荣保;基于视觉融合的监控机理及其在锅炉燃烧中的应用研究[D];上海大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前8条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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5 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 李曙光;;粒子群算法在高速公路多路径费用拆分方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 荆浩;赵希男;;改进的多层次灰色综合评价法在科技中小企业成长能力评价中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 周倩;翟永杰;韩璞;;序列最小优化算法在电力系统短期负荷预测中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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10 刘荣成;戴文战;;一种基于残差模型的自调整灰色模糊预测控制器的设计[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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4 张春玉;预应力空间网格结构优化理论及可靠性分析[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 赵琪;我国国有企业人力资源优化配置研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
10 刘洪斌;节能减排政府责任保障机制研究[D];中国海洋大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 熊洋;柳州市土地利用规划的弹性研究[D];华中农业大学;2010年
2 王旭强;圆筒型永磁直线同步电机电磁性能及温度场研究[D];河南理工大学;2010年
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5 段守军;煤炭资源潜力评价研究[D];河南理工大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马立恒;电厂汽轮机冷端系统运行优化研究[D];长沙理工大学;2010年
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 吕游;刘吉臻;赵文杰;杨婷婷;;基于分段曲线拟合的稳态检测方法[J];仪器仪表学报;2012年01期
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1 张浩鹏;视觉检测系统的若干关键问题研究[D];哈尔滨工程大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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3 梅鹍鹏;人工神经元网络在电站锅炉燃烧过程建模中的应用研究[D];华北电力大学(北京);2004年
4 曹洪涛;大型电站锅炉运行热经济性优化研究[D];华北电力大学(河北);2004年
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3 梅振益;杨慧中;;基于疏密部数据划分的多模型软测量[J];江南大学学报(自然科学版);2010年05期
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5 孙玉坤;陈明忠;嵇小辅;黄永红;;基于支持向量机的赖氨酸发酵生物参数软测量[J];仪器仪表学报;2008年10期
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3 陈定三;杨慧中;;基于SVC-KNN的多模型软测量建模[A];PCC2009—第20届中国过程控制会议论文集[C];2009年
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9 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
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2 本报通讯员 滕建华 本报记者 湘祁;前进,脚步永不停歇[N];黄石日报;2006年
3 汤璇;建筑外窗,节能改造重点[N];广东建设报;2008年
4 许淑惠;玻璃包装工业的战略调整与研发方向[N];中国包装报;2005年
5 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
6 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
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7 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
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9 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
10 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
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1 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
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10 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
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