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火电单元机组是由锅炉、汽轮机以及相应辅机组成的负荷系统,它具有强非线性、强不确定性和强耦合性的特点,是一个复杂的多变量系统,而且随着机组向大容量高参数方向的发展,这种特点会更加明显,传统方法难以建立精确的数学模型。本文在简要分析火电单元机组模型的基础上,分别利用BP神经网络、RBF神经网络和模糊神经网络建立了1000MW超超临界直流锅炉单元机组的动态模型。仿真结果证明了所建模型的有效性。本文在分析单元机组模型的基础上,将单元机组简化非线性模型作为全文研究的基础,并且在建模过程所采用的辨识