【摘 要】
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锅炉、汽轮机以及相应辅机构成了火电单元机组,因为超超临界机组耦合性和非线性比一般机组的情况复杂,所以用传统方法建立数学模型比较困难。本文用线性模型,广义回归神经网
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锅炉、汽轮机以及相应辅机构成了火电单元机组,因为超超临界机组耦合性和非线性比一般机组的情况复杂,所以用传统方法建立数学模型比较困难。本文用线性模型,广义回归神经网络、具有输出输入机制的改进Elman神经网络(OIF Elman)和减法聚类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,神经网络模型优于线性模型,广义回归神经网络对样本需求量小,网络可调参数少,最大限度减少了主观因素对结果的影响,而且它的训练过程是单程训练,不需要迭代,它比线性模型训练过程快很多；OTF Elman神经网络模型比广义回归神经网络具有更好的收敛精度和收敛速度；ANFIS神经网络模型在训练步数,训练时间和拟合能力方面均由于神经网络模型,仿真结果稳定,网络实用性强,将基于减法聚类的ANFIS应用于超超临界机组建模是有效可行的。仿真结果证明了所建模型的有效性。本文所采用的数据来自某1000MW电厂的DCS系统,因此本文的模型是建立在工程实际的基础之上的,结合这些现场数据,利用不同负荷下的测试数据验证本文所建立模型的有效性.
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