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基于PFNN的火电机组过热汽温辨识方法及控制策略 被引量:4
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作者 曹越 郑亮 +2 位作者 陈祎璠 王鹏 司风琪 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期417-424,共8页
提出一种基于机理与数据混合的深度神经网络(PFNN)辨识方法,用于过热器温度被控对象的多变量回归建模,进而发展深度神经网络(DNN)动态前馈控制策略,抑制过热器温度的频繁波动.PFNN辨识方法融合过热器动态机理与长短期记忆神经网络,对强... 提出一种基于机理与数据混合的深度神经网络(PFNN)辨识方法,用于过热器温度被控对象的多变量回归建模,进而发展深度神经网络(DNN)动态前馈控制策略,抑制过热器温度的频繁波动.PFNN辨识方法融合过热器动态机理与长短期记忆神经网络,对强耦合、大时延的过热器温度对象具有很强的泛化能力和稳定性,可实现动态特性的精确预测.结果表明,机组灵活调峰时,过热器导前区温度和滞后区温度的PFNN辨识结果与现场实际温度的平均绝对偏差在1℃以内,模型可靠性较高.采用DNN动态前馈控制后,过热器出口蒸汽温度与设定值偏差维持在±2.5℃以内,有效抑制了因负荷变化引起的过热器蒸汽出口温度波动. 展开更多
关键词 火电机组汽水系统 灵活调峰 深度神经网络 pfnn辨识 动态前馈控制
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