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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
1
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.
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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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职称材料
题名
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
1
作者
曹越
郑亮
陈祎璠
王鹏
司风琪
机构
东南大学能源转换及过程测控教育部重点实验室
出处
《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
基金
江苏省基础研究计划(自然科学基金)青年基金资助项目(BK20210240).
文摘
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.
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
Keywords
steam and water system of thermal power unit
flexible peak regulation
deep neural network(DNN)
physics-fusion neural network(
pfnn
)identification
dynamic feed-forward control
分类号
TK323 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于PFNN的火电机组过热汽温辨识方法及控制策略
曹越
郑亮
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
4
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