[發明專利]基于數據驅動的過熱器模型參數辨識方法

無效

• 申請號: 201010171776.1
• 申請日: 2010-05-13
• 公開（公告）號: CN101825869A
• 公開（公告）日: 2010-09-08
• 發明（設計）人: 王景成;陳旭;史元浩;呂鵬宏;王斌;袁景淇
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02;F22G5/20
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王錫麟;王桂忠

技術領域

本發明涉及的是一種信息處理技術領域的方法，具體是一種基于數據驅動的過熱器模型參數辨識方法。

背景技術

對鍋爐建立數學模型是得到其動態特性的常用方法，模型建立的準確度與鍋爐的整體優化控制息息相關。隨著鍋爐機組容量的增加，使得鍋爐結構也逐漸變得復雜，所需檢測和控制參數的增多給模型的建立及其參數的確定帶來了新的挑戰。

過熱器作為鍋爐的重要組成部分，其過程的輸出參數主蒸汽溫度和主蒸汽壓力是系統的重要監控參量，因此對其建立精確的數學模型是對上述關鍵參量進行優化控制的前提。而模型的精確程度又與模型中參數的選取精度直接相關，故提高模型中的參數辨識精度具有重要意義。現有過熱器的數學模型大多數為非線性的集總參數模型，模型中的參數大多是通過對實際系統進行不同工況的測試試驗獲得的，所得參數只能反映有限試驗點附近的系統運行狀況，難以適應系統大范圍變負荷運行時的參數變化以及實際運行中各種擾動的影響。因此，如何根據實際系統的運行情況對模型的參數進行準確辨識并能夠及時更新具有重要的實用價值。

經對現有文獻檢索發現，《中國電機工程學報》上的“鍋爐單相受熱面鏈式建模新方法”一文中提出了一種集總參數鏈式建模新方法，對于鍋爐省煤器、過熱器、再熱器等單相受熱管的典型分布參數對象，在多段集總參數模型的基礎上，提出了集總參數鏈式建模新方法，并建立了單相受熱管的鏈式結構的集總參數數學模型。該方法建模簡單，計算工作量小，物理意義明確。但是該技術所得到的參數為基于設計參數計算所得，在實際機組運行過程中，難免出現一定的偏差，精確度有所不足，缺乏一定的泛化能力。

又經檢索發現，《熱能動力工程》上的“鍋爐過熱器系統的動態仿真模型”鑒于機理模型很難再現鍋爐過熱器系統的復雜動態特性，該方法利用機理模型為主導動態神經網絡在線修正，顯著地提高了仿真模型的精度。其仿真結果表明，此建模方法為復雜大系統的動態仿真提供了一個理想的建模途徑。但是該技術中提到的模型復雜程度不夠，對對象的描述不夠精確。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的上述不足，提供一種基于數據驅動的過熱器模型參數辨識方法。本發明通過機組中和模型參數相關的實際運行數據，建立其與所需辨識參數之間的神經網絡辨識模型，從而能夠根據鍋爐系統的實時變化情況進行模型參數的在線優化辨識，具有數據容易獲取、對機組正常運行影響小等優點，且避免了模型中采用固定參數的缺點，使得模型能夠較好地跟蹤實際系統的運行情況，為系統的控制優化打下堅實的基礎。

本發明是通過以下技術方案實現的，本發明包括以下步驟：

第一步，建立鍋爐過熱器的非線性集總參數模型，確定已知的鍋爐運行參數和需要辨識的參數。

第二步，對已知鍋爐運行參數進行壞點處理和數據平滑處理，得到處理后的鍋爐運行參數，從而得到鍋爐運行參數實時數據庫。

所述的壞點處理是通過多項式滑動擬合方法來判斷壞點，并采用七點二階前推差分算式對壞點進行剔除。

所述的數據平滑處理是采用七點加權濾波法實現的，具體是：