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文檔簡介
1、電站在運行期間積累了海量過程數(shù)據(jù),它們是對機組運行狀況最直接的反應。數(shù)據(jù)驅動建模方法提供了一種有效的途徑,幫助人們從這些海量運行數(shù)據(jù)中提取出有用的信息,掌握機組運行情況,提高機組運行的安全性與經(jīng)濟性。隨著電站信息化和智能化程度不斷提升,電站運行數(shù)據(jù)的存儲和獲取變得越來越容易,數(shù)據(jù)驅動建模方法在電站中會具有更加廣闊的應用空間。針對熱工過程數(shù)據(jù)驅動建模存在的問題,本文的主要研究內容包括:
首先,針對熱工數(shù)據(jù)的混雜性問題,對熱工過程
2、數(shù)據(jù)的預處理方法展開研究,簡述了熱工數(shù)據(jù)的動態(tài)特性,重點研究了小波去噪方法及用于穩(wěn)態(tài)檢測的R檢驗法,分析了不同小波變換參數(shù)及穩(wěn)態(tài)閾值對結果的影響,并將小波去噪與R檢驗法結合起來進行穩(wěn)態(tài)判定,結果表明在相同穩(wěn)態(tài)閾值下,經(jīng)過去噪后的樣本可獲得工況范圍更廣的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)。
其次,針對熱工動態(tài)過程對系統(tǒng)及設備性能評價的影響問題,本文以熱耗率和SCR脫硝系統(tǒng)為例,研究了動態(tài)數(shù)據(jù)修正方法,從動態(tài)數(shù)據(jù)中獲取對象靜態(tài)關系,并搭建了對象仿真平臺,利
3、用仿真數(shù)據(jù)驗證了本文提出了方法的有效性。
再者,對熱工過程自適應建模算法展開研究,針對熱工過程特點,提出了基于聚類和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的概念漂移數(shù)據(jù)流回歸算法,在保證算法實時預測精度的基礎上,兼顧了樣本的豐富性,提升了算法對對象全工況范圍內輸入輸出參數(shù)關系的擬合能力。利用測試函數(shù)和CSTR仿真數(shù)據(jù)驗證了算法的有效性,并建立了SCR脫硝催化劑劣化模型。
最后,基于大唐集團脫硝催化劑管理數(shù)據(jù)庫平臺開發(fā)了SCR脫硝系統(tǒng)催化劑壽
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