摘要
本发明提供了一种火电二次再热机组蒸汽温度复合建模方法,该方法针对目前火电二次再热机组传统蒸汽温度控制系统中控制方法易受扰,建模准确程度不高,易发生退化等问题,通过机理分析与神经网络学习的复合建模方式,有效弥补非线性特性,建立火电二次再热机组蒸汽温度的准确模型。该方法通过在神经网络中嵌入先验机理,提高模型可解释性,同时又通过神经网络对简化机理模型的非线性部分进行补偿,提高模型准确性。这对准确预测火电蒸汽温度、后续控制器的设计以及提升能源利用效率具有重要价值。
技术关键词
二次再热机组
模型预测值
复合建模方法
状态空间方程
火电
超高压缸
测试误差
非线性映射关系
灵敏度方法
蒸汽温度控制系统
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