基于Modelica的省煤器参数辨识混合建模方法

本发明公开了一种基于Modelica的省煤器参数辨识混合建模方法，通过Modelica语言对省煤器的进行主要机理建模，针对省煤器机理预测中难以预测的水的压降问题，使用DNN神经网络模型对给水流动阻力系数进行参数辨识数据驱动建模，导出DNN网络参数，将DNN神经网络模型集成到省煤器的机理模型中。借助Modelica对省煤器进行可解释的通用机理模型，同时借助数据驱动模型提高机理模型的预测精度，最终将数据驱动模型参数导出写入机理模型中，实现工程化的高效应用。