基于OS-ELM的CCPP副产煤气燃料系统在线性能预测

【摘要】：针对联合循环发电厂(combined cycle power plant,CCPP)煤气系统因工况变化频繁带来的模型与过程不匹配的问题,提出一种基于OS-ELM(online sequential extreme learning machine)的CCPP副产煤气燃料系统在线性能预测方法.首先通过分析副产煤气系统各主要组成部件的工作原理,利用流体力学、质量守恒以及能量守恒等关系,建立起以离心压缩机、煤水分离器、冷却器等为核心部件的副产煤气系统机理模型.利用OS-ELM算法和滑动窗口技术对机理模型的输出误差进行修正,实现副产煤气系统出口参数的精确预测和模型的快速在线更新.仿真实验证明,该方法能够准确地预测副产煤气系统的输出压比和温比,并能够跟踪煤气系统工况的变化和特性的漂移,满足实际工业生产的需求. 【作者单位】： 中国矿业大学信息与电气工程学院;鲁东大学信息与电气工程学院;
【关键词】： 联合循环发电厂 煤气 性能预测 学习机 在线系统
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61503384,61473299,61374043) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20150199) 江苏省博士后基金资助项目(1501081B) 中国博士后基金资助项目(2015M581885)
【分类号】：TM621
【正文快照】： 随着环保要求的提高,燃气--蒸汽联合循环(gas-steam combined cycle power plant,CCPP)发电技术以其高效、环保等诸多优点,备受电厂和钢厂的青睐与应用.将CCPP与炼钢/铁工艺相结合,燃用炼钢/铁过程的副产煤气进行发电,能起到节能减排和提高经济效益的作用[1-3].副产煤气系统作

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