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题名发电过程孪生模型在线演化方法研究
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作者
张悦
练有焜
展元
李诺
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机构
华北电力大学自动化系
河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心(华北电力大学)
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出处
《电力科学与工程》
2023年第7期70-78,共9页
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基金
河北省科技计划项目(22567643H)。
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文摘
随着机器学习和深度学习的成熟,数据驱动模型得到了快速发展,过程模型的精度也得到了显著提高。目前,模型性能评价已经不再局限于模型精度,模型的泛化、演化等能力也成为重要的衡量指标,尤其体现在数字孪生的建模研究中。数字孪生建模不仅要求模型能够逼真地再现物理实体,而且还要求模型随着物理实体的变化而演化。这就要求数字孪生模型能在保证精度的同时,还具备在线演化的特点。基于串联混合模型建立离线局部模型库,构建了马尔可夫模型,设计了马尔可夫模型与局部模型结合的两层演化模型。利用马尔可夫模型对运行状态进行预测,应用RBF神经网络实现串联混合模型中数据驱动子模型过渡参数的演变,从而达到孪生模型整体演化的目的。最后,建立了空预器换热过程的孪生模型,并进行仿真验证,证明了所提方法的有效性。
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关键词
数字孪生
模型演化
马尔可夫模型
RBF神经网络
混合模型
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Keywords
digital twin model
model evolution
Markov model
RBF neural network
hybrid model
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分类号
TK32
[动力工程及工程热物理—热能工程]
TK223.3
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于阀后温降模型的疏水阀门状态评判
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作者
张卫斌
郑熙
吕品
展元
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机构
国能黄金埠发电有限公司
北京品德技术有限公司
华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心
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出处
《仪器仪表用户》
2023年第2期98-103,共6页
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基金
河北省省级科技计划资助(22567643H)。
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文摘
发电机组存在大量的疏水阀门,考虑投资成本的问题,这些阀门基本采用就地阀门的形式,阀门状态通过运行人员的经验进行判断,状态误判现象普遍存在,更改为电动阀门不切实际,一旦机组高负荷运行时,阀门关闭不严不仅影响阀门本身寿命,严重时甚至影响机组运行安全,造成大量能源的浪费。本文通过研究阀后管道与阀后工质之间的换热机理,结合阀后温降数据建立阀后温降混合模型,为疏水阀门提供关闭状态下理想温降曲线,作为阀门状态的评判依据,建立阀门状态转换模型,实现阀门状态评判及管理,进一步实现提高阀门寿命的目的。
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关键词
疏水阀
混合模型
温降模型
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Keywords
steam trap
hybrid model
temperature drop model
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM62
[电气工程—电力系统及自动化]
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