汽电共生系统的统计建模与推理控制

摘要

汽电共生系统是很多化工业和能源产业不可或缺的重要组成部分，同时也是系统最耗能的单元之一。为提高能源的利用效率，人们往往侧重于锅炉，发电机以及冷却水塔的结构设计，而忽略了对汽轮发电机与冷却水塔的运行优化。为此，本文以整个汽电共生系统为研究对象，在不改变原有系统操作模式的前提下，结合分治策略，提出一种统计建模的方法，并给出一种推理控制方案，从而提高系统发电效率，降低能耗。
　　 首先从汽电共生系统的整体结构分析出发，利用热能和质能平衡方程，找到影响汽轮发电机和冷却水塔发电效率的主要参数。在收集工厂运行数据的基础上，利用一种基于k-近邻互信息分步式变量选择算法，挑选出影响汽轮发电机发电效率的关键参数，并利用一种典型的多模型网络建模方法——局部模型网络分别对汽轮发电机发电效率与冷却水塔出口水温进行统计建模:使用满意模糊c-均值聚类方法对整个数据样本进行聚类，然后使用线性模型对子模型进行局部建模，最后结合高斯权重拟合各个局部线性模型，逼近原非线性系统。在此基础上，提出采用最佳Approach线性模型简化冷却水塔出口水温模型，用得到的模型预测最佳出口水温，同时建立各种气候条件下风扇的最佳运行模式表，并嵌入现场的DCS系统中。系统能根据当前的气候条件，自动查找使冷却水塔出口水温达到最佳温度的风扇操作模式，并对风扇操作模式做出相应的调整，从而提高汽轮发电机系统的净发电量。
　　 台湾某动力工厂的实验结果表明:本文所提出的统计模型与推理控制方法，能够增加3-8％汽轮发电机的发电效率，降低工厂的运行成本。该方法在线计算量小，便于现场操作人员理解和接受，具有实际的推广应用价值。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 引言

1．2 国内外研究现状

1．3 汽电共生系统结构

1．4 汽电共生系统模型

1．5 本章小结

第二章 关键变量选择

2．1 引言

2．2 汽电共生系统质能平衡方程

2．3 变量选择方法

2．4 基于互信息变量选择方法

2．4．1 基本概念

2．4．2 互信息输入变量选择标准

2．4．3 基于k-近邻互信息分析方法

2．4．4 基于k-NN互信息变化率变量选择法

2．4．5 基于k-NN互信息分步式变量选择法

2．5 基于k-近邻互信息变量选择方法的比较

2．6 仿真与应用研究

2．6．1 数值仿真

2．6．2 汽电共生系统应用实例

2．8 本章小结

第三章 汽电共生系统统计建模与推理控制

3．1 引言

3．2 局部模型网络建模方法

3．2．1 局部模型网络

3．2．2 满意模糊c-Mean聚类算法

3．2．3 汽电共生系统LMN建模

3．2．4 基于LMN模型的推理控制

3．3 基于最佳Approach值的线性建模

3．3．1 冷却水塔特征描述

3．3．2 建立最佳Approach线性模型

3．3．3 建立风扇操作模式表格

3．3．4 推理控制

3．4 本章小结

第四章 实验验证

4．1 引言

4．2 两种建模方法的实验结果比较

4．3 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的主要学术成果