超超臨界汽輪機fcb工況下除氧器水位的預(yù)測方法
【專利摘要】一種超超臨界汽輪機FCB工況下除氧器水位預(yù)測方法：以除氧器水位的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，由不同F(xiàn)CB工況下的實際數(shù)據(jù)出發(fā)，整理得到除氧器水位數(shù)據(jù)樣本，利用該樣本訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過多次迭代計算后得到除氧器水位RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，RBF神經(jīng)模型采用三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，徑向基函數(shù)采用高斯函數(shù)，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行FCB工況下除氧器水位的預(yù)測，得到實際工況下的除氧器水位變化情況。本發(fā)明計算結(jié)果與實測值非常接近，具有理想的計算精度，同時該模型結(jié)構(gòu)簡單、計算迅速，能夠達到FCB工況下除氧器水位預(yù)測的目的，防止除氧器水位過低，幫助機組運行人員了解機組運行狀態(tài)，維持汽輪機安全、經(jīng)濟運行。
【專利說明】超超臨界汽輪機FCB工況下除氧器水位的預(yù)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于RBF (徑向基函數(shù))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超超臨界汽輪機FCB (快速甩負荷)工況下除氧器水位的預(yù)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]超超臨界汽輪機除氧器的水箱是為保證鍋爐具有一定的給水儲備而設(shè)置的，超超臨界機組采用直流鍋爐，由于沒有汽包，除氧器是其唯一的出水容器，要求其容量一般應(yīng)不小于鍋爐額定負荷下連續(xù)運行15~20min所需的給水量，除氧器水位過低，儲水量不足有可能危及鍋爐的安全運行；此外還有可能造成給水泵入口汽化，而大型超超臨界汽輪機在FCB工況下除氧器水位會出現(xiàn)較大下降，嚴重影響機組運行的安全性。
[0003]現(xiàn)有的超超臨界汽輪機FCB工況下除氧器水位的預(yù)測方法計算精度低、速度慢、模型復(fù)雜，難以準確而實時地監(jiān)測除氧器水位的數(shù)值。目前未見有利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對除氧器水位預(yù)測的相關(guān)研究成果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題，就是提供一種計算精度高、速度快、模型簡單、從而能夠準確而實時地監(jiān)測除氧器水位的數(shù)值，防止除氧器水位過低，維持機組的安全運行的超超臨界汽輪機FCB工況下除氧器水位的預(yù)測方法。
[0005]解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案:
[0006]一種超超臨界汽輪機FCB工況下除氧器水位的預(yù)測方法，其特征是包括以下步驟:
[0007]SI以高斯函數(shù)作為徑向基函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練
[0008]RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與學(xué)習算法
[0009]RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用徑向基函數(shù)神經(jīng)元，徑向基函數(shù)一般采用高斯函數(shù)，該函數(shù)(徑向基函數(shù))以輸入向量和權(quán)值向量之間的距離作為自變量，隨著權(quán)值和輸入向量之間距離的減小，網(wǎng)絡(luò)輸出是遞增的，當輸入向量和權(quán)值向量一致時，神經(jīng)元輸出I ;采用三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成；輸入層和隱含層之間看作連接權(quán)值為I的連接，輸出層和隱含層所完成的任務(wù)不同，因而它們的學(xué)習策略也不相同，輸出層對線性權(quán)進行調(diào)整，采用線性優(yōu)化策略，學(xué)習速度快；隱含層對高斯函數(shù)的參數(shù)進行調(diào)整，采用非線性優(yōu)化策略；
[0010]采用自組織選取中心的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習法；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用高斯函數(shù)作為徑向基函數(shù)，因此RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)可表示為:
[0011]
【權(quán)利要求】
1.一種超超臨界汽輪機FCB工況下除氧器水位的預(yù)測方法，其特征是包括以下步驟:SI采用自組織選取中心的三層RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習法，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用高斯函數(shù)作為徑向基函數(shù)； RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)為:
【文檔編號】G06N3/08GK103544527SQ201310472779
【公開日】2014年1月29日 申請日期:2013年10月11日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月11日
【發(fā)明者】鄧少翔, 馮永新, 陳暢, 謝誕梅, 鄧小文, 熊揚恒, 李千軍, 鄭李坤 申請人:廣東電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院, 武漢大學(xué)