| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 我国能源结构 | 第10-11页 |
| 1.1.2 火电机组冷端优化控制的重要性 | 第11-13页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本课题研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 空冷风机优化运行的基本原理以及计算方法 | 第17-31页 |
| 2.1 直接空冷系统简述 | 第17-18页 |
| 2.1.1 直接空冷系统简介 | 第17-18页 |
| 2.1.2 直接空冷机组特点 | 第18页 |
| 2.2 直接空冷凝汽器的数学计算模型 | 第18-27页 |
| 2.2.1 汽轮机末级变工况计算 | 第20-25页 |
| 2.2.2 变工况下空冷凝汽器传热系数计算 | 第25-26页 |
| 2.2.3 迎面风速及空冷风机功率计算 | 第26-27页 |
| 2.3 低压缸末级特性研究 | 第27-30页 |
| 2.3.1 汽轮机的功率背压特性 | 第28-29页 |
| 2.3.2 背压对机组经济性的影响 | 第29-30页 |
| 2.3.3 环境因素对机组性能造成的影响 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于BP神经网络的冷端建模 | 第31-49页 |
| 3.1 顺流空冷单元温度测点研究 | 第32-38页 |
| 3.1.1 空冷单元壁温数据 | 第33-36页 |
| 3.1.2 空冷单元冷却风温数据 | 第36-38页 |
| 3.2 BP神经网络概述 | 第38-40页 |
| 3.2.1 BP算法的实现步骤 | 第38-40页 |
| 3.3 现场数据的处理与建模 | 第40-47页 |
| 3.3.1 数据主元分析(PCA) | 第41页 |
| 3.3.2 BP神经网络训练与模型检验 | 第41-44页 |
| 3.3.3 模型的基本性能分析 | 第44-47页 |
| 3.4 机组运行防冻问题 | 第47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于神经网络模型的最佳转速寻优与背压的预测控制 | 第49-63页 |
| 4.1 最佳转速与最优背压 | 第49-50页 |
| 4.2 空冷单元背压简化模型 | 第50-52页 |
| 4.3 基于辨识模型的预测控制 | 第52-62页 |
| 4.3.1 DMC预测控制原理 | 第53-55页 |
| 4.3.2 背压多变量预测控制仿真 | 第55-59页 |
| 4.3.3 背压预测控制与传统pid控制对比 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |