基于运行数据的大型火电机组热工过程建模研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 热工过程建模概述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 热工过程常用建模方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于数据的热工过程建模简介 | 第11-12页 |
| 1.3 极限学习机算法概述 | 第12-14页 |
| 1.3.1 人工神经网络简介 | 第12-13页 |
| 1.3.2 极限学习机研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 热工运行数据特性分析及数据准备 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 热工运行数据的特性 | 第15-16页 |
| 2.3 热工建模数据准备 | 第16-21页 |
| 2.3.1 运行数据选取原则 | 第16-17页 |
| 2.3.2 数据预处理 | 第17-19页 |
| 2.3.3 辅助变量选取 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于极限学习机的建模方法 | 第23-34页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 极限学习机理论 | 第23-27页 |
| 3.2.1 极限学习机算法 | 第23-24页 |
| 3.2.2 核极限学习机算法 | 第24-26页 |
| 3.2.3 模型参数选择 | 第26-27页 |
| 3.3 模型验证及性能评价 | 第27页 |
| 3.4 基于极限学习机的系统建模实现过程 | 第27-28页 |
| 3.5 算法仿真验证 | 第28-32页 |
| 3.5.1 仿真建模 | 第29-32页 |
| 3.5.2 仿真结果分析 | 第32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于运行数据的超临界机组过热汽温系统建模 | 第34-48页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 超临界机组过热汽温系统简介 | 第34-39页 |
| 4.2.1 超临界直流锅炉特性分析 | 第35-37页 |
| 4.2.2 过热汽温主要影响因素 | 第37-39页 |
| 4.3 过热汽温系统建模数据准备 | 第39-41页 |
| 4.3.1 建模数据样本选择 | 第39-40页 |
| 4.3.2 数据预处理及辅助变量选择 | 第40-41页 |
| 4.4 基于极限学习机算法的仿真建模 | 第41-42页 |
| 4.4.1 模型建立 | 第41页 |
| 4.4.2 性能分析 | 第41-42页 |
| 4.5 基于核极限学习机算法的仿真建模 | 第42-44页 |
| 4.5.1 模型建立 | 第43页 |
| 4.5.2 性能分析 | 第43-44页 |
| 4.6 算法比较 | 第44-46页 |
| 4.6.1 模型参数选择方面 | 第44-45页 |
| 4.6.2 模型性能方面 | 第45-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文情况及其他成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
