GMDH 신경망을 기반으로 한 초초임계 장비 고열증기 온도 예측 모델 및 시뮬레이션 연구

CHEN Xiaoqiang ,  

XU Xianzhen ,  

CAI Lulu ,  

ZHANG Jiangfeng ,  

LOU Kewei ,  

摘要

대기 조건에서의 큰 지연, 비선형성 및 동적 매개변수 변화와 같은 특성으로 인해 초초임계 1,000MW 단위의 고열증기 온도 제어 대상은 전통적인 제어 방법으로는 제어하기 어렵습니다. 이로 인해 고열증기 온도의 큰 변동, 심지어 초과 온도 등의 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위해 GMDH(데이터 처리 집단 방법) 신경망을 기반으로 초초임계 고열증기 온도의 동적 예측 모델을 수립하여 고열증기 온도의 변동 추이를 예측했습니다. 시뮬레이션 결과는 GMDH 신경망 기반의 고열증기 온도 예측 효과가 선형 신경망 및 BP 신경망 기반의 효과보다 우수하며 이식성과 실용성이 우수함을 보여줍니다.

关键词

초초임계; 1,000MW 단위; 고열증기 온도; GMDH 신경망; 예측 모델

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