Из-за того, что объект управления температурой перегретого пара мощностью 1000 МВт имеет большую запаздывание, нелинейность, динамические параметры, меняющиеся в зависимости от условий работы, традиционные методы управления становятся трудными для адаптации к управлению температурой перегретого пара, что приводит к значительным колебаниям температуры перегретого пара и даже к перегреву. Для этого был использован метод групповой обработки данных (GMDH), чтобы построить динамическую прогностическую модель температуры перегретого пара для прогнозирования тенденций изменения температуры перегретого пара. Результаты моделирования показывают, что эффект прогнозирования температуры перегретого пара на основе нейронной сети GMDH лучше, чем у линейной нейронной сети и нейронной сети BP, и обладает хорошей переносимостью и практичностью.

ультра-сверхкритическая; 1000 МВт; температура перегретого пара; нейронная сеть GMDH; прогностическая модель