电力工业论文_数字孪生建模方法及其在热力系统

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摘要：文章目录 摘要 Abstract 主要符号及缩写表 第1章 绪论 1.1 研究背景及意义 1.1.1 能源电力发展背景与现状 1.1.2 智能控制优化研究现状 1.2 热力系统建模仿真及大数据技术研究现状 1.2.1 热力

文章目录

摘要

Abstract

主要符号及缩写表

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

    1.1.1 能源电力发展背景与现状

    1.1.2 智能控制优化研究现状

1.2 热力系统建模仿真及大数据技术研究现状

    1.2.1 热力系统建模研究现状

    1.2.2 电力大数据及其发展现状

    1.2.3 热力系统仿真技术发展背景

1.3 数字孪生技术的应用现状及关键技术

    1.3.1 数字孪生的应用发展现状

    1.3.2 数字孪生研究的关键技术

    1.3.3 数字孪生发展面临的挑战

1.4 论文的研究内容

第2章 大数据背景下的数字孪生与热力系统建模理论

2.1 数字孪生的基本理论

    2.1.1 数字孪生的定义与内涵

    2.1.2 数字孪生与仿真技术之间的关系

    2.1.3 数字孪生与信息物理系统之间的关系

2.2 热力系统建模理论与方法

    2.2.1 流体网络机理建模理论与方法

    2.2.2 数据驱动建模理论与方法

2.3 大数据的基本理论

    2.3.1 大数据平台框架及相关技术

    2.3.2 大数据存储管理与预处理方法

    2.3.3 大数据分布式集群平台构建

2.4 本章小结

第3章 基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法研究

3.1 基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法

    3.1.1 建模思路

    3.1.2 基于改进遗传模拟退火算法的模糊聚类工况划分

    3.1.3 基于多层次综合相似度度量的相似工况识别

    3.1.4 基于Spark平台的数据驱动局部模型建模

3.2 SCR脱硝系统数据驱动建模应用案例

    3.2.1 建模对象及背景介绍

    3.2.2 数据预处理和相似工况选取

    3.2.3 局部建模过程及结果分析

3.3 电锅炉供热系统荷侧和源侧负荷预测建模应用案例

    3.3.1 建模对象及背景介绍

    3.3.2 荷侧供热负荷预测模型

    3.3.3 源侧电负荷预测

3.4 本章小结

第4章 热力系统数字孪生建模理论及应用

4.1 热力系统数字孪生建模思路

    4.1.1 数字孪生建模方法的提出

    4.1.2 数字孪生模型的构建方法及流程

4.2 数字孪生机理模型的构建

    4.2.1 管路模型

    4.2.2 调节阀模型

    4.2.3 离心水泵模型

    4.2.4 换热器模型

4.3 数字孪生模型的协同与融合理论

    4.3.1 数字孪生模型离线智能参数辨识

    4.3.2 数字孪生模型参数在线自适应协同

    4.3.3 基于移动窗格信息熵的多模型输出在线融合

4.4 数字孪生建模实例分析

    4.4.1 脱硝系统数字孪生模型的建立

    4.4.2 供热系统数字孪生模型的建立

4.5 本章小结

第5章 基于热力系统数字孪生模型的节能控制优化

5.1 基于数字孪生模型的智能工况动态寻优

    5.1.1 热力系统智能工况动态寻优策略

    5.1.2 基于数字孪生模型的供热储热系统智能工况动态寻优

5.2 基于数字孪生模型的自适应预测控制优化

    5.2.1 基于数字孪生模型的预测控制算法

    5.2.2 基于数字孪生模型预测控制的喷氨量优化

5.3 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 主要研究工作及成果

6.2 论文主要创新点

6.3 后续工作展望

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文及其它成果

攻读博士学位期间参加的科研工作

致谢

作者简介

文章摘要:随着社会经济的飞速发展,我国产业结构优化调整和转型升级进程的深入,要实现未来“碳达峰,碳中和”的目标,需要建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系。以风电和太阳能发电为代表的可再生能源替代作用日益突显,而火电机组在未来很长一段时间内仍将处于主导地位。亟需解决火电和可再生能源的协同发展问题,大型火电机组更多需要担负起高效节能、低碳环保、深度调频调峰的任务。实施电能替代供热对于推动能源消费革命、减少碳排放、促进能源清洁化意义重大。利用电锅炉储热供暖还可以降低电网调节压力,增加供热能力,有效解决可再生能源的消纳问题。火电机组热力系统和电锅炉储热供暖热力系统都属于典型的非线性、多参数、强耦合的复杂热力系统。本文通过研究流体网络机理建模和数据驱动建模相融合的数字孪生建模方法,为热力系统建模工作提供了新的思路和途径,为热力系统安全、环保和经济运行提供理论支撑。论文围绕数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用,主要研究内容和成果包括以下几个方面:（1）对数字孪生理论、热力系统建模理论以及大数据处理等基本理论进行了研究。比较了数字孪生与仿真技术及信息物理系统的异同;以火力发电厂为例,研究了流体网络机理建模及求解方法;对Hadoop系统的MapReduce与Spark计算进行了对比分析,对实时数据处理Spark Streaming与Storm进行了对比分析,并搭建了适用于数字孪生及大数据在热力系统建模领域应用的大数据分布式集群平台;在该集群上实现了大数据的存储管理,以及大数据分布式计算,研究了基于大数据平台的数据驱动建模理论,包括支持向量回归建模、极限学习机建模、智能辨识优化算法以及即时学习等基本理论。（2）针对数据驱动建模方法的研究,提出一套基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法。采用“主成分+互信息”的方法获得输入和输出变量之间的相关程度,确定权重因子,然后利用“欧式距离+角度”定义一种加权综合相似度度量函数。在离线状态下,利用改进遗传模拟退火模糊聚类方法进行工况划分;进行工况预测时,采用一种多层次综合相似度度量的相似工况快速识别方法构建相似工况训练集,即根据两级搜索的策略实现了在线快速识别:初级识别是确定预测工况在历史工况库中所属的类别提取预测类工况,次级识别是采取基于综合相似度度量函数的相似工况识别方法,在历史数据库中针对预测类工况的快速识别;局部模型建模方法是在Spark计算框架下,对Spark

文章来源：《热力透平》 网址: http://www.relitouping.cn/qikandaodu/2022/0131/493.html

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