基于PCA-MEA-WNN模型的燃烧不稳定性检测方法

作     者：黄伟 李常伟 席建忠 HUANG Wei;LI Changwei;XI Jianzhong

作者机构：上海电力大学自动化工程学院上海200090 杭州华电江东热电有限公司杭州310000 

出 版 物：《动力工程学报》 (Journal of Chinese Society of Power Engineering)

年 卷 期：2021年第41卷第4期

页      面：286-293页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：上海市“科技创新行动计划”地方院校能力建设专项资助项目(19020500700) 中国华电集团有限公司2019年度重点科技资助项目(CHDKJ19-01-80) 

主　　题：燃气轮机 燃烧 不稳定性 MEA PCA WNN 

摘      要：为检测燃气轮机燃烧室压力的异常情况及监测其实时压力变化趋势,提出了一种基于主元分析法(PCA)、思维进化算法(MEA)和小波神经网络(WNN)相结合的模型(即PCA-MEA-WNN模型):首先采用PCA对电厂原始数据清洗并预处理,然后通过MEA优化WNN,找到最优解,建立评价模型性能的指标,再引入偏离度量化预测值与观测值的偏离程度,通过滑动窗口法设置预警阈值以达到超限报警的目的。在某燃气-蒸汽联合循环发电机组仿真平台验证模型,并导入某电厂实际运行数据进行仿真。结果表明:PCA-MEA-WNN算法可及时反映燃烧室压力异常情况,检测到燃烧不稳定性并发出预警,具有更精准的预测结果和泛化能力,拟合度更高,大大减小了误差,有助于燃烧室的实际运行分析。