[发明专利]火电机组回路通道模型辨识方法和系统有效
申请号: | 201410798840.7 | 申请日: | 2014-12-18 |
公开(公告)号: | CN104517034B | 公开(公告)日: | 2018-04-03 |
发明(设计)人: | 陈世和;张曦;罗嘉;朱亚清;牛玉广;林忠伟;任娟娟;史玲玲;庞志强 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司电力科学研究院;华北电力大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 | 代理人: | 王程 |
地址: | 510080 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提供一种火电机组回路通道模型辨识方法和系统,上述火电机组回路通道模型辨识方法和系统,通过分别对火电机组回路通道的输入数据和输出数据进行预处理,对预处理后的输入数据和输出数据分别进行直线拟合,并对拟合后的直线分割为相应的线段,根据所述线段的斜率以及各线段的相邻的线段头和线段尾组成的线段的斜率识别信号模型,进一步辨识火电机组回路通道的模型,为控制火电机组的控制系统优化设计与调试维护提供先进的建模工具。无需获取再次切线、两点、半对数等中间量,简化了辨识火电机组回路通道的辨识过程,提高了辨识方法的实用性。 | ||
搜索关键词: | 火电 机组 回路 通道 模型 辨识 方法 系统 | ||
【主权项】:
一种火电机组回路通道模型辨识方法,其特征在于,包括如下步骤:获取火电机组回路通道的输入数据和输出数据,并对所述输入数据和输出数据进行预处理,去除误差较大的输入数据和输出数据;所述获取火电机组回路通道的输入数据和输出数据,并对所述输入数据和输出数据进行预处理,去除误差较大的输入数据和输出数据的步骤包括:获取火电机组回路通道的输入数据和输出数据;将所述输入数据和输出数据存入预设数组中;将所述预设数组的输入数据和输出数据的格式进行转换,使其满足armax模型辨识要求;分别比较所述数组包含的输入数据和输出数据的数值大小,得到输入数据和输出数据的变化趋势,根据所述变化趋势去除数组中误差较大的输入数据和输出数据;对预处理后的输入数据和输出数据分别进行直线拟合,并对拟合后的直线分割为相应的线段;分别获取所述线段的斜率以及各线段的相邻的线段头和线段尾组成的线段的斜率,根据所述斜率判定该线段对应的火电机组回路通道所处状态;根据火电机组回路通道所处状态对火电机组回路通道对应的信号进行连续信号或者阶跃信号的判断,当所述信号为阶跃信号时,根据火电机组回路通道的输入数据和输出数据辨识火电机组回路通道的模型;所述根据火电机组回路通道所处状态对火电机组回路通道对应的信号进行连续信号或者阶跃信号的判断,当所述信号为阶跃信号时,根据火电机组回路通道的输入数据和输出数据辨识火电机组回路通道的模型的步骤包括:根据火电机组回路通道所处状态,判定处于阶跃状态的线段或者直线对应的信号为阶跃信号;根据火电机组回路通道的输入数据和输出数据选择传递函数结构;其中,所述传递函数结构包括:一阶惯性环节结构、一阶惯性延迟环节结构、二阶惯性延迟环节结构;根据火电机组回路通道的输入数据和输出数据判断所述回路通道的传递函数结构,所述传递函数结构包括开环结构和闭环结构;若所述回路通道结构为开环结构,运用最小二乘法进行火电机组回路通道的参数辨识;若所述回路通道结构为闭环结构,选定PID控制器结构,采用两阶段最小二乘法进行参数辨识进行火电机组回路通道的参数辨识;根据辨识结果,判断火电机组回路通道的模型,并采用自相关函数检验法,通过检验所述传递函数结构与火电机组回路通道的输出数据的残差序列的白色性来判定模型的属性。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东电网有限责任公司电力科学研究院;华北电力大学,未经广东电网有限责任公司电力科学研究院;华北电力大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201410798840.7/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用