电站锅炉水冷壁积灰结渣仿真模型的建立(2)

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结论

神经网络可以任意近似非线性函数和动态系统，是多变量非线性对象建模的有力工具，对于电站锅炉炉膛受热面，采用神经网络建立水冷壁积灰结渣仿真模型优于其它方法，可以提高炉膛辐射换热过程的仿真精度，为进一步实现电站仿真机的智能优化吹灰仿真打下了坚实基础。

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时间

图２炉膛污染的仿真情况

Ｆｉｇ．２

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污染逐渐加重，洁净因子缓慢减小，吹灰后受热面变得清洁，洁净因子快速增大，而后洁净因子再次缓慢减小，吹灰后洁净因子又快速增大，符合实际锅炉水冷壁污染变化的情况。

作者简介：李智（１９６３一），男，辽宁沈阳人，沈阳工程学院高

级工程师，博士，主要从事锅炉热工与优化控制、电站计算机仿真

等方向的研究。

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行监视，并可以加入断点对虚拟ＤＰＵ进行调试。

综上所述，虚拟ＤＰＵ技术在仿真中的应用，可以极大提高仿真机中ＤｃＳ控制系统仿真的逼真度，与激励式仿真机相比，可以减少系统采购的成本，是未来仿真机发展的一个方向。该技术仿真逼真度大大超过了传统的ＤＣＳ仿真模式，在九江３５０ＭＷ仿真机中的应用中取得很好效果。

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作者简介：张平（１９６２一），男，湖北成宁人，华中电力培训中心高级工程师，主要从事火电机组和电网仿真机电气系统和控制系统的模型研究。

万方数据　

电站锅炉水冷壁积灰结渣仿真模型的建立

作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：

李智， 裴振英， 于贵君， LI Zhi， PEI Zhen-ying， YU Gui-jun沈阳工程学院,仿真技术中心,辽宁,沈阳,110036电力科学与工程

ELECTRIC POWER SCIENCE AND ENGINEERING2005(2)

参考文献(7条)

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