公开(公告)号：CN113111456B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202110372207.1

申请日：2021-04-07

申请人： 东南大学溧阳研究院 ,  东南大学

发明人： 孙立 ,  孙守泰 ,  李实 ,  薛亚丽

IPC分类号： G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F119/08

摘要： 本发明公开了一种燃气轮机关键运行参数在线区间辨识方法，利用基于Rowen模型的燃气轮机建模方法，在此基础上提出了将贝叶斯回归方法运用到燃气轮机关键运行参数辨识中，通过对机组运行中工况的实时变化进行参数在线区间辨识，能够实时的辨识关键运行参数，不仅更为贴合机组运行的现场工况，而且由于贝叶斯回归独特的区间辨识特征，辨识的参数更具合理性和准确性等优点。

公开(公告)号：CN113111456A

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202110372207.1

申请日：2021-04-07

申请人： 东南大学溧阳研究院 ,  东南大学

发明人： 孙守泰 ,  李实 ,  孙立 ,  薛亚丽

IPC分类号： G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F119/08

摘要： 本发明公开了一种燃气轮机关键运行参数在线区间辨识方法，利用基于Rowen模型的燃气轮机建模方法，在此基础上提出了将贝叶斯回归方法运用到燃气轮机关键运行参数辨识中，通过对机组运行中工况的实时变化进行参数在线区间辨识，能够实时的辨识关键运行参数，不仅更为贴合机组运行的现场工况，而且由于贝叶斯回归独特的区间辨识特征，辨识的参数更具合理性和准确性等优点。

公开(公告)号：CN115291509B

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202210729545.0

申请日：2022-06-24

申请人： 东南大学溧阳研究院

发明人： 孙立 ,  孙守泰 ,  李实 ,  薛亚丽 ,  钱俊良 ,  周吉

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明公开了基于混合深度学习模型的燃气轮机动态参数在线辨识方法，包括：建立燃气轮机系统的动态机理模型；根据动态机理模型设置燃气轮机的输入数据和动态参数，得到模拟运行数据作为输出数据，将对应的输入数据、输出数据和动态参数作为训练集；建立LSTM‑GPR混合深度学习模型；利用训练集对LSTM‑GPR混合深度学习模型进行网络训练和权重系数学习；利用独立的验证集对燃气轮机动态参数在线辨识效果进行校核。本发明的动态参数辨识方法不受现场运行条件的限制，充分覆盖实际对象的不确定变化范围，能够对燃气轮机参数动态变化过程实现在线实时辨识，辨识结果具有均值点估计及置信区间范围，解决了燃气轮机非线性动态参数难以在线实时辨识的问题。

公开(公告)号：CN115291509A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210729545.0

申请日：2022-06-24

申请人： 东南大学溧阳研究院

发明人： 孙立 ,  孙守泰 ,  李实 ,  薛亚丽 ,  钱俊良 ,  周吉

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明公开了基于混合深度学习模型的燃气轮机动态参数在线辨识方法，包括：建立燃气轮机系统的动态机理模型；根据动态机理模型设置燃气轮机的输入数据和动态参数，得到模拟运行数据作为输出数据，将对应的输入数据、输出数据和动态参数作为训练集；建立LSTM‑GPR混合深度学习模型；利用训练集对LSTM‑GPR混合深度学习模型进行网络训练和权重系数学习；利用独立的验证集对燃气轮机动态参数在线辨识效果进行校核。本发明的动态参数辨识方法不受现场运行条件的限制，充分覆盖实际对象的不确定变化范围，能够对燃气轮机参数动态变化过程实现在线实时辨识，辨识结果具有均值点估计及置信区间范围，解决了燃气轮机非线性动态参数难以在线实时辨识的问题。