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基于实时数据的火电机组模型参数辨识方法的开题报告
开题报告
题目：基于实时数据的火电机组模型参数辨识方法
一、研究背景和意义
火电机组是电力系统的重要组成部分，对于保障电网稳定运行具有至关重要的作用。在火电机组长期运行过程中，由于机器的老化、随机故障等原因，往往会导致机组参数的变化，从而影响机组的稳定性和性能。因此，对于机组参数的辨识和校正具有重要意义。
现有的火电机组模型参数辨识方法大多为离线辨识，即通过采集历史数据进行离线处理，得到机组的模型参数。这种方法存在的问题是，只能反映机组的历史状态，无法反映实时的参数变化，难以对机组进行精准预测和调节。
因此，本研究的目的是基于实时数据，探究一种新的火电机组模型参数辨识方法，用于实现对机组实时参数的预测和校正，从而提高机组的运行稳定性和经济性。
二、研究内容和方案
（一）研究内容
该研究将针对现有火电机组模型参数辨识方法的不足，综合运用数学建模、数据采集、机器学习等技术手段，通过实时采集机组的运行数据，以及相关情况的记录，来建立火电机组的全局运行模型，并基于数据处理技术，实现火电机组的实时参数辨识和预测。
具体研究内容如下：
1.基于机组运行特性和运行环境参数，初步建立火电机组的全局运行模型。
2.基于实时输入数据和机器学习技术，建立火电机组的实时辨识模型，并通过实时数据处理，实现对火电机组实时参数的预测和校正。
3.基于实际火电机组的数据进行仿真实验，验证所提出方法的可行性和精度。
（二）研究方案
1.首先，对火电机组的运行特性和运行环境进行调研和分析，建立机组的全局运行模型。将机组运行数据存储到历史数据库中，以备后续分析。
2.基于全局运行模型，建立机组实时辨识模型。利用机器学习算法，分析机组的历史运行数据，并训练模型。该模型可以自动识别机组的参数变化，并进行实时预测。
3.将实时采集的机组数据与全局运行模型和实时辨识模型进行整合和处理，得到机组的精确参数信息，并将其反馈给机组控制系统，实现对机组的实时调节。
4.基于实际火电机组的数据进行仿真实验，验证所提出方法的可行性和精度。
三、可行性分析
本研究的可行性主要基于以下几个方面：
1.数据方面：当前，火电机组已广泛应用于各个领域，其运行数据量庞大，在满足数据隐私要求的前提下，可以获得充足的数据，为研究提供充足的数据基础。
2.技术方面：机器学习、数据挖掘等技术手段的发展，为本研究提供了充足的技术支撑，并实现了在实时数据处理、模型的实时辨识等方面的下沉和推广应用。
3.环境方面：现在已有许多国内外的科研机构针对机组运行特性、参数辨识等问题进行了深入研究，为本研究提供充足的环境基础，并为基于实时数据的火电机组参数辨识提供了更好的背景。
四、预期成果和效益
1.提出一种基于实时数据的火电机组模型参数辨识方法，可以实现对机组实时参数的预测和校正。
2.开发出一套机组实时参数辨识系统，能够在实时数据处理和机器学习领域具有实际应用。
3.验证了所提出方法的可行性和精度，为提高机组的运行稳定性和经济性奠定了基础。
五、研究计划和进度安排
1.2021.7-2021.9：研究机组全局运行模型及其数据采集技术；
2.2021.10-2022.3：基于历史数据建立机组实时辨识模型及实时数据处理技术；
3.2022.4-2022.9：开发机组实时参数辨识系统，并进行实验证明；
4.2022.10-2022.12：完成论文概要及投稿要求的撰写、论文终稿的修改和完善。
六、参考文献
待补充。