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超超临界机组煤水比神经网络逆模型控制的研究的中期报告
尊敬的评委、老师：
本文是关于超超临界机组煤水比神经网络逆模型控制的研究的中期报告。该研究旨在探究超超临界机组煤水比逆模型控制的方法，以提高该机组的燃煤效率，降低能耗，达到环保节能的目标。本文将从以下几个方面展开：
一、研究背景
在当今世界日益增长的能源需求下，煤炭作为世界上最主要的能源之一，也扮演着不可或缺的角色。然而，传统的煤炭燃烧方式存在一系列问题，例如碳排放、烟尘问题等。因此，如何拓展煤炭的使用方式，提高效率，降低能耗，并解决环境问题成为当今工程技术的一项重要课题。
超超临界机组是目前国内最先进的燃煤发电机组之一，其燃煤效率已达到国际领先水平。其中控制策略中的煤水比控制是至关重要的一环。因此，如何针对超超临界机组开展煤水比控制的研究，具有重要的现实意义。
二、煤水比逆模型控制原理
煤水比是指燃煤发电机组中煤和水的配比，是影响燃煤效率的重要因素。煤水比控制即是通过调节给汽机供煤的燃煤量和给锅炉供水量之间的比例，来保证发电机组工作在最佳状态。
建立煤水比逆模型控制可以分为两个步骤：
1.建立煤水比正模型
煤水比正模型是指在燃煤发电工况下，给汽机供煤的燃煤量和给锅炉供水量之间的关系建立的模型。可以利用多元回归方法和支持向量机等方法建立。
2.逆模型控制
逆模型控制是指通过正模型建立的模型，在指定机组出力下，计算出合理的煤水比，通过煤水比控制系统来实现对煤水比的调节，达到最优化运行状态。
三、煤水比逆模型控制的研究
本研究以某超超临界机组为研究对象，通过建立煤水比正模型，并应用神经网络逆模型控制方法，来进行煤水比的预测和控制。
具体步骤如下：
1.数据处理
本研究采用了机组运行实测数据，对数据进行了处理，包括数据清洗、数据统计处理和数据标准化等。
2.正模型建立
本研究采用MATLAB工具箱中的多元回归方法，建立了某超超临界机组的煤水比正模型。通过对实测数据的拟合，建立了正模型，实现对煤水比的预测。
3.神经网络逆模型控制
本研究采用BP神经网络逆控制方法，以煤水比预测值作为输入，输出煤水比控制指令，对机组进行控制。
四、研究结果
通过对机组实测数据的处理和建模，本研究得到了准确的煤水比正模型，并应用BP神经网络逆模型控制方法，取得了一定的煤水比控制效果。
本研究结果表明，神经网络逆模型控制方法可以对超超临界机组进行煤水比的控制，实现对煤水比的准确预测和调节，提高机组的运行效率，降低煤炭消耗量，达到环保节能的目的。
五、结论及展望
本研究旨在探究煤水比逆模型控制方法，通过对该方法的研究，得出了能够对超超临界机组进行煤水比控制的结论。未来，我们还将应用其他智能算法与神经网络逆模型控制相结合，进一步优化超超临界机组运行的控制策略。
总之，本研究为超超临界机组的燃煤效率提高、减少能耗、保护环境等方面提供了有益的借鉴和指导，具有较高的实用价值和推广价值。