窦征立，王亚刚

(上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093)

天然气储量丰富，具有热值高、燃烧产物对环境污染较小等优点，工业和生活需求量日益增多，这也使得燃气-蒸汽联合循环发电机组总装机容量逐年增加[1-3]。因此，对燃气-蒸汽联合循环发电机组系统模型建模则变得越来越重要。但是燃气-蒸汽联合循环发电机组非线性和强耦合的特点，使得燃气轮机的负荷在快速变化时，一些参数的快速变化会导致主蒸汽压力发生变化，影响发电机的出力，同时也会反过来影响联合循环机组的整体负荷，进一步影响供热品质。

神经网络[4]的计算能力通过其大规模并行分布式结构以及其学习能力和由此带来的泛化能力来体现。同时，神经网络也具有非线性、输入输出映射、容错性等优良特性。Elman神经网络具有良好的非线性动态特性，可以对时间序列数据上一时刻的输入输出数据进行充分地学习，以便对下一时刻的输出进行预测。本文将对燃气-蒸汽联合循环机组燃烧室模型进行建模。

1 燃气-蒸汽联合循环发电机组温度模型

燃气-蒸汽联合循环发电机组[5]通常由燃气轮机、蒸汽轮机、余热锅炉等设备组成。燃气轮机在整个联合循环发电机组中起着关键作用[6]，一般由压气机、燃烧室、透平三大部件组成。燃烧室在燃汽轮机中起到了承前启后的作用。

燃气轮机主控制系统[7]包含有燃气轮机的启动控制系统、转速控制系统、加速度控制系统、温度控制系统、停机控制系统和手动FSR(Fuel Stroke Reference)控制系统，这些控制系统通过改变FSR值来改变燃料量的输入。……