电站仿真机能够实现运行人员培训、控制系统优化、故障分析、机组设计分析等功能,它的存在保障了电站运行过程的安全性和经济性。仿真机的开发分为建模过程和调试过程,建模过程中采用先进的图形化建模方法,效率较高;调试过程存在大量的难以避免的重复性、经验性、试凑性工作,降低了仿真机的开发效率。仿真模型动态参数自整定研究对于缩短仿真机开发时间、提高调试效率和调试精度有着重要的作用。本文利用IMAGE仿真支撑平台建立了超超临界火电机组锅炉制粉和风烟系统的动态仿真模型;结合现场数据和遗传算法得到了该系统主要设备传递函数形式的验证模型;最终利用遗传算法实现对应的仿真模型的动态参数自整定。主要内容如下:首先,以机组设计数据和结构数据为基础,基于IMAGE仿真支撑平台建立了制粉和风烟系统动态仿真模型。将建立的模型与机组其他子系统模型以及虚拟DCS系统相连,完成了仿真机从冷态启动到满负荷再到冷态停机的全过程仿真。对仿真机进行动态仿真实验,分析模型各输出参数的动态响应情况,验证了其动态特性的合理性。其次,以制粉与风烟系统的主要设备中速磨煤机和空气预热器为研究对象,基于辨识思想和现场数据,对辨识对象的闭环可辨识性进行验证后,利用遗传算法实现它们在不同负荷下的动态模型参数辨识,并选取机组不同时段的运行数据对辨识模型的可靠性进行验证。辨识模型作为仿真模型动态参数自整定的准则模型和整定效果的验证模型。最终,对中速磨煤机和空气预热器仿真模型进行阶跃输入扰动,根据仿真模型的输入输出数据,辨识得到其传递函数具体参数值,并与验证模型对比,分析仿真模型与验证模型之间的差异。基于小扰动分析和拉普拉斯变换,推导仿真模块数学模型的传递函数形式,据此分析各传递函数参数的物理意义和仿真误差存在的原因。为了缩小仿真误差,提出动态特性修正系数的概念,基于遗传算法完成仿真模型动态参数自整定。