基于改进型BP神经网络的火电机组初压优化
陈林霄
王惠杰
杨新健
1.电站设备状态监测与控制教育部重点实验室(华北电力大学),河北保定,0710032.电站设备状态监测与控制教育部重点实验室(华北电力大学),河北保定,0710033.电站设备状态监测与控制教育部重点实验室(华北电力大学),河北保定,071003
摘要：将先验知识和理论分析与热耗率相关联的参数作为BP神经网络的输入层参数,用灰色关联度模型进行验证;对比改进型BP神经网络与标准BP神经网络,发现改进型BP神经网络在收敛速度和误差方面比标准BP神经网络好.应用改进型BP神经网络建立起某600MW火电机组的历史数据边界参数与热耗率的非线性映射.在可行初压范围内找出了各机组负荷下的最优初压,绘制出最优初压曲线,为操作人员提供指导.
关键词：改进型BP神经网络可行初压最优初压灰色关联度
分类号：TK262(蒸汽动力工程)
论文发表日期：2013-11-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 53-56 )