【摘 要】
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首次采用自组织特征映射(SOM)网络结合BP神经网络方法建立了汽轮机功率模型,利用SOM网络的聚类功能,解决了传统样本提取方法正交性和完备性差的局限性.在合肥电厂125 MW机组
【机 构】
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江西省电力试验研究院,杭州电子科技大学,东南大学
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首次采用自组织特征映射(SOM)网络结合BP神经网络方法建立了汽轮机功率模型,利用SOM网络的聚类功能,解决了传统样本提取方法正交性和完备性差的局限性.在合肥电厂125 MW机组实际运行数据的基础上进行了仿真,仿真结果表明该模型的预测计算结果与实际数据误差在1.5%之内,大部分误差不超过1%.利用该模型和建立的循环水系统功耗神经网络模型可确定不同工况下的真空运行最优值(基准值),为凝汽器真空运行最优值的确定提供了一个全新的方法.同时利用建立的神经网络模型可计算热力系统几个主要参数偏离基准值的能损偏差,与传
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