| 应用 PSO 算法改进 Elman 神经网络的双压凝汽器真空预测 |
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| 引用本文： | 张利平,陈浩天,王伟锋,李开拓.应用 PSO 算法改进 Elman 神经网络的双压凝汽器真空预测[J].热力发电,2015(3):53-57. |
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| 作者姓名： | 张利平 陈浩天 王伟锋 李开拓 |
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| 作者单位： | 华北水利水电大学电力学院;西安热工研究院有限公司 |
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| 摘 要： | 为实现对凝汽器真空的优化控制,引入一种采用粒子群优化(PSO)算法改进的Elman神经网络,建立双压凝汽器真空预测模型,提出对双压凝汽器高、低压侧真空分别进行预测计算,将该模型应用于某600 MW机组的双压凝汽器真空预测,并与普通算法改进的Elman神经网络的预测结果进行比较。结果表明:采用PSO算法改进的Elman神经网络对双压凝汽器高、低压侧真空预测的收敛速度更快、精确度更高,是一种行之有效的双压凝汽器真空预测模型。
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| 关 键 词： | Elman神经网络 粒子群算法 双压凝汽器 低压侧真空 高压侧真空 预测 |
Application of PSO algorithm-modified Elman neural network in vacuum prediction for dual-pressure condensers |
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| ZHANG Liping;CHEN Haotian;WANG Weifeng;LI Kaituo.Application of PSO algorithm-modified Elman neural network in vacuum prediction for dual-pressure condensers[J].Thermal Power Generation,2015(3):53-57. |
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| Authors: | ZHANG Liping;CHEN Haotian;WANG Weifeng;LI Kaituo |
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| Affiliation: | ZHANG Liping;CHEN Haotian;WANG Weifeng;LI Kaituo;School of Electric Power,North China University of Water Resources and Electric Power;Xi’an Thermal Power Research Institute Co. ,Ltd.; |
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