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基于神经网络和混合遗传算法的凝汽器真空优化控制 总被引:1,自引:0,他引:1
利用人工神经网络进行凝汽器真空建模,然后采用混合遗传算法对运行工况寻优,以获得各种工况下凝汽器的最佳运行方式。通过对某电厂的300MW机组现场热态试验与计算,表明该方法可以指导运行人员进行凝汽器真空的优化调整。 相似文献
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基于广义回归神经网络的旋转机械振动特征预测 总被引:1,自引:0,他引:1
《汽轮机技术》2015,(5)
提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)模型的旋转机械振动特征预测策略,给出了一种快速的GRNN模型平滑参数的优选方法;采用滑动窗口的方法更新训练样本,以便在每步预测之前获得能反应振动最新变化趋势的网络结构,进而提高预测精度。将该方法应用于某600MW核电机组动静碰摩故障下的振动特征预测,并与粒子群算法优化的支持向量回归模型(PSO-SVM)、径向基函数神经网络(RBFNN)模型的预测结果进行了对比分析,结果表明:提出的振动预测模型的总体性能优于PSO-SVM、RBFNN模型,在学习样本数目较少的情况下也能够得到较为满意的预测结果。 相似文献
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为有效提高风电机组齿轮箱故障诊断的快速性和准确性,采用近几年出现的果蝇算法对BP神经网络进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,显著增强了BP神经网络的泛化能力和全局寻优能力。对比发现,果蝇算法优化后的BP神经网络模型具有比较好的快速性和准确的诊断能力。测试结果表明,果蝇算法优化BP神经网络对风机齿轮箱故障诊断具有可行性和有效性。 相似文献
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运用广义回归神经网络预测风电场功率 总被引:1,自引:0,他引:1
熊图 《电网与水力发电进展》2014,30(1):109-113
运用广义回归神经网络对风电场出力提前了24h预测。对引入数值气象预报信息与不引人数值气象预报信息两种情况的预测结果进行了比较分析。首先,对前15d的风功率数据进行训练,通过交叉验证,建立模型,预测了未来一天的风电场出力。然后加入历史风速数据,对历史风速和风功率进行训练,利用数值气象预报信息,预测未来1d的风功率。通过算例表明,使用广义回归神经网络模型预测未来1d的风电场出力,预测结果能够跟踪实际风功率,同时加入数值气象预报信息的预测结果较不加入数值气象预报信息的神经网络预测,精度有所提高。 相似文献
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光伏电站的输出功率会随着很多因素发生波动,若能够提高光伏系统出力预测的准确性,则能有效地降低光伏电站并网后对电网造成的冲击,提高电力系统的稳定性。建立了果蝇算法与自适应遗传算法组合优化的BP神经网络的预测模型。从预测结果可以发现,采用组合优化算法的BP神经网络模型能够有效避免地BP神经网络易陷入局部极小值点的缺陷,相比于仅优化权值和阈值的BP神经网络模型提高了预测精度,具有一定的应用价值。 相似文献
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配电网状态估计的目的是根据获取的配电网的各种量测信息,估计配电网系统的运行状态,是配电管理系统(DMS)的重要核心功能之一。根据配电网特点,以电压幅值和相角为状态变量,以量测值和估计值误差最小为目标函数,以潮流方程和估计值的上、下限为约束条件,构建配电网状态估计的优化模型,采用果蝇优化算法对该模型进行求解。算例表明,基于视觉和嗅觉的觅食行为启发的果蝇优化算法可有效求解该优化模型,具有易于实现、控制参数少和计算精度高的特点,为配电网状态估计提供了新的途径。 相似文献
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基于果蝇优化算法的汽轮机调节系统参数辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
《动力工程学报》2015,(7):556-561
为了建立用于电力系统稳定计算的汽轮机调节系统的准确模型,通过现场试验的方法得到某电厂试验数据并进行了相关预处理,采用果蝇优化算法对该电厂汽轮机调节系统各环节的参数进行辨识,最后对辨识结果进行仿真校核,给出仿真曲线与实测曲线的对比结果,并计算出各误差指标.结果表明:所采用的果蝇优化算法适用于汽轮机调节系统参数辨识,经过仿真校核得到的模型与机组实际特性趋于一致,验证了该方法的实用有效性. 相似文献
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基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断系统 总被引:1,自引:0,他引:1
凝汽器是凝汽式汽轮机的主要辅助设备之一,凝汽器系统运行中出现的故障与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示.针对此情况,结合模糊理论与神经网络两种故障诊断方法的优势,建立凝汽器故障诊断专家系统.系统采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的领域专家知识,采用神经网络进行推理,使诊断结果具有较高的可靠性. 相似文献