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在线机组热力系统性能计算中,汽轮机的排汽通常处于湿蒸汽区,排汽干度目前无法实现直接测量。对此,将神经网络方法应用于汽轮机排汽焓的估算,通过分析汽轮机排汽焓的影响因素,并对数据进行无量纲化处理,对BP神经网络在不同训练函数下的计算精度与速度,以及BP神经网络与RBF神经网络计算排汽焓的准确度进行比较。结果表明:BP神经网络对训练函数的依赖程度较大,部分函数在计算中随机性较强、计算时间较长;traingdx、trainscg和trainoss 3个函数计算时间较短、计算精度较高,可作为训练函数;RBF神经网络的计算误差较BP神经网络大,但其自适应能力强,对训练函数的依赖程度较小,在训练样本足够多时,可以减小其计算误差。 相似文献
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汽轮机低压缸排汽焓的计算是火电机组性能监测的重要环节.针对现有汽轮机低压缸排汽焓计算模型存在的局限性,提出一种排汽焓的热力学近似计算模型.该模型将低压缸、凝汽器及相对应的回热加热器视为开口热力系,根据开口热力系的能量平衡方程计算出低压缸的排汽焓.该方法避开了对低压缸湿蒸汽区的计算,具有较高的计算精度. 相似文献
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基于双隐层径向基过程神经网络的汽轮机排汽焓在线预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现机组经济性能在线诊断,将双隐层径向基神经网络方法引入汽轮机排汽焓在线预测计算,建立了汽轮机排汽焓特性与相关运行参数之间的复杂关系模型。并以某300MW机组汽轮机末级抽汽及排汽焓值为例进行了在线计算。结果表明:该方法在线预测汽轮机排汽焓值的平均相对误差小于1%,比BP神经网络的精度更高,同时具有训练速度快、结构简单、精度高等特点,是一种行之有效的预测方法。 相似文献
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针对汽轮机排汽焓的计算是火电机组热经济性在线分析的难点,提出了采用遗传算法(GA)对基于支持向量回归机(SVR)的预测模型参数进行优化,利用优化后的模型(GA-SVR)对汽轮机排汽焓进行预测研究。以某300 MW汽轮机组为例进行了排汽焓的在线计算,并与常规SVR模型和BP-ANN模型进行对比。结果表明,该方法能够较为准确地在线预测汽轮机排汽焓值,可为火电机组的在线性能监测提供有效的手段。 相似文献
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汽轮机排汽比焓的在线计算是火电机组热力性能试验及性能在线监测中的重要环节,而现有的汽轮机排汽比焓在线计算方法均在不同程度上存在一定的局限性.采用常用的排汽比焓计算方法,即能量平衡法、曲线外推法、等效焓降法、弗留格尔公式法、相对内效率法分别对某台N220-12.7型汽轮机的排汽比焓进行了实例计算.通过对计算结果的分析比较,得出这几种计算方法各自的适用条件及其改进措施. 相似文献
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汽轮机排汽焓的在线计算是火电机组热力性能试验及机组性能在线监测中的重要环节,而现有的汽轮机排汽焓在线计算方法在不同程度上存在一定的局限性。采用几种常用排汽焓计算方法(能量平衡法、曲线外推法、等效焓降法、弗留格尔公式法、相对内效率法),对某电厂220MW汽轮机组的排汽焓进行了计算。通过对计算结果的分析比较,得出上述几种计算方法各自的适用条件及其改进措施。 相似文献
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为了提高电力系统短期负荷预测的精度,文中提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的负荷预测方法。影响负荷的因素作为神经网络的输入变量,太多输入变量会加大神经网络的训练负担,运用核主成分分析的方法对初始神经网络输入变量进行非线性降维,将降维后的数据作为神经网络新的输入变量,并对神经网络的训练算法进行改进,以加快收敛速度,最后在每一个时刻点上建立模型进行预测。采用文中提出的方法对甘肃某地区2014年的负荷进行预测,并与已有的BP神经网络方法和PCA-BP神经网络方法进行对比,结果表明该方法可提高负荷预测的精度。 相似文献
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支持向量机在电站汽轮机排汽焓在线预测中的应用 总被引:8,自引:2,他引:6
为实现机组经济性能在线诊断,将支持向量机(SVM)方法引入电站汽轮机排汽焓在线预测领域。该预测方法很好地建立了电站汽轮机排汽焓特性与相关运行参数之间的复杂关系模型,并考虑到相关运行参数之间的耦合性,具有预测能力强、全局最优及泛化性能好等优点。将该SVM方法分别应用于某200 MW机组和300 MW机组中,对于200 MW机组,经过训练后的SVM模型对检验样本排汽焓进行预报,均方根误差和平均相对误差分别为0.110%和0.101%,相当于反向传播(BP)网络模型的38.87%和38.11%,径向基函数(RBF)网络模型的52.38%和49.75%;同理,对于300 MW机组,其均方根误差和平均相对误差分别为0.057%和0.069%,相当于BP网络模型的29.61%和25.45%,RBF网络模型的41.57%和34.97%。结果表明:SVM方法优于BP及RBF神经网络法,能很好地满足预测要求。 相似文献
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排汽焓是汽轮发电机组热经济性诊断必不可少的一个参数。通过汽轮机功率方程与灰色关联分析(grey correlation analysis,GCA)理论确定了模型的输入变量,利用万有引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)优化了最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的惩罚因子μ以及核径向范围σ2个参数。通过比较分析,选用RBF_kernel为LSSVM的核函数。以GCA-GSA-LSSVM为基础,建立了预测汽轮机排汽焓的数学模型,并将其与BP神经网络、RBF神经网络进行对比,同时分析了该数学模型的鲁棒性。结果表明基于GCA-GSA-LSSVM的汽轮机排汽焓预测模型具有精度高、泛化能力强、鲁棒性强等优点,该方法为精确预测机组节能潜力提供了一种有力的工具。 相似文献