汽轮机功率与循环水系统功耗神经网络模型的建立及其应用

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125MW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，与传统的运行参数基准值模型和能损偏差分析方法相比，该模型具有明确的设备针对性。