水电机组效率的神经网络算法

水电站优化运行要求具有连续水位和导叶开度下的效率特性曲线。本文提出用BP神经网络方法计算机组效率，并建立了BP神经网络模型，以现场效率试验数据作为样本进行训练，并用训练好的网络计算该机组的效率。网络的训练速度及计算结果表明，该算法收敛速度较快，精度高，为计算水电站任意水头及导叶开度下的机组效率提供了新思路和新方法，可用于指导水电机组的优化运行。