基于改进算法的BP神经网络在水轮机组建模中的应用

水轮机组的出力与进入机组的水流量成正比,一般通过控制导叶开度来控制水轮机的流量。然而,导叶开度与水轮机的出力之间呈严重的非线性关系。为保证水轮机组稳定运行,建立开度与出力之间的关系模型十分有意义,但两者关系的非线性使建模工作变得比较困难。BP神经网络作为一个先进智能算法常被应用到非线性建模中,现利用2种改进的BP算法对某水电站采集的有关数据进行训练,辨识出开度与有功功率的关系模型,最后通过测试数据验证模型的准确性,证明BP神经网络在建模中应用的可行性。