再热汽温神经网络预测模型的构建及仿真

• 作者: 吕震中 张韵辉 赵宇红
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 改进遗传算法 神经网络 再热汽温
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 29-33,89
• 页数: 6页
• 分类号: TK323
• 字数: 5710字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2006.01.007

摘要

在火电机组运行过程中,提高再热汽温预测精度对于提高机组运行经济性、可靠性具有重要意义.影响再热汽温的因素错综复杂,采用传统方法难以建立精确的数学模型,或模型预测精度不高.混沌理论的发展为这一问题的研究提供了新的思路.本文在揭示再热汽温混沌特性的基础上,利用混沌特性处理输入样本及确定神经网络结构,将神经网络与改进型遗传算法结合,构建了基于改进型遗传算法的再热汽温神经网络预测模型.仿真结果表明,该模型相对误差的最大绝对值仅为0.068 12%,收敛速度快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕震中	东南大学动力系	96	1595	22.0	36.0
2	张韵辉	东南大学动力系	10	99	4.0	9.0
3	赵宇红	南华大学电气工程学院	43	213	6.0	13.0