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摘要:
满足电网调度要求的实时分配方法是火电厂负荷优化分配得到推广应用的关键,综合考虑了燃料成本及污染物排放成本对传统数学模型进行改进.根据BP网络算法中误差函数、权值、阈值的计算公式推导出一种能够真正达到自适应的学习率对算法进行了改进,引入多变异位自适应遗传算法计算样本数据对BP网络进行训练.分析了实时煤耗特性曲线的获取,并探讨了基于BP网络的实时负荷优化分配方法的实现.实例计算结果:10组样本测试结果的平均相对误差仅为0.185%,且平均耗时仅为0.011s,表明了该方法在降低发电成本的同时,可有效地缩短优化计算时间.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的火电厂实时负荷优化分配
来源期刊 电力系统保护与控制 学科 工学
关键词 火电厂 负荷优化分配 实时调度 BP神经网络 多变异位自适应遗传算法
年,卷(期) 2011,(17) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 87-92
页数 分类号 TM73
字数 4952字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-3415.2011.17.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李勇 东北电力大学能源与动力工程学院 207 1756 21.0 29.0
2 曹丽华 东北电力大学能源与动力工程学院 149 1083 18.0 26.0
3 王建君 东北电力大学能源与动力工程学院 5 97 5.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
火电厂
负荷优化分配
实时调度
BP神经网络
多变异位自适应遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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