基于改进型BP神经网络的火电机组初压优化

• 作者: 杨新健 王惠杰 陈林霄
• 来源期刊: 节能
• 学科: 工学
• 关键词: 改进型BP神经网络 可行初压 最优初压 灰色关联度
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 电力行业节能
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TK262
• 字数: 2457字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7948.2013.11.012

摘要

将先验知识和理论分析与热耗率相关联的参数作为BP神经网络的输入层参数,用灰色关联度模型进行验证;对比改进型BP神经网络与标准BP神经网络,发现改进型BP神经网络在收敛速度和误差方面比标准BP神经网络好.应用改进型BP神经网络建立起某600MW火电机组的历史数据边界参数与热耗率的非线性映射.在可行初压范围内找出了各机组负荷下的最优初压,绘制出最优初压曲线,为操作人员提供指导.