基于神经网络的凝汽器污垢热阻预测模型

• 作者: 吴昭延 王傲男 王子光 田松峰 魏言
• 来源期刊: 热力发电
• 学科: 工学
• 关键词: Elman神经网络 粒子群算法 凝汽器 污垢热阻 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 热能科学研究
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: TK264.1
• 字数: 3346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19666/j.rlfd.201807145

摘要

针对凝汽器污垢热阻难以预测的问题,采用改进粒子群算法优化的Elman神经网络建立凝汽器污垢热阻预测模型.根据粒子个体与全局的认知能力动态调整惯性权重,改进粒子群算法,提高算法收敛精度和速率,利用改进的粒子群算法优化神经网络的权值和阀值,提升模型的预测能力.以某电厂300 MW机组凝汽器清洗后的运行状况搭建模型,将预测值与实际值进行对比,验证模型准确性.结果表明,改进后的预测模型具有更好的精度和适应能力,为凝汽器污垢热阻预测和清洗时间间隔提供了理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田松峰	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	77	614	11.0	21.0
2	王傲男	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	6	4	1.0	2.0
3	魏言	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	5	4	1.0	2.0
4	王子光	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	4	4	1.0	2.0
5	吴昭延	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	3	3	1.0	1.0