基于复合BP神经网络的天然气工况监测系统研究

• 作者: 沈国良 苏祥伟 谭汉 邵迪
• 来源期刊: 浙江电力
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 数据挖掘 流调模型 工况监测
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 发电技术
• 页码范围: 110-114
• 页数: 5页
• 分类号: TM61
• 字数: 2942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.201903020

摘要

天然气站场无人化建设规划中,对于供天然气发电机组的电厂站,由于机组负荷大,工况变化复杂,建立有效的工况分析和预警机制一直是管网调度的难题.因此,应用Levenberg-Marquardt法和共轭双极法各自训练2个独立的BP神经网络,分别用于整体计算和小流量区修正,以此通过复合网络的形式建立天然气电厂站输配调节的流调模型,在此基础上通过比对相同工况下现场反馈流量和模型计算流量来实现工况监测和预警的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈国良		7	6	1.0	2.0
2	谭汉		2	5	1.0	2.0
3	邵迪		2	5	1.0	2.0
4	苏祥伟		1	4	1.0	1.0