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题名神经网络算法在汽轮机排汽焓估算中的应用
被引量：8
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作者
吴俊杰
侯宏娟
杨勇平
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机构
华北电力大学新能源国家重点实验室
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出处
《热力发电》
CAS
北大核心
2014年第8期125-130,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51206049)
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2012AA050604)
新能源电力系统国家重点实验室开放课题(LAPS13002)
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文摘
在线机组热力系统性能计算中,汽轮机的排汽通常处于湿蒸汽区,排汽干度目前无法实现直接测量。对此,将神经网络方法应用于汽轮机排汽焓的估算,通过分析汽轮机排汽焓的影响因素,并对数据进行无量纲化处理,对BP神经网络在不同训练函数下的计算精度与速度,以及BP神经网络与RBF神经网络计算排汽焓的准确度进行比较。结果表明:BP神经网络对训练函数的依赖程度较大,部分函数在计算中随机性较强、计算时间较长;traingdx、trainscg和trainoss 3个函数计算时间较短、计算精度较高,可作为训练函数;RBF神经网络的计算误差较BP神经网络大,但其自适应能力强,对训练函数的依赖程度较小,在训练样本足够多时,可以减小其计算误差。
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关键词
汽轮机排汽焓
估算
BP神经网络
RBF神经网络
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Keywords
steam turbine
exhaust enthalpy
prediction
BP neural network
RBF neural network
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分类号
TK263.1
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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