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基于混合神经网络的槽式太阳能集热场出口温度预测研究
被引量：
1
1
作者
闫露
雷东强
+3 位作者
李晓
徐立
董军
王志峰
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期265-273,共9页
为解决槽式太阳能集热场实际现场工况难以满足现有热性能测试标准的难题,提出一种基于混合神经网络(ALSTM)模型预测槽式太阳能集热场出口温度的方法。首先对中国科学院电工研究所延庆、常州龙腾乌拉特中旗、中广核德令哈、中船乌拉特中...
为解决槽式太阳能集热场实际现场工况难以满足现有热性能测试标准的难题,提出一种基于混合神经网络(ALSTM)模型预测槽式太阳能集热场出口温度的方法。首先对中国科学院电工研究所延庆、常州龙腾乌拉特中旗、中广核德令哈、中船乌拉特中旗4处槽式太阳能集热场动态热性能实验数据和气象数据进行预处理与相关性分析,形成训练样本数据和验证样本数据;其次对该网络模型进行训练与优化,最后进行验证,得出上述4处集热场实际出口温度与预测出口温度的最大相对误差分别为3.00%、0.31%、1.45%、1.95%。证明了该模型的预测精度较高,为槽式太阳能集热场实际现场热性能预测与评价提供了一种新的方法。
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关键词
槽式太阳能热发电系统
集热场出口温度
混合神经网络
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职称材料
题名
基于混合神经网络的槽式太阳能集热场出口温度预测研究
被引量：
1
1
作者
闫露
雷东强
李晓
徐立
董军
王志峰
机构
中北大学电气与控制工程学院
中国科学院电工研究所
中国科学院大学
中广核太阳能开发有限公司
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期265-273,共9页
基金
国家重点研发计划(2019YFE0102000)。
文摘
为解决槽式太阳能集热场实际现场工况难以满足现有热性能测试标准的难题,提出一种基于混合神经网络(ALSTM)模型预测槽式太阳能集热场出口温度的方法。首先对中国科学院电工研究所延庆、常州龙腾乌拉特中旗、中广核德令哈、中船乌拉特中旗4处槽式太阳能集热场动态热性能实验数据和气象数据进行预处理与相关性分析,形成训练样本数据和验证样本数据;其次对该网络模型进行训练与优化,最后进行验证,得出上述4处集热场实际出口温度与预测出口温度的最大相对误差分别为3.00%、0.31%、1.45%、1.95%。证明了该模型的预测精度较高,为槽式太阳能集热场实际现场热性能预测与评价提供了一种新的方法。
关键词
槽式太阳能热发电系统
集热场出口温度
混合神经网络
Keywords
trough solar thermal power system
outlet temperature of heat collector field
hybrid neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于混合神经网络的槽式太阳能集热场出口温度预测研究
闫露
雷东强
李晓
徐立
董军
王志峰
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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