网络首发时间:2018-09-18 15:34:12

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基于神经网络的凝汽器污垢热阻预测模型

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【作者】 田松峰吴昭延王子光王傲男魏言

【机构】 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

【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300MW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,验证其准确性。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。

【基金】 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(12Q39);河北省自然科学基金项目(E2012502016)
  • 【DOI】10.19666/j.rlfd.201807145
  • 【分类号】TM621;TP18
  • 【下载频次】15

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