【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助(12Q39);河北省自然科学基金项目(E2012502016)~~
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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。
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