论文部分内容阅读
借助神经网络较强的非线性拟合能力,网络泛化及容错能力构建了基于BP神经网络的热经济性在线计算模型。以某台320MW机组为例,针对特定的热经济性指标,根据指标的热力学特性,充分利用神经网络的优点构建了汽轮机热耗率的模型。与常规方法计算所得结果的对比表明,该模型具有较高的准确性和稳定性,非稳态运行引起的参数波动对其计算结果影响很小,为热经济性指标在线计算提供了一种新的思路和方法。