水電機組效率的神經網絡算法

【摘要】：水電站優(yōu)化運行要求具有連續(xù)水位和導葉開度下的效率特性曲線 對此提出用BP神經網絡方法計算機組效率 ,并建立了BP神經網絡模型 ,以現(xiàn)場效率試驗數(shù)據作為樣本進行訓練 ,并用訓練好的網絡計算該機組的效率 網絡的訓練速度及計算結果表明 ,該算法收斂速度較快 ,精度高 ,為計算水電站任意水頭及導葉開度下的機組效率提供了新思路和新方法 ,可用于指導水電機組的優(yōu)化運行 【作者單位】： 河海大學水利水電工程學院 河海大學水利水電工程學院 河海大學水利水電工程學院
【關鍵詞】： BP神經網絡 歸一化 網絡學習 效率計算
【分類號】：TM312
【正文快照】： 挖掘水電站生產潛力 ,提高水電機組的運行水平 ,實現(xiàn)水電站的安全、可靠、經濟和優(yōu)化運行 ,需要知道機組在連續(xù)水頭和導葉開度下的效率特性曲線 此時 ,一般需要進行水輪發(fā)電機組的原型或現(xiàn)場效率試驗 ,獲得有限個水頭和導葉開度下機組的出力、流量、效率等試驗數(shù)據 ,并據此

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