水电机组效率的神经网络算法

【摘要】：水电站优化运行要求具有连续水位和导叶开度下的效率特性曲线 对此提出用BP神经网络方法计算机组效率 ,并建立了BP神经网络模型 ,以现场效率试验数据作为样本进行训练 ,并用训练好的网络计算该机组的效率 网络的训练速度及计算结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,精度高 ,为计算水电站任意水头及导叶开度下的机组效率提供了新思路和新方法 ,可用于指导水电机组的优化运行 【作者单位】： 河海大学水利水电工程学院 河海大学水利水电工程学院 河海大学水利水电工程学院
【关键词】： BP神经网络 归一化 网络学习 效率计算
【分类号】：TM312
【正文快照】： 挖掘水电站生产潜力 ,提高水电机组的运行水平 ,实现水电站的安全、可靠、经济和优化运行 ,需要知道机组在连续水头和导叶开度下的效率特性曲线 此时 ,一般需要进行水轮发电机组的原型或现场效率试验 ,获得有限个水头和导叶开度下机组的出力、流量、效率等试验数据 ,并据此

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