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基于BP神经网络的汽轮机排汽干度在线计算  
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【英文篇名】 BP neural network based online prediction of steam turbine exhaust dryness
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【作者】 谢诞梅; 陈畅; 熊扬恒; 高尚; 王纯;
【英文作者】 XIE Danmei; CHEN Chang; XIONG Yangheng; GAO Shang; WANG Chun; School of Power and Mechanical Engineering; Wuhan University;
【作者单位】 武汉大学动力与机械学院;
【文献出处】 热力发电 , Thermal Power Generation, 编辑部邮箱 2014年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 汽轮机; 排汽干度; BP神经网络; 在线计算;
【英文关键词】 exhaust dryness; BP neural network; online prediction;
【摘要】 对于大型凝汽式汽轮机,其汽轮机末级的排汽状态点处于湿蒸汽区,由于缺乏实时有效的测量手段,汽轮机末级排汽干度难以直接确定,其计算取值一直是火电机组热力系统热经济性在线分析的难点。利用BP神经网络的非线性映射能力,以某台N1000-25/600/600型汽轮机为研究对象,建立了汽轮机末级排汽干度(排汽干度)与机组负荷和汽轮机末级排汽压力(排汽压力)的BP神经网络关系模型。将该模型通过典型工况的学习训练及校验后,用于排汽干度的全工况在线计算。结果表明,所建模型最大训练误差和最大校验误差分别为-0.006 1和-0.001 0,满足工程计算的精度要求,可用于排汽干度在线计算和预测。
【英文摘要】 In large scale condensing turbine unit,the exhaust status always lies in wet steam area.Due to the lack of effective measuring method,the exhaust dryness of the steam turbine is difficult to obtain directly,which has been the difficult problem in online economic analysis for thermal power units.By taking an N1000-25/600/600ultra-supercritical steam turbine as an example,the nonlinear mapping ability of BP neural network was used to establish a model which can reflect the relationship between exhaust dryness...
【基金】 国家自然科学基金项目(51376140)
【更新日期】 2014-10-24
【分类号】 TK262
【正文快照】 目前,常用的排汽干度计算方法有能量平衡法、曲线外推法、等效焓降法、弗留格尔公式法、相对内效率法等[1-6]。但这些计算方法所需条件较多,计算复杂,或计算精度较低,无法满足现代大型火电机组的在线监测要求。影响排汽干度的因素较多,而其主要影响因素为机组负荷和排汽压力,它

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