基于BP神经网络的汽轮机调阀流量特性校正

摘要：

汽轮机调阀实际流量特性与理想流量特性偏差大,将直接影响机组一次调频和负荷控制能力,甚至影响机组运行稳定性和安全性.传统调阀流量特性的校正多依靠技术人员的经验,校正效果不理想.为了获得更好的校正效果,基于试验测得的实际调阀流量特性,运用最小二乘法对实测数据进行辨识建模,确定最优调阀流量特性曲线,并利用BP神经网络模型预测出修正量,以对综合阀位进行校正.试验结果表明,校正后的汽轮机调阀流量曲线具有良好的线性度,从而可提高机组网源协调能力.

关键词：调阀、流量特性、神经网络、校正

所属期刊栏目：33

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2017-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：60-64