基于复合BP神经网络的天然气工况监测系统研究

基于复合BP神经网络的天然气工况监测系统研究

论文摘要

天然气站场无人化建设规划中,对于供天然气发电机组的电厂站,由于机组负荷大,工况变化复杂,建立有效的工况分析和预警机制一直是管网调度的难题。因此,应用Levenberg-Marquardt法和共轭双极法各自训练2个独立的BP神经网络,分别用于整体计算和小流量区修正,以此通过复合网络的形式建立天然气电厂站输配调节的流调模型,在此基础上通过比对相同工况下现场反馈流量和模型计算流量来实现工况监测和预警的目的。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 研究背景
  • 2 模型建立
  •   2.1 数据的预处理
  •   2.2 神经网络结构
  • 3 实际应用
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 沈国良,苏祥伟,谭汉,邵迪

    关键词: 神经网络,数据挖掘,流调模型,工况监测

    来源: 浙江电力 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程,电力工业

    单位: 浙江浙能天然气运行有限公司,浙江浙能技术研究院有限公司

    基金: 浙江浙能天然气运行有限公司2017年科技项目(ZNKJ-2017-057)

    分类号: TU996;TM621

    DOI: 10.19585/j.zjdl.201903020

    页码: 110-114

    总页数: 5

    文件大小: 674K

    下载量: 183

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