论文摘要
目前常用的水轮机特性曲线模型包括线性模型和非线性模型,它们都是根据描述水轮机内外特性的方程或试验数据得到的。然而在建模的过程中,各种误差难以避免,如模型误差、测量误差和读数误差等,可能造成预测值与实际值不相符,影响模型的精度。同时,有关水轮机特性曲线模型修正的文献较少,缺乏行之有效的方法或准则,不利于相关研究成果的实际应用。本文以水轮机神经网络模型为例,提出了基于输入-输出修正的水轮机特性曲线精细化建模方法,并验证了该方法的有效性。首先根据模型综合特性曲线和边界条件,分别建立混流式和轴流式两种机组的非线性特性曲线模型。其次利用粒子群优化算法和二次多项式逼近原理,依次对模型输入和输出参数进行修正,得到最优修正系数。最后整合原始模型和修正部分,得到水轮机特性曲线的精细化模型。试验结果表明该方法能够有效提高模型的仿真精度,对研究真实机组的非线性特性具有重要意义。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘冬,胡晓,曾荃,周昊恺,肖志怀
关键词: 水轮机,模型修正,神经网络,粒子群算法
来源: 水利学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 水利水电工程,电力工业
单位: 武汉大学动力与机械学院,武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室
基金: 国家自然科学基金项目(51379160)
分类号: TV734.1
DOI: 10.13243/j.cnki.slxb.20180865
页码: 555-564
总页数: 10
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