基于灰色神经网络的凝汽器水侧清洁系数预测

【摘要】：分别采用灰色模型、神经网络以及串联灰色神经网络对某机组凝汽器水侧清洁系数进行预测。结果表明,串联灰色神经网络模型优于单一预测模型,其预测值更接近真实值,在网络训练过程中实现了误差可控,将该模型用于凝汽器水侧清洁系数的预测可行。在实际应用中,可根据前3个清洗周期某时刻的数据来预测下1个周期该时刻的清洁系数,依据所需的输入参数,即可实现在线预测凝汽器的清洁系数。 【作者单位】： 东北电力大学自动化工程学院;
【关键词】： 凝汽器 清洁系数 灰色理论 人工神经网络 灰色神经网络 预测
【分类号】：TK264.11
【正文快照】： 凝汽器清洁系数与凝汽器结垢有关,而凝汽器结垢直接影响凝汽器的传热系数,进而影响凝汽器真空。因此预测凝汽器清洁系数变化的基本趋势,建立合理的清洗策略,对电厂安全经济运行具有重要意义。当机组负荷变化不大、冷却水量不变及水质稳定的情况下,凝汽器清洁系数为时间的函数[

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