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利用LSTM的大型汽轮机主蒸汽流量测量

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主蒸汽流量的准确测量对大型汽轮机的正常运行至关重要,传统测量方法工作量大且测量精度不高.为了提高主蒸汽流量的测量精度,以某600MW大型汽轮机为研究对象,提出一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的汽轮机主蒸汽流量测量模型,同时分析了调节级后压力的非正常波动对模型的影响.研究结果表明:LSTM模型能够实现主蒸汽流量的精确测量,平均百分比绝对误差(MAPE)为0.799%、均方根误差(RMSE)为15.132;调节级后压力在10%和1.2MPa范围内波动时,MAPE不大于1%、RMSE不大于20.LSTM模型具有较高的测量精度与较好的稳定性,研究结果对汽轮机主蒸汽流量测量具有一定参考价值.
The Main Steam Flow Measurement of Large Steam Turbine Based on LSTM

Steam TurbineMain Steam Flow RateLSTMMeasurement AccuracyDeviation

李浩、李路江、宁大鑫、韩旭

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国网河北能源技术服务有限公司,河北 石家庄 050000

华北电力大学河北省低碳高效发电技术重点实验室,河北 保定 071003

汽轮机 主蒸汽流量 LSTM 测量精度 偏差

国家电网河北能源技术服务有限公司科技项目河北省自然科学基金

TSS2020-18E2020502001

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.393(11)
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