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基于神经网络的重型燃气轮机启动过程建模研究

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分别选取NARX神经网络和Elman网络作为建模工具，利用重型燃气轮机现场运行数据，对启动过程进行动态工况建模，实现主要运行参数的预测。通过对训练误差函数中的输出参数高数值样本点赋予更高权重值，获得了对高数值区域预测精度更高的网络个体。对于多组样本序列数据的训练问题，提出样本序列拼接、拼接点权重值置零的训练方式。比较Elman网络和NARX神经网络在不同测试条件下的预测表现，结果显示了Elman应用的局限性。研究成果可为神经网络在燃气轮机建模中的应用提供参考。
Study on Start-Up Operation Modeling of Heavy Duty Gas Turbine Based on Neural Network

张兆宇、刘尚明

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清华大学 能源与动力工程系 热科学与动力工程教育部重点实验室,北京100084

重型燃气轮机 动态建模 NARX神经网络 Elman网络

国家科技重大专项

2017-V-0005-0055

2020

10.13707/j.cnki.31-1922/th.2020.03.001

热力透平
上海汽轮机厂有限公司

热力透平

影响因子：0.362
ISSN：1672-5549
年,卷(期)：2020.49(3)
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