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燃气—蒸气联合循环的神经网络变工况模拟 被引量:6

Simulation on load variation of combined cycle by ANN
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摘要 燃气—蒸汽联合循环的变工况模型是多机组发电厂负荷优化的基础,而影响联合循环实际工况的非线性因素众多,依据热力学模型准确建模有较大困难。本文采用近代人工神经网络对GE的9F级燃气—蒸汽联合循环建立变工况模型,分析模型可行性和讨论相关结论。 Load variation model of combined cycle is the basic of optimal work for the power plant. Many nonlinear factor have effect on load variation of combined cycle.This article will use Artificial Neural Network(ANN) to simulate the performance of combined cycle when the load changed,then discuss the result and give scane suitable advice.
作者 刘尚明 王纯
出处 《燃气轮机技术》 2006年第4期20-24,共5页 Gas Turbine Technology
基金 国家863计划"重型燃气轮机"资助项目
关键词 联合循环 神经网络 变工况 combined cycle ANN load variation
  • 相关文献

参考文献5

  • 1神经网络理论与MATLAB7实现[M].北京:电子工艺出版社,2005.
  • 2肖睿,唐胜利,曹宏.联合循环电站在线性能计算及分析诊断[J].热能动力工程,2004,19(6):617-619. 被引量:3
  • 3Combined Cycle Unit.T216 Gross Equipment Performance Curves[ Z].GE Power System.
  • 4F Combined Cycle Unit.T221 Thermal Performance Monitoring Calculations[Z].GE Power System.
  • 5Final Customer Heat Balances.STAG 109FA Combined Cycle Plant[Z].GE Power Sytem.

二级参考文献2

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  • 2WERBOS P J. Backpropagation through time: What it does and how to do it[J]. Proceedings of the IEEE, 1990,78:1550-1560.

共引文献9

同被引文献71

引证文献6

二级引证文献18

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