基于L-M算法的火电厂实时数据神经网络预测模型研究

提出了一种建立在BP神经网络上的基于Levenberg-Marquardt(简称L-M)算法的火电厂实时数据神经网络预测模型,以减少训练次数和提高训练精度。通过对某电厂300MW机组高压加热器进口温度进行训练和校核,分析了数据预处理的重要性。仿真结果表明,该模型能够获得未来时刻合理的预测结果,可用于缺失数据补充和实时数据校核,提高数据可靠性,适用于在线对未来状态的评价,为状态检修提供参考依据。

表面式空冷系统特点及可靠性

简要介绍表面式间接空冷系统的特点,并探讨ITD值的物理意义及其优化方法;阐述空冷系统在不同因素影响下运行特性的分析方法和散热器冬季防冻措施,为全面了解表面式空冷系统及其运行特性提供参考。