基于时延Elman神经网络的火电机组低负荷煤量平衡自动化控制方法

针对火电机组在低负荷运行下,难以平衡控制煤量的问题,提出一种基于Elman神经网络的煤量平衡自动化控制方法。确定产生每千克电能所需煤炭量以及损失热效率,计算每个单元的权重系数,利用联想式学习策略计算煤量平衡控制的算子,最终实现火电机组低负荷运行状态下的煤量平衡控制。仿真实验结果表明:所提方法具有非常理想的煤量控制效果,低负荷运行工况下的燃煤量大大降低。