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基于机器学习的发电机定子绕组温度模型应用分析
1
作者
王晓华
《能源工程》
2022年第5期40-47,共8页
分析了BP神经网络、多元线性回归两种机器学习算法针对发电机定子线圈出水蒲莹温度模型、指纹模型实现预测分析的理论依据及实现方法;针对300 MW、660 MW汽轮发电机进行了验证计算及效果分析;提出了实时监测与综合分析相结合的应用模式...
分析了BP神经网络、多元线性回归两种机器学习算法针对发电机定子线圈出水蒲莹温度模型、指纹模型实现预测分析的理论依据及实现方法;针对300 MW、660 MW汽轮发电机进行了验证计算及效果分析;提出了实时监测与综合分析相结合的应用模式以及基于发电机水电回路温度测点分布的综合分析方法,介绍了两个典型应用案例。
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关键词
定子线圈
蒲莹温度模型
指纹
模型
BP神经网络
多元线性回归
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职称材料
题名
基于机器学习的发电机定子绕组温度模型应用分析
1
作者
王晓华
机构
浙江浙能温州发电有限公司
出处
《能源工程》
2022年第5期40-47,共8页
文摘
分析了BP神经网络、多元线性回归两种机器学习算法针对发电机定子线圈出水蒲莹温度模型、指纹模型实现预测分析的理论依据及实现方法;针对300 MW、660 MW汽轮发电机进行了验证计算及效果分析;提出了实时监测与综合分析相结合的应用模式以及基于发电机水电回路温度测点分布的综合分析方法,介绍了两个典型应用案例。
关键词
定子线圈
蒲莹温度模型
指纹
模型
BP神经网络
多元线性回归
Keywords
stator coil
Puying temperature model
fingerprint model
BP neural network
multiple linear regression
分类号
TM621.3 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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1
基于机器学习的发电机定子绕组温度模型应用分析
王晓华
《能源工程》
2022
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