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机构地区:[1]重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室,重庆市沙坪坝区400044 [2]重庆大学电气工程学院,重庆市沙坪坝区400044
出 处:《电网技术》2005年第9期31-35,共5页Power System Technology
摘 要:为了研究双馈水轮发电机系统的负荷优化调节性能,结合实例对双馈水轮发电机和常规水轮发电机在相同运行工况下的优化调节特性进行了比较分析,应用一种改进的BP算法——Levenberg-Marquardt反向传播方法建立了水轮机优化调节特性的数学模型,并与其它模型的计算结果进行了比较。计算结果证明了基于改进BP神经网络算法建立的双馈水轮发电机负荷优化调节特性模型的有效性。To study the load optimal regulative characteristics of doubly fed hydrogenerator system, the optimal regulative characteristics of doubly fed hydrogenerator and conventional synchronous generator are compared under the same operation condition in terms of practical case. Using an improved back propagation (BP) neural network algorithm, namely Levenberg- Marquardt BP algorithm, the mathematical model for optimal regulative characteristic of hydroturbine is built up and the calculation results of this model are compared with those of other models. The calculation results prove that the model for load optimal regulative characteristic of doubly fed hydrogenerator based on improved BP neural network algorithm is effective.
关 键 词:发电机系统 特性模型 优化调节 双馈 BP神经网络算法 水轮发电机 调节特性 计算结果 调节性能 负荷优化 比较分析 运行工况 数学模型 传播方法 BP算法 电机负荷 水轮机
分 类 号:TM614[电气工程—电力系统及自动化] U483.03[交通运输工程—载运工具运用工程]
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