BP神经网络在直接空冷系统中的应用  

Application of BP Neural Network at Air-cooled Condenser

作　　者：任国华[1] 白建云[1] 邵加晓[1] 侯鹏飞[1] 

机构地区：[1]山西大学工程学院

出　　处：《电站系统工程》2011年第6期16-18,共3页Power System Engineering

基　　金：山西省高校科技开发研究项目立项的项目阶段性论文(200713073);山西省高校重点学科专项资助项目

摘　　要：作为一个非线性、时变、多变量以及大时滞对象,直接空冷凝汽器很难建立起精确的数学模型,因此常规的控制方案效果不理想。利用BP神经网络建立直接空冷凝汽器的模型,并对于某一特定工况下,预测出环境温度、风速、负荷以及风机转速对直接空冷凝汽器背压的影响关系曲线。As a nonlinear, multivariate large time delay object, air-cooled condenser is hard to build a precise mathematical model. As a result, the effect of conventional control system is not ideal. Using BP neural network establishes an air-cooled condenser model and predicts the backpressure curve influenced by environment temperature, wind speed, load and fan speed in a particular condition.

关 键 词：直接空冷凝汽器 BP神经网络 建模 背压 

分 类 号：TK227.7[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]