摘要
ガスタービン調整バルブの流量特性を正確に把握することは、エンジニアリングユニットの負荷を正確に制御する前提条件です。実験で得られた調整バルブの実際の流量特性データに基づいて、ガスタービンの流量特性モデルを確立することは、調整バルブ特性の分析と最適化の基盤です。本論文では、データフィッティング法を使用して主蒸気流量、調整バルブ開度、流量指令の数学モデルを確立し、調整バルブ開度の最適化のための補正法を使用し、最適化された調整バルブ-流量特性のシミュレーションの再構築にはBPニューラルネットワークが使用されました。応用結果は、この方法が最適化の信頼性を高めることができることを示しています。
关键词
ガスタービン; データフィッティング; BPニューラルネットワーク; 流量特性; 調整バルブ開度