ガスタービンの性能をオンラインでモニタリングするために、ガスタービンの熱効率を計算するElmanニューラルネットワークモデルを構築し、この方法を検証するために特定の330MWガスタービンを例として比較しました、そしてガスタービンの行列式の計算方法と比較しました。その結果、本稿で構築されたElmanニューラルネットワークモデルは入力パラメータと出力パラメータとの間の非線形関係を反映することができ、同時に短いトレーニング時間、高速計算速度、可変構造などの特性があり、ガスタービンの熱効率パラメータの計算結果の平均相対誤差が1％未満であることが証明され、効果的なオンライン計算方式であることが証明されました。

ガスタービン；熱効率；オンライン監視；Elmanニューラルネットワーク；行列式