ユニットの経済性能をオンラインで診断するために、蒸気タービンの蒸気エンタルピのオンライン予測を計算するために、二重放射状ベースニューラルネットワーク法を導入し、蒸気タービンの特性と関連する運転パラメータ間の複雑な関係モデルを設定しました。たとえば、300MWの蒸気タービンの最終蒸気段階からオンラインで蒸気値を計算しました。その結果、蒸気タービンの蒸気値の平均相対誤差が1%未満であり、BPニューラルネットワークよりも精度が高く、また、高速な学習速度、シンプルな構造、高精度などを持ち、効果的な予測方法です。

蒸気タービン; 蒸気; 二重放射状基底ニューラルネットワーク; オンライン予測