摘要
1000MWのユニットを対象に、ユニットの負荷に影響を与える要因を詳細に分析した。適切なモデル入力パラメータの選択とn次入力遅延およびm次出力フィードバック遅延を持つ静的誤差逆伝播（BP）ニューラルネットワークを使用して、再加熱サイクルの特性を考慮したユニット負荷予測モデルが構築された。さまざまな構造のニューラルネットワークモデルによる負荷予測効果を摂取するために摂取実験を行った結果、入力遅延2次、出力フィードバック遅延2次をもつモデルはさまざまな摂取下でユニット負荷を精確に予測することが示され、蒸気タービン再加熱側可制御パラメータを活用した即時発電制御（AGC）条件の要求を満たして、ユニット負荷応答速度を向上させる。
关键词
超臨界; 発電ユニット; 再加熱サイクル; 負荷予測モデル; BPニューラルネットワーク; シミュレーション