개선된 BP 신경 네트워크를 기반으로 한 화력 발전소 실시간 데이터 예측 모델 연구

doi:10.19666/j.rlfd.2006.07.005

개선된 BP 신경 네트워크를 기반으로 한 화력 발전소 실시간 데이터 예측 모델 연구

DOI：10.19666/j.rlfd.2006.07.005

摘要

개선된 BP 신경 네트워크를 기반으로 한 화력 발전소 실시간 데이터 예측 모델을 제안했습니다. 즉, 표준 BP 알고리즘에 모멘텀 요소와 적응 학습 속도를 도입하여 수렴 진동을 줄이고 학습 속도를 빠르게 합니다. 300MW 발전소 주수량의 실시간 데이터를 네트워크 훈련 학습 및 확인에 사용하고, 입력 및 은닉층 노드 수, 학습 샘플 수 및 모멘텀 요소가 모델 예측 정확도에 미치는 영향을 분석했습니다. 사례 분석을 통해이 모델은 우수한 용인성을 갖추고 화력발전기 그룹의 성능 분석 요구를 충족시킬 수 있음을 보여 주었습니다.

关键词

BP 신경 네트워크; 예측 모델; 화력 발전소; 힘 돌파; 적응적

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