Para las grandes turbinas de vapor de extracción, su punto de estado de salida de la turbina se encuentra en la zona de vapor húmedo, debido a la falta de medios de medición en tiempo real y eficaces, es difícil determinar directamente la sequedad de la salida de la turbina de vapor y el valor de cálculo siempre ha sido un punto difícil del análisis en línea de la economía térmica del sistema térmico de las centrales eléctricas. Utilizando la capacidad de mapeo no lineal de la red neuronal BP, tomando una determinada turbina de vapor del tipo N1000-25/600/600 como objeto de estudio, se estableció la relación del modelo de red neuronal BP entre la sequedad de la salida de la turbina (sequedad de la salida) y la carga de la unidad y la presión de salida de la turbina de vapor (presión de salida). Después del aprendizaje y la verificación en condiciones de funcionamiento típicas, este modelo puede utilizarse para el cálculo en línea de la sequedad de la salida. Los resultados muestran que el error máximo de entrenamiento y el error máximo de verificación son respectivamente -0.006 1 y -0.001 0, lo que satisface los requisitos de precisión de cálculo, y puede utilizarse para el cálculo en línea de la sequedad de la salida y su predicción.

turbina de vapor ; sequedad de la salida ; red neuronal BP ; cálculo en línea