Para resolver el problema de la difícil predicción de la resistencia térmica de la suciedad del condensador, se ha utilizado una mejora del algoritmo del enjambre de partículas para optimizar la red neuronal Elman para construir un modelo de predicción de la resistencia térmica de la suciedad del condensador. Ajustando dinámicamente el peso inercial de las partículas y la capacidad cognitiva global, el algoritmo del enjambre de partículas se mejora para aumentar la precisión y la velocidad de convergencia, utilizando el algoritmo mejorado del enjambre de partículas para optimizar los pesos y umbrales de la red neuronal, mejorando la capacidad de predicción del modelo. Se construye un modelo de predicción de la resistencia térmica de la suciedad del condensador para la central eléctrica de 300 MW después de la limpieza del condensador. Se comparan los valores predichos con los valores reales para verificar la precisión del modelo. Los resultados muestran que el modelo de predicción mejorado tiene una mayor precisión y capacidad de adaptación, proporcionando una base teórica para la predicción de la resistencia térmica de la suciedad del condensador y el intervalo de tiempo de limpieza.

Red neuronal Elman; Algoritmo del enjambre de partículas; Condensador; Suciedad térmica; Modelo de predicción