【摘 要】
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利用神经网络较强的非线性拟合能力,对一台MS9001FA型燃气轮机构建了基于BP神经网络的进气滤网压差计算模型。计算结果表明该模型具有较高的准确性和稳定性,测试样本误差均不
【机 构】
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东南大学能源与环境学院,北京能源集团有限责任公司,南京科远自动化集团股份有限公司
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利用神经网络较强的非线性拟合能力,对一台MS9001FA型燃气轮机构建了基于BP神经网络的进气滤网压差计算模型。计算结果表明该模型具有较高的准确性和稳定性,测试样本误差均不超过5%,为工程中滤网压差的计算提供了一种新的思路和方法。此外,根据建立的模型,对运行时间、环境温度、大气压力以及PM2.5、PM10对于滤网压差的影响作了定量分析。运用实际机组稳态运行数据与模型输出值比较,验证了模型的工程价值,为工程实际应用提供了建议。
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