基于复合BP神经网络的天然气工况监测系统研究
Research on Working Condition Monitoring System of Natural Gas Based on Composite BP Neural Network作者机构：浙江浙能天然气运行有限公司杭州310012 浙江浙能技术研究院有限公司杭州311121
出 版 物：《浙江电力》 (Zhejiang Electric Power)
年 卷 期：2019年第38卷第3期
页 面：110-114页
学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
基 金：浙江浙能天然气运行有限公司2017年科技项目(ZNKJ-2017-057)
摘 要：天然气站场无人化建设规划中,对于供天然气发电机组的电厂站,由于机组负荷大,工况变化复杂,建立有效的工况分析和预警机制一直是管网调度的难题。因此,应用Levenberg-Marquardt法和共轭双极法各自训练2个独立的BP神经网络,分别用于整体计算和小流量区修正,以此通过复合网络的形式建立天然气电厂站输配调节的流调模型,在此基础上通过比对相同工况下现场反馈流量和模型计算流量来实现工况监测和预警的目的。
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