来源:《热能动力工程》2006年第06期  作者:戴维葆;邹平华;冯明华;王玉山;
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基于动态RBF神经网络的锅炉短期负荷预测研究

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由于锅炉的热惯性,造成整个热力系统调节相对滞后,影响系统调峰和优化运行。因此,根据系统参数对锅炉短期负荷进行预测变得尤为重要。在基本RBF神经网络的基础上,提出了一种动态RBF神经网络,并定义了样本差异和样本局部差异两个相关参数,对新样本进行有效性判别,同时,给出了输入层灵敏度系数,以实现大差异样本的负荷预测。为了验证所建模型的正确性,以某电厂实际运行数据为基础验证了这一模型,使用动态RBF神经网络对未来锅炉负荷加以预测,同时对预测结果与实验结果进行了比较。结果表明,这种网络具有很强的适应性,能够对锅炉进行准确的负荷预测,具有很好的应用前景。(本文共计6页)......[继续阅读本文]

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