基于BP神经网络的火电厂实时负荷优化分配
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吉林省科技发展计划项目(20080523)


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    满足电网调度要求的实时分配方法是火电厂负荷优化分配得到推广应用的关键,综合考虑了燃料成本及污染物排放成本对传统数学模型进行改进。根据BP网络算法中误差函数、权值、阈值的计算公式推导出一种能够真正达到自适应的学习率对算法进行了改进,引入多变异位自适应遗传算法计算样本数据对BP网络进行训练。分析了实时煤耗特性曲线的获取,并探讨了基于BP网络的实时负荷优化分配方法的实现。实例计算结果:10组样本测试结果的平均相对误差仅为0.185%,且平均耗时仅为0.011s,表明了该方法在降低发电成本的同时,可有效地缩短优化

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引用本文

李勇,王建君,曹丽华.基于BP神经网络的火电厂实时负荷优化分配[J].电力系统保护与控制,2011,39(17):87-92.[.[J]. Power System Protection and Control,2011,V39(17):87-92]

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