[发明专利]基于反馈神经网络的供热机组调峰下限评估方法及系统有效
| 申请号： | 202011078040.X | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112377985B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 江平;陈佳佳;陈标;刘智辉;刘文哲;张成煜;张宇;文立斌;崔长江;刘麟夫;谢小鹏;李俊;祁乐;李德忠;龙建平;胡加庆;王凯 | 申请（专利权）人： | 湖南大唐先一科技有限公司;广西电网有限责任公司 |
| 主分类号： | F24D19/10 | 分类号： | F24D19/10;F01K17/02;F22B35/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 邓建辉 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市天心区雀*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于反馈神经网络的供热机组调峰下限评估方法及系统，首先基于统计学的数据分析方法，根据历史工况数据中在较低工况下的数据运行情况，评估供热机组在纯凝工况下的调峰下限。然后根据低压缸排汽流量计算供热工况下的调峰下限值，将基于低压缸排汽流量的变工况计算得到的计算调峰下限值，与预处理后的数据并成数据集，利用数据集训练反馈神经网络模型，可以通过训练好的反馈神经网络模型对供热机组的调峰下限进行实时评估，评估结果的准确性高、误差小，并且供热机组的历史工况数据直接通过现有的供热机组系统即可获得，整个评估过程不会影响正常的供热和供电，工作量和耗费的时间都相对较少。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 反馈 神经网络 供热 机组 下限 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
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