短期负荷预测模型及其影响因素

在分析电力负荷曲线特性的基础上，将日负荷分成工作日和非工作日，并着重考虑温度对负荷曲线特性的影响，将BP算法和模拟退火(SA)算法相结合，对某电网的日负荷数据进行实际计算，发现考虑预测日类型和温度等因素后，负荷预测精度有很大提高．     

汽轮机在线性能分析BP神经网络模型

为了提高汽轮机在线性能分析系统的健壮性、精确性和抗干扰能力，对BP网络算法进行拓展，增强其网络功能。使之能够分析网络输入参数偏差对输出参数的影响，建立了一种新的汽机在线性能分析模型．与常规在线分析模型相比，该模型只需常规模型输入参数个数的1/5，大大减小了测量设备损坏对在线系统的影响；而且该模型分析结果精确、可靠，测定的热耗结果与常规分析结果误差不超过1％．另外，该模型容错性能良好，参数在2％内波动对分析结果无太大影响．     

基于BP网络的热力系统参数仿真

针对热力系统的传感器损坏率较高,导致有些分析软件失效的现状,提出了一种改进ＢＰ算法的人工神经网络,对一些重要的热力参数进行了仿真研究．在该方法中,网络学习过程通过同时调整学习率和动量修正因子两个参数,使得收敛速度沿着最佳方向进行．经实例计算结果表明,真实值和仿真值之间的误差在１％以内,可以满足工程应用的需要．文中最后给出的在调峰机组的寿命管理系统中的应用实例,对动力系统的热力参数在线仿真、减少传感器的维护量,尤其是提高基于参数采集的应用软件的可靠性具有较大的参考价值     

综合经济目标下的电厂汽轮机组最优负荷分配

提出了基于动态规划法的汽轮发电机组负荷分配的优化模型,该模型考虑了机组主要部件的低周疲劳寿命损耗、机组的最小运行时间和最小停机时间、负荷最大爬升和降负荷速度限制等约束条件,并对各种因素对负荷分配计算结果的影响进行了比较分析.文中以一个具有4台300MW机组的电厂作为运行单元,考虑运行单元内部的各种费用,并将其折合成标准煤耗量.计算结果表明,采用这种负荷分配模型,在满足电网调度负荷的前提下,可以降低煤耗率3g/(kW·h).