基于改进神经网络和能量守恒法的热电联产机组发电量计算

作者：周灵杰; 李博彤; 汪鸿; 骆小满; 阮江军

来源：热力发电, 2020, 49(01): 70-77.

DOI：10.19666/j.rlfd.201907183

• 以热定电
• 热电联产
• 自适应遗传算法
• BP神经网络
• 能量守恒法
• 发电量计算

针对地方热电厂供热量和热电联产机组"以热定电"原则下发电量难以准确确定的问题,提出了一种基于改进神经网络和能量守恒法的热电联产机组发电量计算方法。首先根据经验公式和尝试法确定BP神经网络(BPNN)最佳隐含层神经元数。然后采用自适应遗传算法(AGA)对BPNN的初始权值和阈值进行优化,以提升网络的全局搜索能力,构建起AGA-BPNN供热量预测模型,实现对供热量的准确预测。最后通过能量守恒法推导得到"以热定电"原则下的热电联产机组发电量最大值和最小值表达式,可准确计算在给定的民用供热量和工业供热量下机组发电量范围。本文方法可为调度部门合理制定热电厂发电量计划提供可靠的参考依据。

• 单位
  国网冀北电力有限公司; 自动化学院; 武汉大学