基于BP神经网络和多因素权重分析的气热除冰温度影响因素研究

作者：许扬; 蔡安民; 吴梓秋; 林伟荣; **伟; 李水清

来源：热力发电, 2022, 51(12): 131-140.

DOI：10.19666/j.rlfd.202208162

• 风力发电
• 气热除冰
• 传热优化
• BP神经网络

对典型叶片的气热除冰系统，建立全尺寸三维换热模型，对流固耦合传热过程进行模拟观察，同时，简化并构建一维换热模型，探究了环境温度等关键参数对除冰气流温度的影响；基于BP神经网络，建立环境条件与最低除冰气流温度之间的对应关系。结果显示：在叶片铺层结构与叶片流道布置的综合影响下，叶片前缘中部处气热除冰难度最大；利用BP神经网络可实现不同条件下的最低除冰气流温度的快速计算和预测；多因素权重分析显示，环境温度、PVC材料导热系数是影响最低除冰气流温度的两大关键参数；对于0.2r～r范围内的除冰，叶片长度也是影响最低除冰气流温度的关键参数，其影响权重达到14.3%。

• 单位
  清华大学