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摘要
为解决槽式太阳能集热场实际现场工况难以满足现有热性能测试标准的难题，提出一种基于混合神经网络（ALSTM）模型预测槽式太阳能集热场出口温度的方法。首先对中国科学院电工研究所延庆、常州龙腾乌拉特中旗、中广核德令哈、中船乌拉特中旗4处槽式太阳能集热场动态热性能实验数据和气象数据进行预处理与相关性分析，形成训练样本数据和验证样本数据；其次对该网络模型进行训练与优化，最后进行验证，得出上述4处集热场实际出口温度与预测出口温度的最大相对误差分别为3.00%、0.31%、1.45%、1.95%。证明了该模型的预测精度较高，为槽式太阳能集热场实际现场热性能预测与评价提供了一种新的方法。
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