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摘要
汽轮发电机组冷端系统运行优化问题中，因凝汽器设备运行一段时间后污染结垢及设备老化而性能改变，传统的凝汽器变工况特性模型计算值与实际值偏差较大，影响优化效果。针对上述问题，以600MW汽轮机组凝汽器为研究对象，在大型历史数据集的基础上，采用BP神经网络建立了该机组凝汽器变工况特性模型，仿真结果表明机组背压的预测计算结果与实际数据误差在4.5%之内，大部分误差不超2.0%。基于上述模型对凝汽器变工况特性进行了计算及敏感性分析，结果表明机组背压对循环冷却水进口水温变化最为敏感，其次是负荷率变化，最后是循环水流量变化；在机组高负荷率和入口冷却水温较高时，增加循环水流量降低机组背压效果更加明显。
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