基于CNN-RNN组合模型的凝汽式汽轮机能耗预测研究

作者：豆重飞

来源：自动化应用, 2023, 64(23): 118-123.

• CNN-RNN组合模型
• 凝汽式
• 汽轮机
• 能耗
• 预测

常规的凝汽式汽轮机能耗预测方法主要采用瞬态/稳态并行分析法生成汽轮机能耗预测模型，该方法易受临界负荷的影响，导致热耗预测偏差较大过高。因此，本文提出基于卷积循环神经网络（CNN-RNN）组合模型的凝汽式汽轮机能耗预测研究，利用R检验法筛选并生成凝汽式汽轮机能耗特征参数工况库，结合CNN-RNN组合模型消除凝汽式汽轮机能耗预测偏差，从而完成凝汽式汽轮机能耗预测。结果表明，设计的基于凝汽式汽轮机能耗CNN-RNN组合模型的凝汽式汽轮机能耗预测方法的热耗预测偏差较小，证明该方法的预测效果较好，具备较高的准确性和一定的应用价值，为优化汽轮机的运行方案提供了一定贡献。