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基于软测量的水电机组功角在线测量的研究
文献摘要：
针对功角测量方法在极对数多、转速慢的水电机组中误差较大,且在暂态过程时需要进行复杂的离线计算,难以满足功角高精度的在线监测要求,提出了一种改进的RBF神经网络功角软测量方法.将电压、电流及功率作为软测量模型训练集的输入,离线计算所得的稳态及暂态过程的功角值作为训练集的输出,并利用PSO算法对RBF神经网络参数进行优化.在单机无穷大系统中进行验证,验证结果表明,功角软测量的均方误差在0.0049以内,且测量值与功率的映射曲线和理论功角特性曲线基本保持一致,所提出的软测量模型能够很好地拟合机组响应参数与功角的关系,实现了水电机组功角精准的在线监测.
文献关键词：
水电机组;功角;在线测量;软测量;暂态功角;径向基神经网络
中图分类号：
作者姓名：
蒋小平;雷佳玉;肖业祥
作者机构：
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083;清华大学能源与动力工程系,北京 100084
文献出处：
引用格式：
[1]蒋小平;雷佳玉;肖业祥-.基于软测量的水电机组功角在线测量的研究)[J].仪表技术与传感器,2022(08):108-114
A类：
B类：
水电机组,在线测量,中误差,暂态过程,离线,线计算,在线监测,RBF,软测量方法,软测量模型,模型训练,训练集,计算所,PSO,网络参数,单机无穷大系统,均方误差,测量值,论功,功角特性,特性曲线,保持一致,响应参数,暂态功角,径向基神经网络
AB值：
0.281192
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