简介:摘要锅炉主蒸汽温度是火电厂锅炉运行的重要参数,对火电厂的经济效益、安全生产产生重大影响。由于当前火电厂机组容量大、参数高、效率高,控制汽温对象又具有大迟延、非线性、时变等诸多特点,常规PID串级控制系统往往很难保证系统最优状态运行,满足不了生产的需求。提出了基于模糊神经网络的主汽温系统PID控制,实现对过热蒸汽的有效控制,通过系统仿真表明,基于模糊神经网络的主汽温系统PID控制效果良好,因此该系统是切实可行的。
简介:摘要网络性能预测是指以现有理论等为基础,来构造具有预测性的模型以实现对未来业务数据的推测和估计。本文按照电力营销系统的特殊架构,建立了基于神经网络的电力营销系统网络性能预测模型,构建了电力营销系统的网络特征信息集,并设定了网络性能预测的信息过滤规则。此外,基于构建的电力营销系统网络预测模型,进一步研发了电力营销系统流量过滤模块。通过OPNET网络仿真结果显示,基于神经网络的电力营销系统网络性能预测模型能够有效降低网络阻塞,提高网络使用效率。
简介:该文设计了一种基于Blackfin的BF537数字信号处理器(DSP)的新型太阳能照明系统.它采用siemens公司的TC35i模块来实现无线通讯,采用BP神经网络在蓄电池的灌充阶段实现了太阳能最大功率点跟踪(Maximumpowerpointtracking,MPPT).为了解决神经网络不保证收敛的问题,在BP神经网络里还引入了遗传算法,得到遗传神经网络(GA-BP).最后通过系统的实现与测试,证明了算法的优越性和该系统的实用性.
简介:摘要当前,我国能源紧缺问题越来越严重,在这样的情况下,社会各个领域越来越着重关注可再生能源的开发和利用,以此来有效缓解全球范围内的能源危机,在这样的背景下,可再生能源的地位也得到显著的提升,特别是太阳能被社会各界广泛关注,太阳能光伏发电技术也有了不断的发展和优化,应用范围越来越广,人们的接受度和认可度也越来越高。因为光伏发电系统故障诊断对于发电系统的正常运行有着关键性的影响,要想对其进行科学合理的维护和监测需要付出极大的人力、物力和财力,特别是人工资源,所以寻找到更有效的监测和维护网络是至关重要的。结合这样的情况,本文有针对性的分析和探究BP神经网络在光伏发电系统故障诊断中的应用,希望通过本文的分析能够为相关从业者提供某种程度上的参考。