基于深度学习算法电厂运行优化策略分析

柳玉宾; 孙思宇; 张军涛; 于成琪; 马汇东

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基于深度学习算法电厂运行优化策略分析

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进入新世纪以来,我国的用电量逐渐上升,相应的也带动了电力行业的快速发展,就目前而言,汽轮机运行的已经成为了电厂运行的重点.因此,为了提高电厂运行的效率,本文基于大数据学习和深度神经网络的背景下,以汽轮机运行为例,对电厂运行存在的进行了探究和分析,并根据这些问题提出了相对应的解决措施.以此希望能够促进电力生产的安全运行,增加电力输送的安全性,让电厂的经济效益和环境效益都能得到提升.

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来源
《应用能源技术》 |2021年第1期|17-19|共3页
作者
柳玉宾; 孙思宇; 张军涛; 于成琪; 马汇东;
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作者单位

华电电力科学研究院有限公司北京分院北京100045;

华电电力科学研究院有限公司北京分院北京100045;

北京华电北燃能源有限公司北京100000;

北京华电北燃能源有限公司北京100000;

华电国际电力股份有限公司深圳公司深圳518000;

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正文语种 chi
中图分类发电、发电厂;
关键词
深度学习算法; 电厂运行; 汽轮机运行; 优化策略;

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