基于机器学习的发电机定子绕组温度模型应用分析

王晓华

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基于机器学习的发电机定子绕组温度模型应用分析

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分析了BP神经网络、多元线性回归两种机器学习算法针对发电机定子线圈出水蒲莹温度模型、指纹模型实现预测分析的理论依据及实现方法;针对300 MW、660 MW汽轮发电机进行了验证计算及效果分析;提出了实时监测与综合分析相结合的应用模式以及基于发电机水电回路温度测点分布的综合分析方法,介绍了两个典型应用案例。

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来源
《能源工程》 |2022年第5期|40-47|共8页
作者
王晓华;
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作者单位

浙江浙能温州发电有限公司;

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正文语种 chi
中图分类发电设备;
关键词
定子线圈; 蒲莹温度模型; 指纹模型; BP神经网络; 多元线性回归;

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