本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法與支持向量回歸的水輪機(jī)綜合特性建模研究

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【摘要】：針對(duì)水輪機(jī)復(fù)雜的非線性特性以及水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)仿真與分析所需的水輪機(jī)流量與力矩特性難以準(zhǔn)確描述的情況,介紹了基于遺傳算法參數(shù)尋優(yōu)的支持向量回歸水輪機(jī)綜合特性建模。由已知的綜合特性曲線、飛逸特性曲線得到離散數(shù)據(jù),向?qū)~小開度區(qū)和低轉(zhuǎn)速區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理延拓;利用具有很強(qiáng)全局優(yōu)化搜索能力的遺傳算法尋找支持向量回歸(SVR)模型的最優(yōu)參數(shù),訓(xùn)練獲得流量和力矩特性的SVR模型。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較,所提出基于遺傳算法參數(shù)尋優(yōu)的支持向量回歸模型具有更高的精確度。
【作者單位】： 福建水口發(fā)電集團(tuán)有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 水輪機(jī)綜合特性 支持向量回歸 核函數(shù) 遺傳算法
【分類號(hào)】：TK730.1;TP18
【正文快照】： 0引言 水輪機(jī)調(diào)速系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性直接影響到電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行與電能質(zhì)量,為了建立精確的水輪機(jī)調(diào)速系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,其核心部件水輪機(jī)建模尤為重要。而水輪機(jī)模型在大波動(dòng)過(guò)程中表現(xiàn)出很強(qiáng)的非線性,通常利用模型綜合特性曲線近似擬合獲取模型,在過(guò)渡過(guò)程計(jì)算中,利用水輪機(jī)模型

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本文編號(hào)：1055260