基于人工神经元网络的测量数据正确性的验证方法在发电厂控制系统中的应用研究

被引：14

作者：

董学育

刘志远

陈来九

机构：

[1] 东南大学动力系!南京,东南大学动力系!南京,东南大学动力系!南京

来源：

中国电机工程学报 | 1999年 / 12期

关键词：

神经元网络; 正确性; 数据; 预测; 仿真;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.1999.12.011

中图分类号：

TM764.1 [电力系统遥远测量];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

提出了一种基于人工神经元网络ＡＮＮ的测量数据正确性的验证方法。任何过程参数都与其它参数存在着必然的内在联系，在一定运行范围内，ＡＮＮ通过学习，可“掌握”在该范围内各参数间的联系规律。利用这个网络关系，就可以根据其它参数预测被测参数值，用于对被测数据进行正确性验证，甚至可暂时替代不可靠的测量数据。该方法为测量的在线自动校验提供了手段，也为建立过程故障诊断系统创造了条件，有利于提高发电厂自动控制水平和运行的经济性及安全性

引用

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