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汽轮机热耗率是火电机组运行过程中的一项重要监测指标。为建立更加准确的汽轮机热耗率预测模型,借助某1 000 MW火电机组的真实历史数据,提出一种基于双向门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的汽轮机热耗率预测模型。针对火电机组现场运行数据噪声大的问题,采用SG(Savitzky-Golay)滤波器对所选变量数据进行降噪处理,将处理后的数据作为建模样本构建双向GRU神经网络汽轮机热耗率预测模型。并将其与BP(back propagation)神经网络、传统循环神经网络等2种