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发电机DCS信号神经网络趋势预测
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2018-03-07
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发电机的实时运行状态直接关乎电站的安全稳定运行、电力质量和电力生产成本等重要的经济效益指标。因此，对发电机组DSC信号进行趋势预测，实时掌握机组的运行状态，及时发觉设备的异常T况，具有重要的理论及现实意义。
针对神经网络方法在发电机信号趋势预测过程中如何合理选择网络输入节点的问题，提出了一种基于最大相关和最小冗余（ mRMR）算法的神经网络输入信号选取准则。该方法研究了发电机分布式控制系统（DCS）监测数据的特点，采用了mRMR算法从原始特征集合巾选择了与被描述对象具有最大相关性，且特征集元素间冗余量最小的特征子集作为网络输入，进而有效地提高了网络模型对输入输出间非线性函数关系的拟合精度。研究结果表明，当对某电厂DCS信号进行分析时，与直接利用神经网络进行趋势预测的准确性相比，该方法预测准确性高、泛化能力好，具有良好的工程适用性。
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