摘要: 针对混流式水轮发电机组(FTGS)复杂的非线性特性,提出了包含混流式水轮机神经网络模型(FTNNM)的FTGS的神经网络模型预测控制(NNMPC)。利用神经网络辨识模型(NNIM)预测FTGS对控制信号的反应,并采用优化算法计算来优化未来FTGS性能的控制信号。仿真结果表明NNMPC对FTGS是一个有效的工具。
常江, 彭彦. 混流式水轮发电机组神经网络模型预测控制[J]. 长江科学院院报, 2007, 24(1): 51-53.
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