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申请/专利权人：三峡金沙江川云水电开发有限公司
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的水轮机模型综合特性曲线延拓方法，其包括：将扩充后的高效率区数据、扩充后的飞逸特性数据、约束条件作为通过遗传算法优化后的BP神经网络的训练样本，将训练样本随机排列后，将随机排列后的训练样本对应的单位转速和开度作为优化后的BP神经网络的输入，对优化后的BP神经网络进行训练，随机排列后的训练样本对应的单位流量和单位力矩作为优化后的BP神经网络的输出；将新的扩充后的高效率区数据、扩充后的飞逸特性数据中的单位转速和开度输入训练好的BP神经网络，输出延拓的水轮机特性曲面。本发明能够实现水轮机模型综合特性曲线小开度区域的数据精确延拓。
主权项：1.一种基于遗传算法优化BP神经网络的水轮机模型综合特性曲线延拓方法，其特征在于，包括：步骤1：将扩充后的高效率区数据、扩充后的飞逸特性数据、约束条件作为通过遗传算法优化后的BP神经网络的训练样本，将训练样本随机排列后，将随机排列后的训练样本对应的单位转速和开度作为优化后的BP神经网络的输入，对优化后的BP神经网络进行训练，随机排列后的训练样本对应的单位流量和单位力矩作为优化后的BP神经网络的输出；步骤2：将新的扩充后的高效率区数据、扩充后的飞逸特性数据中的单位转速和开度输入训练好的BP神经网络，输出延拓的水轮机特性曲面。
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