基于BP神经网络低温余热发电系统建模.pdf

【低温余热发电系统】低温余热发电系统是一种利用工业生产过程中产生的低品位热能转化为电能的技术。这种系统在水泥、焦化、钢铁、石化和干熄焦等行业中有广泛应用，因为它们通常产生大量无法被充分利用的热量。通过将这些余热转化为电能，可以提高能源利用率并减少对环境的影响。 【有机朗肯循环（ORC）】有机朗肯循环是低温余热发电系统的基础，它不同于传统的水蒸气朗肯循环。在ORC中，有机工质代替水作为工作流体，因为有机工质能在较低的工作温度下保持液态和气态之间的转变，这使得ORC适合处理低温余热。此外，有机工质具有较高的效率和更好的环境适应性。 【涡轮机与工质蒸发压力匹配】涡轮机的转速与工质的蒸发压力之间的匹配是决定系统性能的关键因素。当两者达到最佳匹配时，系统可以实现最大功率输出。这意味着工质在涡轮机中膨胀做功的效率最高，从而提升整个发电系统的性能。 【BP神经网络】BP（Backpropagation）神经网络是一种常用于数据建模和预测的人工神经网络。在这项研究中，BP神经网络被用来建立一个模型，该模型可以学习和理解涡轮机转速、工质蒸发压力与系统输出功率之间的关系。通过实验数据对网络进行训练，可以预测不同工况下的系统性能。 【数据建模】研究者通过设计模拟实验，收集了关于低温余热发电系统运行的数据，包括涡轮机转速、工质压力和输出功率等参数。这些数据用于训练BP神经网络，从而构建一个能够描述系统行为的数学模型。这个模型可以帮助理解和优化系统性能，找出最佳操作条件。 【研究方法】研究者设计并实施了实验，以R600a（异丁烷）作为工质来运行低温余热发电系统。他们记录了影响系统输出的各种因素，并使用这些数据训练BP神经网络。通过这种方式，他们可以对系统进行更深入的分析，预测不同条件下系统的输出功率，并寻找提高效率的方法。 总结来说，这篇研究主要关注了基于BP神经网络的低温余热发电系统建模。通过实验数据，研究者揭示了涡轮机转速和工质蒸发压力对系统性能的影响，并利用神经网络技术建立了相应的模型，以优化系统设计和提高能量转换效率。这样的工作对于推动工业余热的高效利用和可持续发展具有重要意义。