基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的供熱管網(wǎng)泄漏診斷.pdf

1、隨著集中供熱管網(wǎng)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大以及部分管線運(yùn)行年數(shù)的增加，管網(wǎng)在供熱運(yùn)行中不可避免的會(huì)發(fā)生各類故障，其中管網(wǎng)泄漏問(wèn)題更為常見(jiàn)。這不僅會(huì)給人們冬季的生產(chǎn)生活帶來(lái)安全隱患，還會(huì)造成能源浪費(fèi)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此如何對(duì)管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的分析、預(yù)測(cè)制定良好的診斷方案，盡早的發(fā)現(xiàn)管網(wǎng)泄漏故障，具有切實(shí)的經(jīng)濟(jì)意義和社會(huì)意義。
　　本文結(jié)合實(shí)際供熱工程，首先，以供熱信息管理平臺(tái)為依托，從供熱運(yùn)行實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)入手分析，通過(guò)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的

2、非線性逼近能力，選擇BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，將平臺(tái)采集的正常供熱工況下的室外溫度、二次網(wǎng)供水溫度數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本對(duì)二次網(wǎng)回水溫度進(jìn)行建模，較為準(zhǔn)確的構(gòu)建了回水溫度的正常工況下的預(yù)測(cè)模型，誤差范圍與模型精度能夠滿足要求。其次，由于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值不確定，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中易于出現(xiàn)收斂速度慢、運(yùn)行結(jié)果不穩(wěn)定的現(xiàn)象，為此，采用粒子群優(yōu)化算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)MATLAB仿真研究，新算法加快了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，提高了網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度。最