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基于改进WOA-BP神经网络的水电机组ADC效能评估
基于改进WOA-BP神经网络的水电机组ADC效能评估
摘要：随着能源需求的不断增长，高效能的水电机组自动调节控制（ADC）系统对于实现稳定可靠的能源供应至关重要。本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法（WOA）和BP神经网络的水电机组ADC效能评估方法。该方法通过建立神经网络模型，通过改进WOA算法优化神经网络的权重和阈值参数，实现了对ADC系统的全面评估。实验结果表明，该方法在提高ADC系统性能方面具有较好的效果，并且能够有效降低计算复杂度和提高算法收敛性。
关键词：水电机组；自动调节控制；WOA算法；BP神经网络；效能评估
1.引言
水电机组是一种利用水能转换为电能的重要设备，其稳定可靠的运行对于能源供应具有至关重要的作用。而自动调节控制（ADC）系统作为水电机组的核心控制系统，直接影响着机组的运行效能和性能。因此，对ADC系统的效能进行全面评估，以提高其性能和稳定性，对于保证机组的正常运行具有重要意义。
2.相关工作
以往的研究主要集中在传统的控制策略上，如PID控制、模糊控制等，这些方法在一定程度上能够实现对ADC系统的控制，但是在应对复杂的系统和大规模系统时效果不佳。近年来，神经网络技术的应用逐渐成为研究的热点，其中BP神经网络是一种常用的神经网络模型。然而，由于BP神经网络需要通过学习来优化权重和阈值参数，容易陷入局部最优解，并且算法收敛速度较慢。
3.方法介绍
为了提高BP神经网络的收敛性和优化效果，本文采用了改进的WOA算法，即鲸鱼优化算法。该算法通过模拟鲸鱼觅食行为，不断更新当前最优解，从而实现对优化问题的全局搜索。具体而言，将WOA算法与BP神经网络相结合，通过优化BP神经网络的权重和阈值参数，实现了对ADC系统的全面评估。
4.实验设计
本文利用实际的水电机组ADC系统数据，对提出的方法进行了实验验证。首先，构建了适应于ADC系统的BP神经网络模型，并采用改进WOA算法对神经网络的权重和阈值参数进行优化。然后，将优化后的神经网络与原始模型进行对比分析，评估改进算法对ADC系统性能的影响。
5.实验结果与分析
实验结果表明，采用改进WOA-BP神经网络的方法相较于传统的BP神经网络方法，在收敛速度和优化效果方面均取得了显著的提升。改进后的神经网络能够更快地收敛到全局最优解，并且在小规模和大规模ADC系统中均表现出较好的性能。此外，改进算法也能够提高ADC系统的准确性和稳定性，使其更好地适应复杂的工况要求。
6.结论与展望
本文提出了一种基于改进WOA-BP神经网络的水电机组ADC效能评估方法。实验结果表明，改进的方法在提高ADC系统性能和收敛速度方面具有显著的优势。然而，本研究还存在一些问题，例如对WOA算法的参数选择和效果评估等方面的不足。未来的研究可以进一步探索其他优化算法与神经网络的结合，以提高ADC系统的性能和稳定性。
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