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建立水轮机数学模型是研究机组稳定性，优化机组运行的基础。工程实际中，对水轮机小扰动工况的研究多采用分段线性化模型，需要求取不同工况下水轮机的传递系数。然而，传统的求取方法计算量大，得到的传递系数数量有限且在轻载工况时误差较大。本文基于外特性法和神经网络求导，研究了轴流转桨式水轮机传递系数的计算方法。利用模型综合特性曲线、飞逸曲线以及边界条件，获取水轮机模型的原始数据，训练并得到反映水轮机流量特性和力矩特性的神经网络。对包含神经网络的数学表达式进行求导，推导传递系数的计算式，它是工况点的函数。最后，对比了该方法和曲线拟合法在一些工况点处求得的传递系数，分析了各自的特点。结果表明，本文提出的基于神经网络求导的水轮机传递系数求取方法精度较高，减少了计算量，且有利于全面的认识传递系数随工况的变化情况。

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《基于神经网络的轴流转桨式水轮机传递系数》

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文件号：058953

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