刘 冬，黄建荧，王 昕，黄一冲，熊 祺，肖志怀

（1.武汉大学 流体机械与动力工程装备技术湖北省重点实验室，湖北 武汉 430072；2.武汉大学 动力与机械学院，湖北 武汉 430072；3.福建水口发电集团有限公司，福建 福州 350004）

1 研究背景

水轮机是一类重要的能量转换装置，具有强烈的非线性和动态特性，这使得建立其精细化模型十分困难。工程上一般利用稳态特性近似代替动态特性来建立水轮机模型[1］，对水轮机稳定性、动态特性以及控制策略进行研究。近年来，关于水电机组的研究多采用水轮机线性化模型[2-5］，其表达式中的传递系数对于分析结果具有重要影响。目前，求取传递系数以建立水轮机线性模型的方法主要有外特性法和内特性法[6］。其中内特性法建模依赖水轮机几何参数和结构参数，实际中这些参数有时难以获得准确数值，同时对小开度的效率估计误差较大，会影响传递系数的计算精度[7］。外特性法常用模型综合特性曲线的局部线性化表征水轮机在某一工况点附近的动态特性[8］，该方法的仿真结果精度较高。此外，利用简化非线性模型[9］求解水轮机传递系数，虽然计算方便，但对模型简化过多，得到的传递系数不够准确和合理[10］。

神经网络能够实现复杂非线性关系的映射，且具有良好的泛化能力，是建立水轮机非线性模型的有效工具[11］。神经网络的类型众多，前馈型神经网络是一类重要的神经网络。国内学者利用不同前馈型神经网络的性能和特点，对水轮机非线性建模方法进行了研究[12-15］。……