發(fā)布時(shí)間：2016-12-17 23:40

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)磷蝦群算法的汽輪機(jī)真空優(yōu)化方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《燕山大學(xué)》 2015年

基于改進(jìn)磷蝦群算法的汽輪機(jī)真空優(yōu)化方法的研究

劉志健  

【摘要】：在能源供應(yīng)量不能滿足需求的情況下,節(jié)能降耗是解決供需不平衡最現(xiàn)實(shí)、最有效的途徑。而火電廠主要燃料是煤碳,汽輪機(jī)是火電機(jī)組最重要的組成部分之一,凝汽器真空是電廠汽輪機(jī)各項(xiàng)參數(shù)中對(duì)機(jī)組出力和煤耗率影響很大的參數(shù),因此優(yōu)化凝汽器真空,并盡可能保證機(jī)組處在最佳真空下運(yùn)行是節(jié)能的關(guān)鍵。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,通過(guò)對(duì)動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)研究,并對(duì)凝汽器相關(guān)參數(shù)進(jìn)行分析,選取與汽輪機(jī)凈功率輸出關(guān)聯(lián)較大的參數(shù)作為輸入?yún)?shù),利用改進(jìn)的磷蝦群算法與Elman網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合建立了凝汽器真空預(yù)測(cè)模型。通過(guò)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該模型具有良好的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。然后,研究了新型群智能優(yōu)化算法—磷蝦群算法(Krill Herd,KH),并針對(duì)其收斂速度慢和易陷入局部最優(yōu)等不足,提出一種改進(jìn)的磷蝦群優(yōu)化算法(AKH)。在原算法基礎(chǔ)上加入兩個(gè)算子,算子a通過(guò)模擬自然界中生物種群的進(jìn)化規(guī)律,先根據(jù)種群粒子適應(yīng)值的優(yōu)劣進(jìn)行排序,然后選取一定數(shù)目的適應(yīng)值好的粒子,將這些粒子按一定規(guī)則繁殖出新的粒子,用新粒子將等數(shù)量適應(yīng)值差的粒子替換掉,加快種群的進(jìn)化速度;算子b保持當(dāng)前最優(yōu)粒子位置(最優(yōu)解)不變,使離最優(yōu)解相對(duì)較近的粒子繼續(xù)運(yùn)動(dòng),讓這些粒子在其自身附近探尋更優(yōu)的位置,這樣既保持了種群的尋優(yōu)精度不會(huì)下降,又可以增強(qiáng)算法的開發(fā)能力。兩個(gè)算子結(jié)合起來(lái)加快了種群的進(jìn)化速度,使算法的總體性能得到加強(qiáng)。通過(guò)十三個(gè)基準(zhǔn)函數(shù)的測(cè)試,驗(yàn)證了改進(jìn)的磷蝦群優(yōu)化算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力和較快的收斂速度。最后,在建好的真空預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上,利用改進(jìn)的磷蝦群優(yōu)化算法搜索相應(yīng)負(fù)荷下,汽輪機(jī)凈功率最大時(shí)對(duì)應(yīng)的凝汽器真空值。經(jīng)過(guò)優(yōu)化后,在不同負(fù)荷下汽輪機(jī)凈功率均有提高,證明該算法是可行、有效的。最終優(yōu)化出不同負(fù)荷下凝汽器最佳真空值,并與汽輪機(jī)實(shí)際運(yùn)行值進(jìn)行比較,優(yōu)化后的真空值有所提高,在優(yōu)化后真空值下運(yùn)行汽輪機(jī),比較安全和經(jīng)濟(jì)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM621;TK264.11;TP18
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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