本文關鍵詞： 汽輪機 熱耗率 最優(yōu)初壓 磷蝦群算法 快速學習網　出處：《動力工程學報》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為找到汽輪機變工況運行時的最優(yōu)初壓,利用改進的磷蝦群算法(A-KH)和快速學習網(FLN)建立熱耗率預測模型,然后利用A-KH算法的全局搜索能力,在可行的壓力區(qū)間內對所建模型熱耗率最低時對應的主蒸汽壓力進行尋優(yōu),并將優(yōu)化后的最優(yōu)初壓曲線與廠家設計壓力曲線進行對比.結果表明:優(yōu)化后的最優(yōu)初壓曲線能有效降低汽輪機組的熱耗率,對汽輪機的安全經濟運行更具有指導意義.
[Abstract]:In order to find out the optimal initial pressure of steam turbine under different operating conditions, a prediction model of heat consumption rate was established by using the improved krill swarm algorithm (KH) and the fast learning network (FLN). Then, using the global search ability of A-KH algorithm, the main steam pressure corresponding to the lowest heat consumption rate of the model is optimized in the feasible pressure range. The optimized initial pressure curve is compared with the manufacturer's design pressure curve. The results show that the optimized initial pressure curve can effectively reduce the heat consumption rate of steam turbine unit. It is more instructive to the safe and economical operation of steam turbine.
【作者單位】： 燕山大學電氣工程學院;山東省萊西市院上鎮(zhèn)中心中學;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61573306,61403331) 河北省自然科學基金資助項目(F2016203427) 中國博士后科學基金資助項目(2015M571280)
【分類號】：TM621;TP18
【正文快照】： 我國用電結構的改變導致電網的峰谷差增大,也就意味著大型機組不得不進行調峰運行,汽輪機組經常在變負荷狀態(tài)下運行,為了使機組能夠在變負荷狀態(tài)下保持較高的熱效率,常采用復合滑壓運行方式,即定-滑-定運行方式.因此,確定定-滑-定運行分界點和尋找最優(yōu)初壓對提高熱電廠的熱經

【參考文獻】

相關期刊論文 前7條

1 牛培峰;楊瀟;馬云鵬;盧青;林鵬;;基于改進的磷蝦群優(yōu)化算法的汽輪機初壓優(yōu)化研究[J];動力工程學報;2015年09期

2 劉超;牛培峰;游霞;;反向建模方法在汽輪機熱耗率建模中的應用[J];動力工程學報;2014年11期

3 劉偉;葉亞蘭;司風琪;徐治皋;;基于BP神經網絡和SA-BBO算法的汽輪機組最優(yōu)運行初壓的確定[J];熱能動力工程;2013年01期

4 周志平;范鑫;李明;付晨鵬;;超臨界600MW機組滑壓運行參數(shù)優(yōu)化分析與試驗[J];熱力發(fā)電;2011年10期

5 郭江龍;常澍平;姚力強;黃海東;王曉龍;;大型汽輪機復合滑壓運行參數(shù)尋優(yōu)方法研究[J];汽輪機技術;2010年06期

6 云曦;閻維平;;火電廠汽輪機組影響熱耗率計算的因素[J];東北電力技術;2007年03期

7 盛德仁,李蔚,陳堅紅,任浩仁;汽輪機組熱耗率分析及實時計算[J];熱力發(fā)電;2003年05期

相關博士學位論文 前1條

1 李國強;新型人工智能技術研究及其在鍋爐燃燒優(yōu)化中的應用[D];燕山大學;2013年

【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

1 牛培峰;陳科;劉阿玲;馬云鵬;趙振;李國強;;基于磷蝦群算法的汽輪機組最優(yōu)初壓研究[J];動力工程學報;2017年08期

2 趙家毅;李千軍;楊濤;李友良;;基于調節(jié)級壓力的汽輪機最佳滑壓運行方式[J];廣東電力;2017年05期

3 王惠杰;范志愿;許小剛;;基于FOA-LSSVM的汽輪機熱耗率預測模型研究[J];熱力發(fā)電;2017年05期

4 黎杰斐;;對超臨界600MW機組滑壓運行參數(shù)優(yōu)化的相關探討[J];科技展望;2017年10期

5 張恒;鐘金金;;超臨界直流鍋爐水煤比分析[J];石油化工自動化;2017年01期

6 張研;;直接空冷機組低負荷運行經濟性分析[J];華電技術;2017年01期

7 趙俊杰;項連清;俞路軍;劉靜然;蔣和定;朱盈;;1000MW超超臨界機組熱耗率和供電供熱煤耗模型應用分析[J];能源工程;2016年06期

8 牛培峰;吳志良;馬云鵬;史春見;李進柏;;基于鯨魚優(yōu)化算法的汽輪機熱耗率模型預測[J];化工學報;2017年03期

9 王惠杰;范志愿;許小剛;李鑫鑫;;基于灰色關聯(lián)分析法及GSA-LSSVM的汽輪機排汽焓預測模型[J];電力建設;2016年11期

10 牛培峰;陳科;馬云鵬;趙慶沖;李國強;;基于磷蝦群算法的汽輪機熱耗率建模應用[J];動力工程學報;2016年10期

【二級參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 韓敏;許美玲;王新迎;;多元時間序列的子空間回聲狀態(tài)網絡預測模型[J];計算機學報;2014年11期

2 李慧君;周愛強;喻橋;;基于改進粒子群算法的汽輪機初、終參數(shù)優(yōu)化算法[J];電力建設;2014年04期

3 施延洲;焦林生;姚嘯林;鐘平;邵文長;;超(超)臨界汽輪機組滑壓運行優(yōu)化試驗[J];熱力發(fā)電;2013年12期

4 胡勇;劉吉臻;曾德良;彭燦;李雅哲;;定負荷下火電機組最優(yōu)運行初壓的確定[J];動力工程學報;2013年09期

5 牛培峰;肖興軍;李國強;馬云飛;陳貴林;張先臣;;基于萬有引力搜索算法的電廠鍋爐NO_x排放模型的參數(shù)優(yōu)化[J];動力工程學報;2013年02期

6 桑賢波;崔傳濤;陳碧雯;;汽輪發(fā)電機組熱耗率計算[J];應用科技;2013年01期

7 高衛(wèi)峰;劉三陽;黃玲玲;;受啟發(fā)的人工蜂群算法在全局優(yōu)化問題中的應用[J];電子學報;2012年12期

8 蔣華琴;劉興高;;免疫PSO_WLSSVM最優(yōu)聚丙烯熔融指數(shù)預報[J];化工學報;2012年03期

9 沈學利;張紅巖;張紀鎖;;一種新的改進粒子群優(yōu)化算法[J];計算機仿真;2011年03期

10 常愛英;吳鐵軍;包鑫;;最小二乘支持向量機在煤著火特性研究中的應用[J];動力工程學報;2010年12期

相關博士學位論文 前6條

1 唐曉亮;基于神經網絡的半監(jiān)督學習方法研究[D];大連理工大學;2009年

2 史志偉;混沌時間序列預測與儲備池機器學習方法研究[D];大連理工大學;2008年

3 楊光軍;電站鍋爐燃燒狀態(tài)監(jiān)測與優(yōu)化策略研究[D];華北電力大學（北京）;2008年

4 趙征;基于信息融合的鍋爐燃燒狀態(tài)參數(shù)檢測技術研究[D];華北電力大學（河北）;2007年

5 韓飛;基于先驗信息編碼的約束學習算法研究[D];中國科學技術大學;2006年

6 王淅芬;基于爐內溫度場可視化的燃燒優(yōu)化控制方法研究[D];華中科技大學;2005年

【相似文獻】

相關碩士學位論文 前2條

1 段曉龍;火電廠汽輪機初壓優(yōu)化智能算法的研究與應用[D];燕山大學;2014年

2 楊瀟;基于磷蝦群算法的汽輪機初壓優(yōu)化研究[D];燕山大學;2015年

，

本文編號：1467929