本文關(guān)鍵詞： 汽輪機(jī) 熱耗率 最優(yōu)初壓 磷蝦群算法 快速學(xué)習(xí)網(wǎng)　出處：《動(dòng)力工程學(xué)報(bào)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為找到汽輪機(jī)變工況運(yùn)行時(shí)的最優(yōu)初壓,利用改進(jìn)的磷蝦群算法(A-KH)和快速學(xué)習(xí)網(wǎng)(FLN)建立熱耗率預(yù)測(cè)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(nèi)對(duì)所建模型熱耗率最低時(shí)對(duì)應(yīng)的主蒸汽壓力進(jìn)行尋優(yōu),并將優(yōu)化后的最優(yōu)初壓曲線與廠家設(shè)計(jì)壓力曲線進(jìn)行對(duì)比.結(jié)果表明:優(yōu)化后的最優(yōu)初壓曲線能有效降低汽輪機(jī)組的熱耗率,對(duì)汽輪機(jī)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行更具有指導(dǎo)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(xué)電氣工程學(xué)院;山東省萊西市院上鎮(zhèn)中心中學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61573306,61403331) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2016203427) 中國博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015M571280)
【分類號(hào)】：TM621;TP18
【正文快照】： 我國用電結(jié)構(gòu)的改變導(dǎo)致電網(wǎng)的峰谷差增大,也就意味著大型機(jī)組不得不進(jìn)行調(diào)峰運(yùn)行,汽輪機(jī)組經(jīng)常在變負(fù)荷狀態(tài)下運(yùn)行,為了使機(jī)組能夠在變負(fù)荷狀態(tài)下保持較高的熱效率,常采用復(fù)合滑壓運(yùn)行方式,即定-滑-定運(yùn)行方式.因此,確定定-滑-定運(yùn)行分界點(diǎn)和尋找最優(yōu)初壓對(duì)提高熱電廠的熱經(jīng)

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 牛培峰;楊瀟;馬云鵬;盧青;林鵬;;基于改進(jìn)的磷蝦群優(yōu)化算法的汽輪機(jī)初壓優(yōu)化研究[J];動(dòng)力工程學(xué)報(bào);2015年09期

2 劉超;牛培峰;游霞;;反向建模方法在汽輪機(jī)熱耗率建模中的應(yīng)用[J];動(dòng)力工程學(xué)報(bào);2014年11期

3 劉偉;葉亞蘭;司風(fēng)琪;徐治皋;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SA-BBO算法的汽輪機(jī)組最優(yōu)運(yùn)行初壓的確定[J];熱能動(dòng)力工程;2013年01期

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

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

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

7 盛德仁,李蔚,陳堅(jiān)紅,任浩仁;汽輪機(jī)組熱耗率分析及實(shí)時(shí)計(jì)算[J];熱力發(fā)電;2003年05期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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

2 趙家毅;李千軍;楊濤;李友良;;基于調(diào)節(jié)級(jí)壓力的汽輪機(jī)最佳滑壓運(yùn)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(jī)熱耗率預(yù)測(cè)模型研究[J];熱力發(fā)電;2017年05期

4 黎杰斐;;對(duì)超臨界600MW機(jī)組滑壓運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化的相關(guān)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(dòng)化;2017年01期

6 張研;;直接空冷機(jī)組低負(fù)荷運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性分析[J];華電技術(shù);2017年01期

7 趙俊杰;項(xiàng)連清;俞路軍;劉靜然;蔣和定;朱盈;;1000MW超超臨界機(jī)組熱耗率和供電供熱煤耗模型應(yīng)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(jìn)柏;;基于鯨魚優(yōu)化算法的汽輪機(jī)熱耗率模型預(yù)測(cè)[J];化工學(xué)報(bào);2017年03期

9 王惠杰;范志愿;許小剛;李鑫鑫;;基于灰色關(guān)聯(lián)分析法及GSA-LSSVM的汽輪機(jī)排汽焓預(yù)測(cè)模型[J];電力建設(shè);2016年11期

10 牛培峰;陳科;馬云鵬;趙慶沖;李國強(qiáng);;基于磷蝦群算法的汽輪機(jī)熱耗率建模應(yīng)用[J];動(dòng)力工程學(xué)報(bào);2016年10期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 韓敏;許美玲;王新迎;;多元時(shí)間序列的子空間回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2014年11期

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

3 施延洲;焦林生;姚嘯林;鐘平;邵文長(zhǎng);;超(超)臨界汽輪機(jī)組滑壓運(yùn)行優(yōu)化試驗(yàn)[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(fù)荷下火電機(jī)組最優(yōu)運(yùn)行初壓的確定[J];動(dòng)力工程學(xué)報(bào);2013年09期

5 牛培峰;肖興軍;李國強(qiáng);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(dòng)力工程學(xué)報(bào);2013年02期

6 桑賢波;崔傳濤;陳碧雯;;汽輪發(fā)電機(jī)組熱耗率計(jì)算[J];應(yīng)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(yīng)用[J];電子學(xué)報(bào);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(yù)報(bào)[J];化工學(xué)報(bào);2012年03期

9 沈?qū)W利;張紅巖;張紀(jì)鎖;;一種新的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)仿真;2011年03期

10 常愛英;吳鐵軍;包鑫;;最小二乘支持向量機(jī)在煤著火特性研究中的應(yīng)用[J];動(dòng)力工程學(xué)報(bào);2010年12期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

1 唐曉亮;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法研究[D];大連理工大學(xué);2009年

2 史志偉;混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)與儲(chǔ)備池機(jī)器學(xué)習(xí)方法研究[D];大連理工大學(xué);2008年

3 楊光軍;電站鍋爐燃燒狀態(tài)監(jiān)測(cè)與優(yōu)化策略研究[D];華北電力大學(xué)（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(cè)技術(shù)研究[D];華北電力大學(xué)（河北）;2007年

5 韓飛;基于先驗(yàn)信息編碼的約束學(xué)習(xí)算法研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

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

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

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

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

，

本文編號(hào)：1467929