本文關(guān)鍵詞：基于磷蝦群算法和反饋快速學(xué)習(xí)網(wǎng)的汽輪機(jī)初壓優(yōu)化

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【摘要】：近十年,伴隨國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,我國(guó)對(duì)能源的需求日益增加。以煤為主的能源格局決定了我國(guó)電力工業(yè)的發(fā)展將主要依靠火力發(fā)電。目前,我國(guó)火力發(fā)電量占電力工業(yè)總發(fā)電量的70%以上,且隨著我國(guó)社會(huì)電力需求的不斷增長(zhǎng),電網(wǎng)峰谷負(fù)荷差逐漸拉大,導(dǎo)致大型火電機(jī)組不得不參與電網(wǎng)的調(diào)峰運(yùn)行。火電機(jī)組長(zhǎng)期運(yùn)行在部分負(fù)荷下,偏離設(shè)計(jì)工況,汽輪機(jī)的熱經(jīng)濟(jì)性將嚴(yán)重受影響。為此,本文圍繞火電機(jī)組汽輪機(jī)變工況下最優(yōu)運(yùn)行初壓的課題展開研究,以期通過最新技術(shù)和方法解決汽輪機(jī)運(yùn)行初壓優(yōu)化中的主要問題,作了如下研究:首先,對(duì)火電廠汽輪機(jī)熱經(jīng)濟(jì)性分析方法作了深入研究,得出:分布式控制系統(tǒng)(Distributed Control Systems,DCS)數(shù)據(jù)中噪聲信號(hào)和水蒸氣焓值計(jì)算精度對(duì)熱經(jīng)濟(jì)性分析具有重要影響。因此,在數(shù)據(jù)前處理階段,引入改進(jìn)的中值濾波算法(Minimum-Maximum Exclusive Mean filer,MMEM)有效的濾除了原始數(shù)據(jù)中的高斯噪聲;其次,采用國(guó)際水和水蒸氣性質(zhì)計(jì)算公式(IAPWS Industrial Formulation 1997for the Thermodynamic Properties of Water and Steam,IAPWS-IF97),保證了熱經(jīng)濟(jì)性分析中水蒸氣焓值的精度。其次,建模方法快速學(xué)習(xí)網(wǎng)(Fast Learning Network,FLN)是前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)緊湊、學(xué)習(xí)訓(xùn)練速度快,但是快速學(xué)習(xí)網(wǎng)忽略了系統(tǒng)的慣性延遲和時(shí)間連續(xù)性。因此,本文提出反饋型快速學(xué)習(xí)網(wǎng)(Feedback Fast Learning Network,B-FLN),在原始的快速學(xué)習(xí)網(wǎng)的基礎(chǔ)上增加從輸出神經(jīng)元到輸入神經(jīng)元的反饋通道。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,B-FLN在建立周期多峰和慣性遲滯系統(tǒng)模型建模精度遠(yuǎn)優(yōu)于FLN建模方法。再次,通過對(duì)汽輪機(jī)熱力系統(tǒng)各級(jí)抽汽加熱器進(jìn)行常規(guī)熱平衡分析,建立基于質(zhì)量平衡與能量平衡的熱力系統(tǒng)分析模型,包括熱平衡矩陣方程、吸熱方程、功率方程。針對(duì)汽輪機(jī)變工況運(yùn)行時(shí)熱平衡分析方法的計(jì)算精度下降問題,引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù),利用B-FLN建立汽輪機(jī)熱耗率模型,提高了熱經(jīng)濟(jì)分析模型的動(dòng)態(tài)精度。最后,以熱平衡分析與B-FLN建立的汽輪機(jī)熱耗率混合分析模型為基礎(chǔ),采用全局智能優(yōu)化算法—磷蝦群優(yōu)化算法(Krill Herd Algorithm,KH)為尋優(yōu)工具,優(yōu)化600MW超臨界汽輪機(jī)在各個(gè)負(fù)荷下主蒸汽壓力值,得到了機(jī)組變工況下的最優(yōu)運(yùn)行初壓曲線,降低了汽輪機(jī)熱耗率,為火電廠節(jié)能降耗作出了指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：火電機(jī)組 汽輪機(jī) 熱耗率 優(yōu)化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 快速學(xué)習(xí)網(wǎng) 磷蝦群算法
【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】：2016
【分類號(hào)】：TP18;TM621
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題研究的背景11-12
• 1.2 課題研究的目的和意義12-13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3.1 熱力系統(tǒng)分析方法及研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.2 汽輪機(jī)初壓優(yōu)化技術(shù)及研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3.4 智能優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容和研究方法17-19
• 第2章 數(shù)據(jù)的采集與前處理19-38
• 2.1 分布式控制系統(tǒng)及汽輪機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集19-21
• 2.2 水和水蒸氣熱力學(xué)性質(zhì)計(jì)算21-36
• 2.2.1 水和水蒸氣熱力性質(zhì)公式的結(jié)構(gòu)21-23
• 2.2.2 區(qū)域1的基本方程23-25
• 2.2.3 區(qū)域2的基本方程25-27
• 2.2.4 區(qū)域3的基本方程27-30
• 2.2.5 區(qū)域4的基本方程30-31
• 2.2.6 區(qū)域5的基本方程31-32
• 2.2.7 汽輪機(jī)熱力計(jì)算中的水蒸氣熱力性質(zhì)32-34
• 2.2.8 基于水和水蒸氣熱力性質(zhì)計(jì)算公式的性質(zhì)圖34-36
• 2.3 在線數(shù)據(jù)濾波函數(shù)36-37
• 2.4 本章小結(jié)37-38
• 第3章 汽輪機(jī)熱力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型38-55
• 3.1 汽輪機(jī)熱力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)38-40
• 3.2 熱力系統(tǒng)輸入熱量方程40-41
• 3.3 熱力系統(tǒng)輸出功率方程41-45
• 3.4 熱力系統(tǒng)汽水分布方程45-52
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與數(shù)據(jù)分析52-54
• 3.6 本章小結(jié)54-55
• 第4章 改進(jìn)快速學(xué)習(xí)網(wǎng)及汽輪機(jī)熱耗率模型55-74
• 4.1 快速學(xué)習(xí)網(wǎng)的基本理論55-59
• 4.2 快速學(xué)習(xí)網(wǎng)的改進(jìn)模型59-61
• 4.3 反饋快速學(xué)習(xí)網(wǎng)與快速學(xué)習(xí)網(wǎng)的實(shí)驗(yàn)對(duì)比61-68
• 4.3.1 周期多峰系統(tǒng)的建模特性對(duì)比61-64
• 4.3.2 慣性遲滯系統(tǒng)的建模特性對(duì)比64-65
• 4.3.3 輸入信號(hào)含噪聲的系統(tǒng)的建模特性對(duì)比65-68
• 4.4 基于反饋快速學(xué)習(xí)網(wǎng)的汽輪機(jī)熱耗率模型68-73
• 4.4.1 汽輪機(jī)實(shí)驗(yàn)熱耗率68
• 4.4.2 反饋快速學(xué)習(xí)網(wǎng)熱耗率混合模型68-73
• 4.5 本章小結(jié)73-74
• 第5章 磷蝦群算法在汽輪機(jī)初壓優(yōu)化中的應(yīng)用74-86
• 5.1 磷蝦群優(yōu)化算法簡(jiǎn)介74-75
• 5.2 磷蝦群優(yōu)化算法的基本原理75-78
• 5.2.1 磷蝦集群行為描述75
• 5.2.2 個(gè)體游動(dòng)75-76
• 5.2.3 覓食活動(dòng)76-77
• 5.2.4 隨機(jī)擴(kuò)散77-78
• 5.3 磷蝦群優(yōu)化算法的主要步驟78
• 5.4 汽輪機(jī)初壓優(yōu)化78-80
• 5.5 優(yōu)化問題的描述80-81
• 5.6 主蒸汽壓力優(yōu)化實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析81-85
• 5.7 本章小結(jié)85-86
• 結(jié)論86-88
• 參考文獻(xiàn)88-92
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果92-93
• 致謝93

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