基于鲸鱼优化算法的汽轮机热耗率模型预测

发布时间：2019-02-14 22:11

【摘要】：为了准确地建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于反向学习自适应的鲸鱼优化算法(AWOA)和快速学习网(FLN)综合建模的方法。首先将改进后的鲸鱼算法与经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法进行比较,结果证明其具有更高的收敛精度和更快的收敛速度;然后采用某热电厂600 MW超临界汽轮机组现场收集的运行数据建立汽轮机热耗率预测模型,并将改进后的鲸鱼算法优化的快速学习网模型的预测结果与基本快速学习网及经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法优化的快速学习网模型预测结果相比较。结果表明,AWOA-FLN预测模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率。
[Abstract]:In order to accurately establish the prediction model of steam turbine heat consumption, an integrated modeling method based on reverse learning adaptive whale optimization algorithm (AWOA) and fast learning net (FLN) was proposed. Firstly, the improved whale algorithm is compared with the classical improved particle swarm optimization, differential evolution algorithm and basic whale algorithm. The results show that the improved whale algorithm has higher convergence accuracy and faster convergence speed. Then, the prediction model of steam turbine heat consumption rate is established by using the operation data collected from a 600 MW supercritical steam turbine unit in a thermal power plant. The prediction results of improved fast learning net model optimized by whale algorithm are compared with those of basic fast learning network, classical improved particle swarm optimization, differential evolution algorithm and fast learning net model optimized by basic whale algorithm. The results show that the AWOA-FLN prediction model has higher prediction accuracy, stronger generalization ability and more accurate prediction of heat consumption rate of steam turbine.
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61573306,61403331)~~
【分类号】：TP18;TM621.3

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本文编号：2422658