基于共生生物搜索算法的汽轮机最优初压研究

发布时间：2020-09-01 17:47

　　 为了找到汽轮机在不同负荷下的最优初压,利用改进的共生生物搜索(FSOS)算法和极限学习机(ELM)建立热耗率预测模型,并与BP神经网络、共生生物搜索(SOS)算法优化ELM和FSOS算法优化支持向量机(SVM)等进行了比较。然后,在该模型的基础上用FSOS算法对主蒸汽压力和主蒸汽流量进行优化,使其在各负荷下的热耗率最低。最后,通过优化后的主蒸汽压力拟合出一条最优初压曲线,并与厂家设计的滑压运行曲线进行对比。结果表明:按照最优初压曲线运行,热耗率平均下降约58. 51 k J·(k W·h)~(-1),提高了机组能量的转换效率,对汽轮机经济运行有着显著的效果。

【参考文献】

相关期刊论文 前3条

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：2810054