基于磷虾群算法和反馈快速学习网的汽轮机初压优化
本文关键词：基于磷虾群算法和反馈快速学习网的汽轮机初压优化
更多相关文章： 火电机组 汽轮机 热耗率 优化 神经网络 快速学习网 磷虾群算法
【摘要】：近十年,伴随国民经济的快速发展,我国对能源的需求日益增加。以煤为主的能源格局决定了我国电力工业的发展将主要依靠火力发电。目前,我国火力发电量占电力工业总发电量的70%以上,且随着我国社会电力需求的不断增长,电网峰谷负荷差逐渐拉大,导致大型火电机组不得不参与电网的调峰运行。火电机组长期运行在部分负荷下,偏离设计工况,汽轮机的热经济性将严重受影响。为此,本文围绕火电机组汽轮机变工况下最优运行初压的课题展开研究,以期通过最新技术和方法解决汽轮机运行初压优化中的主要问题,作了如下研究:首先,对火电厂汽轮机热经济性分析方法作了深入研究,得出:分布式控制系统(Distributed Control Systems,DCS)数据中噪声信号和水蒸气焓值计算精度对热经济性分析具有重要影响。因此,在数据前处理阶段,引入改进的中值滤波算法(Minimum-Maximum Exclusive Mean filer,MMEM)有效的滤除了原始数据中的高斯噪声;其次,采用国际水和水蒸气性质计算公式(IAPWS Industrial Formulation 1997for the Thermodynamic Properties of Water and Steam,IAPWS-IF97),保证了热经济性分析中水蒸气焓值的精度。其次,建模方法快速学习网(Fast Learning Network,FLN)是前馈型神经网络,网络结构紧凑、学习训练速度快,但是快速学习网忽略了系统的惯性延迟和时间连续性。因此,本文提出反馈型快速学习网(Feedback Fast Learning Network,B-FLN),在原始的快速学习网的基础上增加从输出神经元到输入神经元的反馈通道。实验结果显示,B-FLN在建立周期多峰和惯性迟滞系统模型建模精度远优于FLN建模方法。再次,通过对汽轮机热力系统各级抽汽加热器进行常规热平衡分析,建立基于质量平衡与能量平衡的热力系统分析模型,包括热平衡矩阵方程、吸热方程、功率方程。针对汽轮机变工况运行时热平衡分析方法的计算精度下降问题,引入神经网络建模技术,利用B-FLN建立汽轮机热耗率模型,提高了热经济分析模型的动态精度。最后,以热平衡分析与B-FLN建立的汽轮机热耗率混合分析模型为基础,采用全局智能优化算法—磷虾群优化算法(Krill Herd Algorithm,KH)为寻优工具,优化600MW超临界汽轮机在各个负荷下主蒸汽压力值,得到了机组变工况下的最优运行初压曲线,降低了汽轮机热耗率,为火电厂节能降耗作出了指导。
【关键词】：火电机组 汽轮机 热耗率 优化 神经网络 快速学习网 磷虾群算法
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TM621
【目录】：
- 摘要5-7
- ABSTRACT7-11
- 第1章 绪论11-19
- 1.1 课题研究的背景11-12
- 1.2 课题研究的目的和意义12-13
- 1.3 国内外研究现状13-17
- 1.3.1 热力系统分析方法及研究现状13-14
- 1.3.2 汽轮机初压优化技术及研究现状14-15
- 1.3.3 人工神经网络的研究现状15-16
- 1.3.4 智能优化算法的研究现状16-17
- 1.4 论文的主要研究内容和研究方法17-19
- 第2章 数据的采集与前处理19-38
- 2.1 分布式控制系统及汽轮机运行数据的采集19-21
- 2.2 水和水蒸气热力学性质计算21-36
- 2.2.1 水和水蒸气热力性质公式的结构21-23
- 2.2.2 区域1的基本方程23-25
- 2.2.3 区域2的基本方程25-27
- 2.2.4 区域3的基本方程27-30
- 2.2.5 区域4的基本方程30-31
- 2.2.6 区域5的基本方程31-32
- 2.2.7 汽轮机热力计算中的水蒸气热力性质32-34
- 2.2.8 基于水和水蒸气热力性质计算公式的性质图34-36
- 2.3 在线数据滤波函数36-37
- 2.4 本章小结37-38
- 第3章 汽轮机热力系统状态监测模型38-55
- 3.1 汽轮机热力系统结构38-40
- 3.2 热力系统输入热量方程40-41
- 3.3 热力系统输出功率方程41-45
- 3.4 热力系统汽水分布方程45-52
- 3.5 实验结果与数据分析52-54
- 3.6 本章小结54-55
- 第4章 改进快速学习网及汽轮机热耗率模型55-74
- 4.1 快速学习网的基本理论55-59
- 4.2 快速学习网的改进模型59-61
- 4.3 反馈快速学习网与快速学习网的实验对比61-68
- 4.3.1 周期多峰系统的建模特性对比61-64
- 4.3.2 惯性迟滞系统的建模特性对比64-65
- 4.3.3 输入信号含噪声的系统的建模特性对比65-68
- 4.4 基于反馈快速学习网的汽轮机热耗率模型68-73
- 4.4.1 汽轮机实验热耗率68
- 4.4.2 反馈快速学习网热耗率混合模型68-73
- 4.5 本章小结73-74
- 第5章 磷虾群算法在汽轮机初压优化中的应用74-86
- 5.1 磷虾群优化算法简介74-75
- 5.2 磷虾群优化算法的基本原理75-78
- 5.2.1 磷虾集群行为描述75
- 5.2.2 个体游动75-76
- 5.2.3 觅食活动76-77
- 5.2.4 随机扩散77-78
- 5.3 磷虾群优化算法的主要步骤78
- 5.4 汽轮机初压优化78-80
- 5.5 优化问题的描述80-81
- 5.6 主蒸汽压力优化实验与结果分析81-85
- 5.7 本章小结85-86
- 结论86-88
- 参考文献88-92
- 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果92-93
- 致谢93
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，本文编号：564424
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