基于BP神经网络和SA—BBO算法的汽轮机组最优运行初压的确定
【出 处】:
【作 者】:
刘伟
[1] ;
叶亚兰
[2] ;
司风琪
[1] ;
徐治皋
[1]
【摘 要】为确定超超临界机组主汽压力设定值及机组优化运行方式,在对1000MW机组进行主汽压力寻优试验研究的基础上,利用BP神经网络建立了汽轮机组滑压特性模型。提出了一种基于模拟退火的生物地理学优化法,将BBO(生物地理学优化算法)算法能较快找到全局最优解的能力和SA(模拟退火)算法较强的局部搜索能力相结合,有效地提高了算法的搜索精度和收敛速度。应用SA.BBO算法对所建机组滑压特性模型进行主蒸汽压力寻优,结果表明机组的滑压曲线与设计值存在较大差别,而且受到环境温度等因素的影响。在不同负荷和相关约束条件下,优化后机组热耗率可降低25~60kJ/(kW·h),供电煤耗率可降低0.8~2g/(kW·h)。
相关热词搜索: 汽轮机 最优初压 神经网络 模拟退火(SA) 生物地理学优化算法(BBO)