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计量学报  2019, Vol. 40 Issue (3): 447-454    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2019.03.16
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基于共生生物搜索算法的汽轮机最优初压研究
牛培峰1,王枭飞1,刘楠2,常玲芳1,张先臣1
1.燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2.燕山大学, 河北 秦皇岛 066004
Optimization on Inital Pressure of a Steam Turbine Based on Symbiotic Organisms Search Algorithm
NIU Pei-feng1,WANG Xiao-fei1,LIU Nan2,CHANG Ling-fang1,ZHANG Xian-cheng1
1. School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
2. Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei  066004, China
全文: PDF (1415 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 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 kJ·(kW· 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。
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作者相关文章
牛培峰
王枭飞
刘楠
常玲芳
张先臣
关键词 计量学热耗率汽轮机最优初压共生生物搜索算法极限学习机    
Abstract:To obtain the optimal initial pressure of a steam turbine under loads,a heat rate forecasting model was established using fast symbiotic organisms search (FSOS) algorithm and extreme learning machine (ELM). The model was compared with BP neural network, symbiotic organisms search (SOS) algorithm’s optimizing extreme learning machine (ELM) and fast symbiotic organisms search (FSOS) algorithm’s optimizing support vector machine (SVM). Then, FSOS was employed to seek the optimal initial pressure and the main steam flow based on the forecasting model to make the heat rate under each load the lowest. Finally, an optimal initial pressure curve was fitted by the optimized main steam pressure and compared with the factory designed sliding pressure curve. The results showed that the average heat rate decreases about 58.51 kJ·(kW· h)-1 according to the optimal initial pressure curve, which improved the energy conversion efficiency of the unit and had a significant effect on the economic operation of the steam turbine.
Key wordsmetrology    heat rate    steam turbine    optimal initial pressure    symbiotic organisms search algorithm    extreme learning machine
收稿日期: 2018-01-02      发布日期: 2019-04-19
PACS:  TB941  
基金资助:国家自然科学基金(61573306)
通讯作者: 王枭飞     E-mail: 353456694@qq.com
作者简介: 牛培峰(1958-),男,吉林舒兰人,燕山大学教授,博士生导师,研究方向为复杂工业系统的智能建模与智能控制和流程工业综合自动化。Email: npf882000@163.com
引用本文:   
牛培峰,王枭飞,刘楠,常玲芳,张先臣. 基于共生生物搜索算法的汽轮机最优初压研究[J]. 计量学报, 2019, 40(3): 447-454.
NIU Pei-feng,WANG Xiao-fei,LIU Nan,CHANG Ling-fang,ZHANG Xian-cheng. Optimization on Inital Pressure of a Steam Turbine Based on Symbiotic Organisms Search Algorithm. Acta Metrologica Sinica, 2019, 40(3): 447-454.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2019.03.16     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2019/V40/I3/447
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