基于磷蝦群算法的汽輪機(jī)熱耗率建模應(yīng)用

牛培峰， 陳 科， 馬云鵬， 趙慶沖， 李國(guó)強(qiáng)

(燕山大學(xué) 工業(yè)計(jì)算機(jī)控制工程河北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北秦皇島 066004)

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基于磷蝦群算法的汽輪機(jī)熱耗率建模應(yīng)用

牛培峰， 陳 科， 馬云鵬， 趙慶沖， 李國(guó)強(qiáng)

(燕山大學(xué) 工業(yè)計(jì)算機(jī)控制工程河北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北秦皇島 066004)

為了準(zhǔn)確建立汽輪機(jī)熱耗率預(yù)測(cè)模型，以某熱電廠600 MW超臨界汽輪機(jī)組為研究對(duì)象，采用基于反向?qū)W習(xí)自適應(yīng)的磷蝦群算法(OAKH)和快速學(xué)習(xí)網(wǎng)(FLN)進(jìn)行綜合建模，并將該模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與基本快速學(xué)習(xí)網(wǎng)、粒子群算法、生物地理學(xué)優(yōu)化算法和磷蝦群算法優(yōu)化的快速學(xué)習(xí)網(wǎng)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較.結(jié)果表明：OAKH算法能夠更好地優(yōu)化FLN模型參數(shù)，使所建立的FLN汽輪機(jī)熱耗率預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和更強(qiáng)的泛化能力，能夠準(zhǔn)確、有效地預(yù)測(cè)熱電廠的汽輪機(jī)熱耗率.

汽輪機(jī)； 熱耗率； 磷蝦群算法； 快速學(xué)習(xí)網(wǎng)； 反向?qū)W習(xí)算法

汽輪機(jī)熱耗率是影響熱電廠熱效率的重要因素之一，實(shí)時(shí)且精確的熱耗率預(yù)測(cè)是評(píng)價(jià)汽輪機(jī)熱經(jīng)濟(jì)性能的關(guān)鍵.目前，我國(guó)大多數(shù)發(fā)電機(jī)組的負(fù)荷率不高，據(jù)統(tǒng)計(jì)多在65%～75%負(fù)荷下運(yùn)行，這就使得機(jī)組的熱經(jīng)濟(jì)性降低[1].

現(xiàn)場(chǎng)采用質(zhì)量和能量平衡方程來計(jì)算熱耗率值，但由于受到機(jī)組運(yùn)行過程中熱力參數(shù)波動(dòng)等影響，導(dǎo)致模型所得熱耗率值會(huì)產(chǎn)生偏差.目前，許多學(xué)者采取回歸模型的方法來計(jì)算汽輪機(jī)熱耗率值.王惠杰等[2]提出基于v類型支持向量機(jī)(v-SVM)的汽輪機(jī)熱耗率回歸預(yù)測(cè)模型；牛培峰等[3]提出汽輪機(jī)熱耗率多模型建模方法；朱譽(yù)等[4]提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪機(jī)熱耗率在線計(jì)算方法.然而，影響汽輪機(jī)組熱耗率的因素有很多，且汽輪機(jī)組的工作過程具有非線性、時(shí)變和多工況的特點(diǎn)，很難用機(jī)理模型來描述.為克服該缺點(diǎn)，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的非線性擬合能力、網(wǎng)絡(luò)泛化及容錯(cuò)能力，筆者提出了改進(jìn)的磷蝦群算法(即基于反向?qū)W習(xí)自適應(yīng)的磷蝦群算法，OAKH算法)和快速學(xué)習(xí)網(wǎng)(FLN)[5]的綜合建模方法.

磷蝦群(KH)算法是2012年由美國(guó)阿克倫大學(xué)的Gandomi等[6]提出的一種新的啟發(fā)式優(yōu)化算法，由于其搜索多樣性強(qiáng)、操作簡(jiǎn)單和調(diào)整參數(shù)少而得到廣泛應(yīng)用.然而在處理復(fù)雜的優(yōu)化問題時(shí)，KH算法易陷入局部最優(yōu)且收斂精度低；FLN通過求解線性方程組，將最小二乘范數(shù)解作為網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，但是FLN模型對(duì)初始的權(quán)值和閾值過于依賴.為了克服上述缺陷，筆者提出了OAKH算法，利用某熱電廠600 MW超臨界汽輪機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)建立了FLN汽輪機(jī)熱耗率預(yù)測(cè)模型(以下簡(jiǎn)稱FLN模型)，并應(yīng)用OAKH算法解決了FLN模型的參數(shù)優(yōu)化問題.最后，為了驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和有效性，將該模型與其他幾種FLN模型進(jìn)行了對(duì)比研究.

1 磷蝦群算法和快速學(xué)習(xí)網(wǎng)

1.1 磷蝦群算法

KH算法是對(duì)磷蝦覓取食物和增加種群密度行為進(jìn)行的模擬[7].在KH算法中，每只磷蝦位置代表一個(gè)可行解.在海洋生活中，磷蝦個(gè)體的位置會(huì)受到以下3個(gè)因素影響[8].

(1)種群位置遷移引起的個(gè)體游動(dòng).

Ni,new=Nmaxαi+ωnNi,old

(1)

式中：αi為移動(dòng)方向向量，αi=αi,local+αi,target，其中αi,local和αi,target分別為局部鄰近個(gè)體的感應(yīng)方向向量和種群最優(yōu)個(gè)體提供的方向向量；Nmax為最大感應(yīng)速度，取0.01 m/s；ωn為慣性權(quán)值，取值范圍為[0,1]；Ni,old為上次的位置變化；Ni,new為當(dāng)前的位置變化.

(2)覓食行為.

Fi=Vfβi+ωfFi,old

(2)

式中：βi為磷蝦個(gè)體覓食方向向量，βi=βi,food+βi,best，其中βi,food和βi,best分別為食物源和當(dāng)前最優(yōu)磷蝦位置的方向向量；Vf為覓食的速度，取0.02 m/s；ωf為慣性權(quán)值，取值范圍為[0,1]；Fi,old為第i個(gè)磷蝦個(gè)體上次覓食運(yùn)動(dòng)所產(chǎn)生的位置變化；Fi為當(dāng)前第i個(gè)磷蝦個(gè)體的位置變化.

(3)磷蝦個(gè)體的隨機(jī)擴(kuò)散.

Di=Dmaxδ

(3)

式中：Dmax為磷蝦個(gè)體的最大擴(kuò)散速度；δ為一個(gè)隨機(jī)的擴(kuò)散方向向量，取值范圍為[-1,1]；Di為隨機(jī)擴(kuò)散引起的位置變化.

針對(duì)不同的磷蝦個(gè)體，其位置越好，擴(kuò)散越不明顯.以上3個(gè)因素將會(huì)使磷蝦個(gè)體朝著適應(yīng)度值最小的方向改變自身的位置，使可行解朝著最優(yōu)解方向進(jìn)化.其中種群位置遷移引起的個(gè)體游動(dòng)和覓食行為都包含了一個(gè)全局搜索策略和一個(gè)局部搜索策略，這2種策略并行進(jìn)行，使得該算法成為一種穩(wěn)定有效的優(yōu)化算法[9].

綜上所述，從t時(shí)刻到t+Δt時(shí)刻的位置矢量為：

(4)

式中：Δt為時(shí)間間隔;ΔT為速度矢量步長(zhǎng)調(diào)節(jié)因子.

1.2 快速學(xué)習(xí)網(wǎng)

FLN是基于極端學(xué)習(xí)機(jī)思想提出的一種新型雙并聯(lián)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與極端學(xué)習(xí)機(jī)最大的區(qū)別就是在單隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加了輸入層與輸出層的直接聯(lián)系[10].因此，F(xiàn)LN可以看成是一種隱藏層到輸出層的非線性與輸入層到輸出層的線性組合模型，其應(yīng)用前景廣泛.FLN的結(jié)構(gòu)如圖1所示.

圖1 快速學(xué)習(xí)網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖

對(duì)于任意N個(gè)隨機(jī)樣本{(xi,yi)},i=1,2,…,N，其中，xi=[xi1,xi2,…,xin]T∈Rn表示第i個(gè)樣本的n維特征向量，yi=[yi1,yi2,…,yil]∈Rl表示第i個(gè)樣本的l維輸出向量.令隱藏層神經(jīng)元數(shù)為m個(gè)，隱藏層激活函數(shù)為g(x)，則數(shù)學(xué)模型如下：

(5)

式中：i=1,2,…,N；Woi為輸入層與輸出層之間的連接權(quán)值；Wk,in為輸入層到第k個(gè)隱藏層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值；Wk,oh為第k個(gè)隱藏層神經(jīng)元到輸出層之間的連接權(quán)值；bk為第k個(gè)隱藏層神經(jīng)元的閾值.

式(5)用矩陣形式可表達(dá)為：

(6)

(7)

(8)

式中：W為輸出權(quán)值矩陣；G為隱藏層輸出矩陣；Y為期望輸出.

式(6)用最小二乘范數(shù)求解可得：

(9)

(10)

FLN算法步驟如下：(1)隨機(jī)生成輸入權(quán)值矩陣Win和隱藏層閾值矩陣b；(2)通過式(8)計(jì)算隱藏層輸出矩陣G；(3)通過式(9)計(jì)算輸出權(quán)值矩陣W；(4)通過式(10)將輸出權(quán)值矩陣W分割為Woi和Woh.

2 改進(jìn)的磷蝦群(OAKH)算法

與其他優(yōu)化算法相比，KH算法的優(yōu)勢(shì)在于其搜索多樣性強(qiáng)、操作簡(jiǎn)單和調(diào)節(jié)參數(shù)少，且其搜索為隨機(jī)方式，與傳統(tǒng)的梯度搜索有很大不同[11].但是，KH算法中的搜索完全依賴隨機(jī)性，導(dǎo)致該算法收斂精度低，且不易跳出局部最優(yōu)[12-13].

針對(duì)上述KH算法的缺陷，筆者提出了OAKH算法.改進(jìn)后的算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力，同時(shí)收斂速度和收斂精度也得到了較大幅度的提高，主要有以下2個(gè)改進(jìn)點(diǎn).

(1)采用反向?qū)W習(xí)算法[14]進(jìn)行種群位置初始化，可以有效提高初始化種群位置的質(zhì)量.

在OAKH算法中，基于反向?qū)W習(xí)算法的種群位置初始化過程表述如下(其中NP為可行解的維數(shù)，NK為種群數(shù)量，C為當(dāng)前迭代次數(shù))：

①初始化種群位置P(C=0)={xij}，i=1,2,…,NP，j=1,2,…,NK.

(11)

式中：xi,min和xi,max分別為第i維元素的最小值和最大值.

③從組合種群位置{P(C=0)∪P′(C=0)}中選擇NK個(gè)適應(yīng)度值較小的位置作為初始種群位置.

Xi(t+Δt)=Xi(t)wij+

(12)

wij=φ=1/[1+exp(-fj/a)u]

(13)

(14)

式中：a為在第一次迭代中種群位置最優(yōu)的適應(yīng)度值；u為當(dāng)前迭代次數(shù)；fj為第j個(gè)磷蝦的適應(yīng)度值.

OAKH算法流程如下：(1)初始化參數(shù)設(shè)定，即種群數(shù)量NK、最大迭代次數(shù)MI、最大感應(yīng)速度Nmax、覓食速度Vf和磷蝦個(gè)體的最大擴(kuò)散速度Dmax等；(2)在可行域空間內(nèi)利用反向?qū)W習(xí)算法初始化磷蝦種群的位置；(3)計(jì)算每一只磷蝦相應(yīng)的適應(yīng)度值，并選擇NK個(gè)適應(yīng)度值較小的位置作為初始種群位置；(4)根據(jù)選定的NK個(gè)適應(yīng)度值較小的位置，計(jì)算磷蝦個(gè)體相應(yīng)的適應(yīng)度值；(5)計(jì)算由磷蝦群位置遷移引起的個(gè)體游動(dòng)、覓食行為和由于隨機(jī)擴(kuò)散而產(chǎn)生的磷蝦個(gè)體位置的變化量；(6)利用改進(jìn)后的位置矢量更新公式(12)產(chǎn)生下一代的位置；(7)計(jì)算新產(chǎn)生位置矢量的適應(yīng)度值，重復(fù)步驟(5)～步驟(7)，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)，該算法結(jié)束；(8)輸出最優(yōu)個(gè)體，即該算法找到的最優(yōu)解.

3 OAKH算法性能測(cè)試

為了驗(yàn)證OAKH算法的有效性和可行性，采用6個(gè)典型的基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行仿真分析，并與基本的KH算法、粒子群(PSO)算法和生物地理學(xué)優(yōu)化(BBO)算法進(jìn)行比較.6個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)見表1，其中前3個(gè)為單峰基準(zhǔn)函數(shù)，后3個(gè)為多峰基準(zhǔn)函數(shù).PSO參數(shù)設(shè)置為學(xué)習(xí)因子c1=c2=1.5；BBO參數(shù)設(shè)置為突變概率Mu=0.005，混合遷移算子μ=0.8；OAKH算法參數(shù)設(shè)置與KH算法相同，最大感應(yīng)速度Nmax=0.01 m/s，覓食速度Vf=0.02 m/s，磷蝦個(gè)體最大擴(kuò)散速度Dmax=0.005 m/s.

表1 6個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)

為了進(jìn)行公平性比較，OAKH算法、KH算法、PSO算法和BBO算法4種算法的其他相關(guān)參數(shù)設(shè)置相同，初始化種群數(shù)量為40，最大迭代次數(shù)為500，運(yùn)行次數(shù)為20，維數(shù)設(shè)置為10、30和50 3種.對(duì)20次尋優(yōu)的平均值和均方差進(jìn)行記錄，結(jié)果見表2.

從表2可以看出，在設(shè)定的參數(shù)條件下，OAKH算法能夠找到f1、f3、f4、f5和f6的理論最優(yōu)值，或者非常接近，可以近似看成理論最優(yōu)值，并且隨著維數(shù)的上升，OAKH算法較其他3種算法更加穩(wěn)定，搜索的精度也更高.對(duì)于f2，雖然OAKH算法精度沒有達(dá)到理論最優(yōu)值，但與其他3種算法相比，其搜索的結(jié)果也相對(duì)準(zhǔn)確，特別是在高維搜索中.盡管OAKH算法對(duì)f2、f3、f6在10維的搜索精度不如PSO算法，但相比于基本的KH算法其精度提升較大.對(duì)于絕大部分的基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)來說，與其他3種算法相比，OAKH算法不僅跳出局部最優(yōu)的能力更強(qiáng)、搜索的精度更高，而且更適合在高維參數(shù)優(yōu)化中應(yīng)用.

表2 4種算法對(duì)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的運(yùn)行結(jié)果

注：1)該數(shù)字表示最好的結(jié)果.

4 汽輪機(jī)熱耗率建模

汽輪機(jī)熱耗率是指汽輪發(fā)電機(jī)組每發(fā)1 kW·h電量所消耗的熱量，是反映機(jī)組能量轉(zhuǎn)換過程中一項(xiàng)重要的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)[15].對(duì)機(jī)組進(jìn)行熱耗率建模，比較熱耗率與熱力參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，選擇關(guān)聯(lián)度較大的一些參數(shù).根據(jù)這個(gè)原則并結(jié)合相關(guān)資料[16]，選擇發(fā)電負(fù)荷、主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、再熱器出口蒸汽壓力、再熱器出口蒸汽溫度、再熱器入口蒸汽壓力、再熱器入口蒸汽溫度、再熱減溫水流量、過熱減溫水流量、汽輪機(jī)背壓、循環(huán)水進(jìn)水口溫度和給水流量共12個(gè)參數(shù)作為汽輪機(jī)熱耗率預(yù)測(cè)模型的輸入，熱耗率作為輸出.熱耗率值的計(jì)算詳見文獻(xiàn)[17].

4.1 模型建立及參數(shù)優(yōu)化

以某熱電廠600 MW超臨界汽輪機(jī)組為研究對(duì)象，從集散控制系統(tǒng)(DCS)數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)采集10 d正常供熱運(yùn)行數(shù)據(jù)，其中春、夏、秋、冬4季各采集的天數(shù)為2 d、2 d、3 d、3 d，每隔2 h采集一次，每天12組，每組均包含上述12個(gè)自變量參數(shù)，總共采集了120組多工況運(yùn)行數(shù)據(jù)，機(jī)組負(fù)荷的范圍在298.455～563.555 MW內(nèi)，基本覆蓋了機(jī)組全天運(yùn)行的典型工況.應(yīng)用FLN建立模型，隨機(jī)選擇8 d的96組運(yùn)行數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩下的24組運(yùn)行數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)樣本，預(yù)測(cè)樣本用于驗(yàn)證所建模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力.

對(duì)于隨機(jī)初始輸入權(quán)值和隱藏層閾值的FLN，很難確保得到的FLN模型具有較高的預(yù)測(cè)精度和較好的泛化能力.針對(duì)上述不足，利用OAKH算法對(duì)FLN模型的輸入權(quán)值和隱藏層閾值進(jìn)行優(yōu)化，以目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)度值最小為原則，通過判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)為循環(huán)終止條件.當(dāng)循環(huán)結(jié)束后，將最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)參數(shù)作為輸入權(quán)值和隱藏層閾值代入FLN模型，即可完成OKAH-FLN模型的建立.具體的模型優(yōu)化過程詳見圖2.

圖2 采用OAKH算法優(yōu)化FLN結(jié)構(gòu)參數(shù)的流程圖

OAKH算法的參數(shù)設(shè)置與前面相同.FLN參數(shù)設(shè)置如下：3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為12-20-1，隱藏層激活函數(shù)為sigmoid，輸入權(quán)值和隱藏層閾值的尋優(yōu)范圍均為[-1,1]，通過多次仿真實(shí)驗(yàn)，確定循環(huán)迭代次數(shù)為200.

在模型結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化中，目標(biāo)函數(shù)為：

,

i=1,2,…,N

(15)

式中：Yi為模型的訓(xùn)練輸出熱耗率，kJ/(kW·h)；Yi′為實(shí)際熱耗率，kJ/(kW·h).

4.2 模型性能分析

在OAKH-FLN模型中，由96組訓(xùn)練樣本建立汽輪機(jī)熱耗率預(yù)測(cè)模型，并用24組測(cè)試樣本對(duì)模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力進(jìn)行驗(yàn)證.仿真結(jié)果如圖3和圖4所示，其中實(shí)際值是通過計(jì)算所得對(duì)應(yīng)組號(hào)的汽輪機(jī)熱耗率值.

圖3 訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的對(duì)比

Fig.3 Comparison of training data between predicted results and actual measurements

圖4 測(cè)試樣本預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的對(duì)比

Fig.4 Comparison of testing data between predicted results and actual measurements

為了更好地體現(xiàn)OAKH-FLN模型的預(yù)測(cè)效果，同時(shí)采用FLN模型、KH-FLN模型、PSO-FLN模型和BBO-FLN模型對(duì)汽輪機(jī)熱耗率進(jìn)行了預(yù)測(cè).為了綜合評(píng)價(jià)5種模型預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確度，這里引入3個(gè)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)：均方根誤差(RMSE)、平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)和平均絕對(duì)誤差(MAE).5種模型的變量類型、參數(shù)設(shè)置和數(shù)據(jù)樣本與OAKH-FLN模型相同，各算法參數(shù)的設(shè)置與上文一致，預(yù)測(cè)結(jié)果如表3和表4所示.

由圖3可知，OAKH-FLN模型對(duì)訓(xùn)練樣本的擬合度和預(yù)測(cè)精度均較高.如表3所示，對(duì)于訓(xùn)練樣本，OAKH-FLN模型的RMSE為5.497，MAPE為4.886×10-9，MAE為4.272，3個(gè)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)均小于其他4種模型；與FLN模型相比，OAKH-FLN模型的RMSE降低了18.961，MAPE降低了9.066×10-8，MAE降低了14.271.因此，對(duì)于訓(xùn)練樣本而言，OAKH-FLN模型比其他4種模型具有較強(qiáng)的辨識(shí)能力和較高的擬合精度.

表3 訓(xùn)練樣本準(zhǔn)確度對(duì)比

表4 測(cè)試樣本準(zhǔn)確度對(duì)比

由圖4可知，OAKH-FLN模型能夠?qū)y(cè)試樣本進(jìn)行較好的預(yù)測(cè)，且相比于FLN模型其預(yù)測(cè)精度提升很大.如表4所示，對(duì)于測(cè)試樣本，OAKH-FLN模型的RMSE為12.158，MAPE為2.071×10-5，MAE為10.098，3個(gè)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)均小于其他4種模型；與FLN模型相比，OAKH-FLN模型的RMSE降低了19.178，MAPE降低了1.101×10-5，MAE降低了14.462.因此，對(duì)于測(cè)試樣本而言，OAKH-FLN模型比其他4種模型具有較強(qiáng)的泛化能力和較高的預(yù)測(cè)精度.

結(jié)合圖3、圖4、表3和表4，對(duì)比擬合情況和各個(gè)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)可知，OAKH-FLN模型比其他4種模型具有較強(qiáng)的辨識(shí)能力和預(yù)測(cè)能力，能夠精確地對(duì)汽輪機(jī)熱耗率進(jìn)行預(yù)測(cè).

5種模型對(duì)測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)誤差曲線如圖5所示.從圖5可以看出，OAKH-FLN模型的預(yù)測(cè)誤差比較平穩(wěn)，主要在0點(diǎn)附近波動(dòng)，最大預(yù)測(cè)誤差為25.707 kJ/(kW·h)；與其他4種模型的預(yù)測(cè)誤差相比，OAKH-FLN模型的預(yù)測(cè)誤差明顯更小，這說明OAKH-FLN模型能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)汽輪機(jī)的熱耗率.

圖5 各模型對(duì)測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)誤差曲線

綜上所述，對(duì)于本文研究對(duì)象，OAKH算法能夠更好地優(yōu)化汽輪機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，所建立的OAKH-FLN模型具有較強(qiáng)的泛化能力和較高的預(yù)測(cè)精度，非常適合用于工程中預(yù)測(cè)汽輪機(jī)熱耗率.

5 結(jié) 論

以某熱電廠600 MW超臨界汽輪機(jī)組為研究對(duì)象，以現(xiàn)場(chǎng)采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)為樣本，利用基于反向?qū)W習(xí)自適應(yīng)的磷蝦群算法優(yōu)化快速學(xué)習(xí)網(wǎng)的模型參數(shù)，建立了OAKH-FLN模型來準(zhǔn)確預(yù)測(cè)汽輪機(jī)熱耗率，并將該模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與FLN模型、KH-FLN模型、PSO-FLN模型和BBO-FLN模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比.結(jié)果表明：OAKH-FLN模型能夠更加準(zhǔn)確、有效地預(yù)測(cè)汽輪機(jī)熱耗率，為熱電廠預(yù)測(cè)汽輪機(jī)熱耗率提供了一種新方法.

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Modelling of Turbine Heat Rate Based on Krill Herd Algorithm and Its Application

NIUPeifeng,CHENKe,MAYunpeng,ZHAOQingchong，LIGuoqiang

(Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, Hebei Province, China)

To accurately predict the heat rate of steam turbine, a model was established with the sample data of a 600 MW supercritical steam turbine unit in a thermal power plant using opposition adaptive krill herd algorithm (OAKH) and fast learning network (FLN), of which the prediction results were compared with that of basic FLN model and those FLN models whose parameters were optimized by particle swarm optimization, biogeography-based optimization and krill herd algorithm. Results show that compared with other algorithms and models, the model of turbine heat rate based on OAKH algorithm has a higher accuracy in prediction and stronger capability in parameter optimization and generation, which may help to accurately and effectively predict the heat rate of steam turbines.

steam turbine; heat rate; krill herd algorithm; fast learning network; opposition-based learning algorithm

2016-01-05

2016-01-21

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61573306，61403331)

牛培峰(1958-)，男，吉林舒蘭人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閺?fù)雜工業(yè)系統(tǒng)的智能建模與智能控制和流程工業(yè)綜合自動(dòng)化等.電話(Tel.)：0335-8072979；E-mail：npf882000@163.com.

1674-7607(2016)10-0781-07

TK267

A 學(xué)科分類號(hào)：470.20