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题名基于鲸鱼优化算法的汽轮机热耗率模型预测
被引量:52
- 1
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作者
牛培峰
吴志良
马云鹏
史春见
李进柏
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机构
燕山大学电气工程学院
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出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期1049-1057,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61573306
61403331)~~
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文摘
为了准确地建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于反向学习自适应的鲸鱼优化算法(AWOA)和快速学习网(FLN)综合建模的方法。首先将改进后的鲸鱼算法与经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法进行比较,结果证明其具有更高的收敛精度和更快的收敛速度;然后采用某热电厂600 MW超临界汽轮机组现场收集的运行数据建立汽轮机热耗率预测模型,并将改进后的鲸鱼算法优化的快速学习网模型的预测结果与基本快速学习网及经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法优化的快速学习网模型预测结果相比较。结果表明,AWOA-FLN预测模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率。
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关键词
汽轮机
热耗率
鲸鱼优化算法
快速学习网
反向学习算法
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Keywords
steam turbine
heat consumption rate
whale optimization algorithm
fast learning network
opposition-based learning
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分类号
TK267
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于自适应量子灰狼算法的锅炉NO_x预测模型
被引量:12
- 2
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作者
牛培峰
史春见
刘楠
马云鹏
吴志良
李进柏
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机构
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
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出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期278-285,315,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61573306
61403331)
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文摘
为更加精确地建立火电厂循环流化床锅炉NO_x排放质量浓度的预测模型,提出了一种利用量子位Bloch坐标球面生成编码的自适应量子灰狼算法(AQGWO)来优化快速学习网(FLN)的模型。将AQGWO与差分、粒子群等算法的优化能力进行比较,进而验证该算法优化的精度和收敛速度。在不同工况下实时采集某火电厂300 MW循环流化床锅炉的实验数据,在相同条件下将AQGWO-FLN模型与利用其他算法优化的FLN模型、基本FLN模型的预测结果进行对比。结果表明:利用AQGWO-FLN的模型具有最好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测火电厂锅炉的NO_x排放质量浓度。
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关键词
循环流化床锅炉
NOx排放质量浓度
灰狼算法
快速学习网
Bloch坐标
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Keywords
circulating fluidized bed boiler
NOx emission concentration
grey wolf optimization algorithm
fast learning network
Bloch coordinates
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分类号
TK224.9
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于正弦余弦算法的汽轮机热耗率预测
被引量:6
- 3
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作者
牛培峰
吴志良
马云鹏
史春见
李进柏
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机构
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
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出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期85-91,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61573306
61403331)
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文摘
为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于量子位Bloch坐标编码自适应的改进后正弦余弦算法(ASCA)和快速学习网(FLN)综合建模的方法.首先将ASCA算法与经典的人工蜂群优化算法(ABC)、教与学优化算法(TLBO)和正弦余弦算法(SCA)进行比较,最后利用某600MW超临界汽轮机组现场运行数据建立汽轮机热耗率预测模型,并将ASCA算法优化的FLN模型(即ASCA-FLN模型)的预测结果与FLN、ABC-FLN、TLBO-FLN和SCA-FLN模型的预测结果进行比较.结果表明:ASCA-FLN模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率.
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关键词
汽轮机
热耗率
正弦余弦算法
快速学习网
Bloch坐标
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Keywords
steam turbine
heat rate
sine cosine algorithm
fast learning network
Bloch coordinate
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分类号
TK262
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于GSA-PELM的锅炉NO_x预测模型
被引量:7
- 4
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作者
牛培峰
史春见
刘楠
常玲芳
张先臣
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机构
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
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出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018年第5期741-746,共6页
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基金
国家自然科学基金(61573306
61403331)
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文摘
为了更加精确地实现对电厂循环流化床锅炉NOx排放量进行预测,提出了一类基于并行极端学习机的GSA-PELM模型。由于PELM的泛化能力及精度依赖于其权值的选择,因而利用万有引力算法优化PELM的权值,采用从某火电厂300 MW的循环流化床锅炉在不同工况下实时采集的数据来检验模型的预测性能,并将GSAPELM模型分别与PELM模型、ELM模型、万有引力算法优化的最小二乘支持向量机模型(GSA-LSSVM)、GSA-ELM模型进行比较,仿真结果表明GSA-PELM模型的精度相比其它所有模型提高了9个数量级以上,可以更加有效、准确地用于预测火电厂锅炉的NOx排放浓度。
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关键词
计量学
氮氧化物排放特性
氮氧化物预测
循环流化床锅炉
万有引力算法
并行极端学习机
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Keywords
metrology
NOx emission characteristics
NOx prediction
circulating fluidized bed boiler
gravitationsearch algorithm
parallel extreme learning machine
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分类号
TB99
[机械工程—测试计量技术及仪器]
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题名一种基于开放聚合框架的网络流量安全监测体系设计
被引量:3
- 5
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作者
王艳伟
邬江
罗赟骞
史春见
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机构
中电长城网际系统应用有限公司
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出处
《信息技术与网络安全》
2018年第9期22-26,共5页
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文摘
基于网络流量的各类安全分析检测引擎或工具越来越多,利用现有的检测引擎完成更复杂的网络流量安全监测工作变得更加有意义。提出一种基于开放聚合框架的网络流量监测体系设计,通过定义一套开放聚合式的框架和接口,来支持多种流量安全检测引擎的数据接入和告警输出,完成检测能力的聚合,实现针对基于网络流量复杂攻击场景的综合监测和多种方法验证。
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关键词
网络空间安全
网络流量安全监测
开放聚合框架
检测引擎
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Keywords
cyberspace security
network traffic security monitoring
open aggregation framework
detection engine
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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