基于混合鸡群算法和核极端学习机的锅炉NO_x排放的预测

以某300MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,对锅炉的NOx排放量进行预测。利用模拟退火混合鸡群算法(SACSO)和核极端学习机(KELM)对不同工况下NOx的排放量进行建模;对比了差分进化算法,粒子群算法和原始鸡群算法,证明了改进后算法的优越性;之后,又对传统BP算法,支持向量机,极端学习机和核极端学习机模型进行对比;最终确定的SACSO-KELM模型具有更高的预测精度和稳定性以及更好的泛化能力,可选择将此模型用于锅炉NOx排放的建模预测。

基于共生生物搜索算法的汽轮机最优初压研究

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 k J·(k W·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。

基于GSA-PELM的锅炉NO_x预测模型

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。

基于改进樽海鞘算法的锅炉NOx排放模型优化研究

为了建立高效的NO x排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好;将该模型与差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA)优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NO x排放质量浓度。

基于优化型K-means聚类算法的锅炉热效率研究

针对K-means聚类算法存在初始聚类中心影响聚类精度的问题,提出采用生物地理学算法优化K-means聚类中心,使其能提高聚类算法的准确率。在基准数据集中对本算法进行实验,其结果表明改进算法具有良好的性能。其次,采用改进的K-means聚类算法对不同工况下的锅炉燃烧工艺参数进行聚类,并挖掘出每一类中热效率最高时的燃烧工艺参数作为最佳工艺参数,使锅炉在最佳工艺参数下进行燃烧,达到提高热效率的目的。为了验证最佳工艺参数的有效性,采用贝叶斯最小二乘支持向量机辨识锅炉热效率模型,结果显示热效率明显提高,说明经过优化型K-means聚类算法挖掘的最佳工艺参数是有效的。

Dynamic Model of Gap Loop for HCW Mill

The hydraulic automatic gauge control system using gap loop for cold mill was designed.The stiffness of HCW cold mill was defined for gap loop,and the dynamic model of gauge control system for gap loop was built with mechanism analysis.The stiffness for gap loop and the cylinder displacement loop were measured.