CPSO-FLN模型在汽轮机热耗率预测中的应用研究

摘要：

热耗率是汽轮机重要的热经济性指标之一.针对热耗率难以准确计算的问题,提出一种基于云粒子群算法(CPSO)优化快速学习网(FLN)的热耗率短期预测模型.在粒子群算法(PSO)中引入了云模型自适应权值策略,利用云滴的随机性和稳定倾向性特点自适应地调整粒子群算法的权值以提升PSO算法的全局优化性能.采用CPSO算法调整FLN的模型参数并建立CPSO-FLN热耗率预测模型.最后,将CPSO-FLN模型应用于某汽轮机的热耗率预测,输入参数为12个强相关性的可控变量,将热耗率预测结果与标准的FLN模型和PSO-FLN模型预测结果进行对比.结果表明,CPSO-FLN模型具有更高的预测精度和泛化能力,是一种有效的预测方法.

关键词：汽轮机、热耗率、快速学习网、粒子群算法、云模型

所属期刊栏目：52

分类号：TK267(蒸汽动力工程)

在线出版日期：2019-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：179-184