文献类型：期刊文章

作　　者：刘伟[1] 叶亚兰[2] 司风琪[1] 徐治皋[1]

机构地区：[1]东南大学能源与环境学院,江苏南京210096 [2]江苏海事职业技术学院轮机工程系,江苏南京211170

出　　处：《热能动力工程》

年　　份：2013

卷　　号：28

期　　号：1

起止页码：18-22

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为确定超超临界机组主汽压力设定值及机组优化运行方式,在对1 000 MW机组进行主汽压力寻优试验研究的基础上,利用BP神经网络建立了汽轮机组滑压特性模型。提出了一种基于模拟退火的生物地理学优化法,将BBO(生物地理学优化算法)算法能较快找到全局最优解的能力和SA(模拟退火)算法较强的局部搜索能力相结合,有效地提高了算法的搜索精度和收敛速度。应用SA-BBO算法对所建机组滑压特性模型进行主蒸汽压力寻优,结果表明机组的滑压曲线与设计值存在较大差别,而且受到环境温度等因素的影响。在不同负荷和相关约束条件下,优化后机组热耗率可降低25～60 kJ/(kW.h),供电煤耗率可降低0.8～2 g/(kW.h)。

关 键 词：汽轮机  最优初压 神经网络  模拟退火(SA)  生物地理学优化算法(BBO)  

分 类 号：TK262]