【精彩论文】基于引力搜索算法与LSSVM的机组初压优化

观点凝练

摘要：主蒸汽压力是影响汽轮机热经济性的重要参数。以精确确定汽轮机滑压运行时最优初压为目标，提出了一种基于引力搜索算法（GSA）与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的汽轮机初压优化方法。首先，采用LSSVM建立汽轮机热耗率预测模型，同时，GSA算法被用来优化LSSVM模型超参数以改善GSA-LSSVM模型的泛化能力；然后，在GSA-LSSVM热耗率预测模型基础上利用GSA算法搜索各个负荷下热耗率最小时所对应的主蒸汽压力，即为最优初压。最后，对某电厂600 MW 机组进行初压优化实验，仿真结果验证了该方法能够优化搜索到较好的主蒸汽运行初压。
结论：为精确计算汽轮机滑压运行时最优初压，以某600 MW机组为研究对象，提出一种基于GSA算法与LSSVM相结合的初压优化方法。该方法在机组运行历史数据的基础上建立GSA-LSSVM热耗率模型，并以热耗率最小为优化目标，采用GSA算法对滑压运行的机组进行初压优化。仿真结果显示，提出的方法优化出在给定条件下机组热经济性最好所对应的最优主蒸汽压力，可为指导机组安全、经济运行提供一种有效的手段。

引文信息

胡坚, 刘超. 基于引力搜索算法与LSSVM的机组初压优化[J]. 中国电力, 2019, 52(6): 160-165.HU Jian, LIU Chao. Unit initial pressure optimization based on gravity search algorithm and LSSVM[J]. Electric Power, 2019, 52(6): 160-165.

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编辑：杨彪

审核：蒋东方

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