【摘 要】
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针对汽轮机主蒸汽流量测量精度低的问题,提出了一种混沌搜索策略鲸鱼优化算法(CAWOA)和并行极限学习机(PELM)的主蒸汽流量预测方法。利用混沌理论的随机性、敏感性、分维性等特点和自适应惯性权值策略提高WOA算法的局部寻优能力和全局优化性能。并将CAWOA算法对并行极限学习机(PELM)参数进行优化,提高了主蒸汽流量预测模型的精度。在此基础上,将优化后的极限学习机对某台600MW汽轮机组主蒸汽流量
【机 构】
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华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心,河南工业职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71471060),河北省自然科学基金(E2018502111),中央高校基本科研基金(2018QN097)
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针对汽轮机主蒸汽流量测量精度低的问题,提出了一种混沌搜索策略鲸鱼优化算法(CAWOA)和并行极限学习机(PELM)的主蒸汽流量预测方法。利用混沌理论的随机性、敏感性、分维性等特点和自适应惯性权值策略提高WOA算法的局部寻优能力和全局优化性能。并将CAWOA算法对并行极限学习机(PELM)参数进行优化,提高了主蒸汽流量预测模型的精度。在此基础上,将优化后的极限学习机对某台600MW汽轮机组主蒸汽流量进行预测,并与同类算法模型进行对比。结果表明:上述方法具有更好的泛化能力,能更加精确地预测主蒸汽流量。
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