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基于多策略人群搜索算法的全闭式热风循环密集烤房温度双指标优化
1
作者 段绍米 罗会龙 +1 位作者 刘海鹏 李耀雯 《农业机械学报》 北大核心 2025年第9期740-750,共11页
针对目前的密集烤房存在的温度分布不均匀、能耗大、烟叶香气淡等不足,设计一种采用全闭式热风循环的烟叶密集烤房,并结合密集烤房烟叶烘烤温度调控的特点,引入温度标准差和温度不均匀度。应用三黑洞系统捕获策略、早熟干扰和随机干扰策... 针对目前的密集烤房存在的温度分布不均匀、能耗大、烟叶香气淡等不足,设计一种采用全闭式热风循环的烟叶密集烤房,并结合密集烤房烟叶烘烤温度调控的特点,引入温度标准差和温度不均匀度。应用三黑洞系统捕获策略、早熟干扰和随机干扰策略,对人群搜索优化算法(Seeker optimization algorithm,SOA)进行改进,提出了一种多策略人群搜索优化算法(Multi-strategy seeker optimization algorithm,MSSOA)。并应用多策略人群搜索优化算法对全闭式热风循环密集烤房温度控制双指标进行了优化,找到入口热风速度、烟叶孔隙率、分风板角度、烟层间距等烤房最优工艺和结构参数,提升了全闭式热风循环密集烤房温度分布均匀性。 展开更多
关键词 全闭式热风循环密集烤房 双指标温度控制 多策略 人群搜索优化算法
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深水钻井平台动力定位失效风险分析与控制策略研究
2
作者 姚宏卿 《模具制造》 2026年第1期129-131,共3页
深水钻井平台工作过程中,需要保持位置稳定,一旦出现动力定位失效风险,可能导致一系列损失和破坏,这要求重视相关问题控制。以深水钻井平台动力定位失效原因为切入点,在此基础上分析控制相关问题的必要性和具体策略,包括防止出现偏移情... 深水钻井平台工作过程中,需要保持位置稳定,一旦出现动力定位失效风险,可能导致一系列损失和破坏,这要求重视相关问题控制。以深水钻井平台动力定位失效原因为切入点,在此基础上分析控制相关问题的必要性和具体策略,包括防止出现偏移情况、抑制钻井平台运动、保护井完整性等内容,为后续深水钻井平台动力定位管理工作提供支持,确保作业安全性。 展开更多
关键词 深水钻井平台 动力定位 失效风险 控制策略
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基于频分复用激光吸收光谱技术的高湿烟气中痕量甲烷-氨双元燃料逃逸测量 被引量：2
3
作者 王昊 马柳昊 +4 位作者 杜建国 周晨 王玮 王伟 王宇 《化工进展》 北大核心 2025年第4期1913-1922,共10页
甲烷(CH_4)掺氨(NH_3)燃烧是实现高温热工过程减碳的可靠技术路径之一,在高通量双元燃料进给时,燃烧组织欠佳会导致痕量级燃料逃逸问题,脱硝系统的非正常运行也会加剧氨逃逸,因此急需对双元燃料逃逸进行同步测量。此外,甲烷掺氨燃烧中... 甲烷(CH_4)掺氨(NH_3)燃烧是实现高温热工过程减碳的可靠技术路径之一,在高通量双元燃料进给时,燃烧组织欠佳会导致痕量级燃料逃逸问题,脱硝系统的非正常运行也会加剧氨逃逸,因此急需对双元燃料逃逸进行同步测量。此外,甲烷掺氨燃烧中烟气水汽浓度较高,显著的气体分子展宽效应给传统且广泛使用的激光吸收光谱检测带来挑战。本文发展了适用于高湿背景痕量双元燃料同步测量的频分复用-波长调制光谱技术,通过测量配制的10%~50%(体积分数)高水气氛下痕量(1×10^(-6)~100×10^(-6))双元燃料混合气体,定量分析了水汽对CH_(4)和NH_(3)光谱展宽的影响,获得了CH_(4)和NH_(3)浓度与目标谐波信号峰值的线性关系,系统地对比了频分复用测量与单路测量结果,验证测量结果的可靠性。通过Allan方差评估甲烷和氨检测下限分别为82×10^(-9)和88×10^(-9),进一步通过对已知浓度的混合气体实时测量验证了该方法具有足够的灵敏度和快速响应的能力。 展开更多
关键词 频分多路复用 测量 高湿烟气 增湿 二元混合物 燃料逃逸
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基于LBM的多分散颗粒-气泡湍流碰撞频率的直接数值模拟研究 被引量：2
4
作者 杨学松 陈冬琴 +3 位作者 王云琳 李哲 邢耀文 桂夏辉 《煤炭学报》 北大核心 2025年第5期2692-2703,共12页
浮选是细粒矿物提质除杂的重要手段,但面临微细粒回收率低的难题。湍流是强化微细粒浮选的必要条件,但其多尺度碰撞及调控机制尚未明晰。尤其对于多分散颗粒/气泡体系,传统的浮选理论与现代工业应用之间存在一定的差距。以湍流中多分散... 浮选是细粒矿物提质除杂的重要手段,但面临微细粒回收率低的难题。湍流是强化微细粒浮选的必要条件,但其多尺度碰撞及调控机制尚未明晰。尤其对于多分散颗粒/气泡体系,传统的浮选理论与现代工业应用之间存在一定的差距。以湍流中多分散颗粒-气泡碰撞行为为研究对象,采用各向同性湍流直接数值模拟(DNS),并结合碰撞动力学理论,以径向相对速度和分布函数为分析突破口,研究了大尺度涡输运-微尺度涡局部富集效应下的湍流碰撞特性,及其尺寸效应对碰撞过程的影响。研究发现:多分散效应和惯性作用导致点粒子直接数值模拟结果与经典Saffman&Turner模型预测值存在明显差异,明确了经典理论在预测多分散体系中的局限性,强调了高保真预测多分散颗粒气泡体系中湍流特征与理想碰撞频率的必要性。在大涡输运和微涡富集的竞争协调作用下,提高湍流耗散率和增大微细颗粒-气泡直径是提高多分散颗粒和气泡理想碰撞频率的有效途径。另外,随着颗粒-气泡尺寸离散度的增加,大涡输运作用被增强,但微涡局部富集效应被削弱。因此存在最佳离散度可实现较高的多分散粒度的颗粒-气泡群碰撞频率。这表明调控浮选过程中的颗粒-气泡尺寸分布对提高分选效率具有重要意义。阐明了大尺度涡湍流输运效应与小尺度涡局部富集效应的竞争协同作用下颗粒-气泡碰撞机理,为现代浮选颗粒-气泡矿化理论提供了丰富的理论支持。 展开更多
关键词 浮选 湍流 多尺度涡 直接数值模拟 碰撞频率
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基于MIC-PCA-LSTM模型的垃圾焚烧炉NO_(x)排放浓度预测 被引量：1
5
作者 姚顺春 李龙千 +5 位作者 刘文 李峥辉 周安鹂 李文静 陈姜宏 卢志民 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期1-10,共10页
垃圾焚烧过程选择性催化还原(SCR)脱硝系统出口NO_(x)排放浓度的准确预测对提高数据质量和喷氨控制水平具有重要意义。垃圾焚烧过程存在显著的非线性、多变量耦合和时间序列特性,给NO_(x)排放浓度的精准预测带来了巨大挑战。针对此问题... 垃圾焚烧过程选择性催化还原(SCR)脱硝系统出口NO_(x)排放浓度的准确预测对提高数据质量和喷氨控制水平具有重要意义。垃圾焚烧过程存在显著的非线性、多变量耦合和时间序列特性,给NO_(x)排放浓度的精准预测带来了巨大挑战。针对此问题,该文将最大信息系数(MIC)、主成分分析(PCA)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合,提出了一种SCR脱硝系统出口NO_(x)排放浓度预测模型。首先,采用MIC方法计算各变量间的最大归一化互信息值,选择和NO_(x)排放浓度相关性较大的特征变量,再结合最大冗余原则剔除冗余变量。随后,基于PCA方法获得各主成分方差的累计贡献率,提取主成分特征,得到最优输入特征变量集。最后,利用LSTM神经网络建立SCR出口NO_(x)排放浓度预测模型。结果表明,相比反向传播神经网络模型和支持向量机模型,该文提出的模型具有最优的预测精度和泛化能力,其测试集平均绝对百分比误差为6.33%,均方根误差为4.71 mg/m^(3),决定系数为0.90。研究结果为实现垃圾焚烧过程SCR脱硝系统的喷氨智能控制提供了理论基础。 展开更多
关键词 垃圾焚烧 选择性催化还原 排放浓度预测 最大信息系数 主成分分析 长短期记忆神经网络
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面向深度调峰和智能发电的炉膛温度场在线监测及预测综述
6
作者 方顺利 晋中华 +11 位作者 杨云 李翔 任世鹏 马帅 姚斌 王浩帆 张中晖 梅晟东 刘凯 陈新建 娄春 邹莹 《热力发电》 北大核心 2025年第4期13-23,共11页
在火电机组参与深度调峰时,炉膛温度场的实时获取有助于电站锅炉控制和研究炉内燃烧过程,在智能发电的推进下,机器学习为实时获得炉膛温度场提供了重要手段。总结了声学法、吸收光谱层析成像法以及热辐射成像法这3种最常用的炉膛温度场... 在火电机组参与深度调峰时,炉膛温度场的实时获取有助于电站锅炉控制和研究炉内燃烧过程,在智能发电的推进下,机器学习为实时获得炉膛温度场提供了重要手段。总结了声学法、吸收光谱层析成像法以及热辐射成像法这3种最常用的炉膛温度场在线监测技术的原理及应用,以及在锅炉炉膛测温应用中存在的优势及缺点。之后详细阐述了耦合机器学习与CFD的预测方法的原理,说明该方法在恶劣炉内环境中受到的影响较小,综述了该方法在燃烧火焰结构及参数和炉膛温度场的应用研究,表明了该方法应用于炉膛温度场的可行性,并可准确地预测获得炉膛温度场。最后对炉膛温度场在线监测技术和耦合机器学习与CFD的预测方法的未来发展趋势进行了分析,以便在电站智能化建设进程下,为实时快速获得更准确的炉膛温度场提供思路。 展开更多
关键词 电站锅炉 炉膛温度场 在线监测 机器学习 预测
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融合数据驱动与启发式算法的煤元素碳含量校验
7
作者 孙栓柱 陆佳慧 +5 位作者 江宇泷 周春蕾 朱洁雯 杨晨琛 汤红健 段伦博 《洁净煤技术》 北大核心 2025年第6期185-194,共10页
“碳达峰”“碳中和”政策背景下,燃煤发电行业的减排降碳势在必行。提升碳排放数据的质量水平,强化碳排放监管要求,是保障燃煤发电行业降碳成效的必要举措。入炉煤元素碳含量作为碳排放核算过程中的关键参数,对于燃煤发电企业上报的入... “碳达峰”“碳中和”政策背景下,燃煤发电行业的减排降碳势在必行。提升碳排放数据的质量水平,强化碳排放监管要求,是保障燃煤发电行业降碳成效的必要举措。入炉煤元素碳含量作为碳排放核算过程中的关键参数,对于燃煤发电企业上报的入炉煤元素碳含量数据的校核尤为重要。对此,提出了一种针对入炉煤元素碳含量数据的智能校验方法。首先,收集了近1000组国内外典型动力煤的工业分析和元素分析数据。其次,融合高斯过程回归和启发式优化算法,基于美国煤质数据集建立了入炉煤元素碳含量的回归预测机器学习模型,模型在训练集和测试集上的回归系数R2分别为0.9898和0.9877,体现出优良的拟合与预测能力,实现了对入炉煤元素碳含量数据的精确预测。然后,以中国标准煤样数据、中国典型燃煤机组的煤质分析数据为案例进一步验证了机器学习模型的泛化能力,模型在中国标准煤样数据上的元素碳含量预测平均相对误差仅为1.68%,在典型燃煤机组数据上的预测回归系数为0.9877,均取得了准确的预测效果,验证了模型对入炉煤元素碳预测的精度与适用性。最后,进一步将该模型部署到了我国某600 MW燃煤发电机组生产过程中,模型预测值与实测值的平均相对误差为0.79%,实现了以班组为频次的入炉煤元素碳含量及时准确监测,助力燃煤发电企业上报的元素碳含量数据校验。 展开更多
关键词 “双碳”目标 机器学习 启发式优化算法 入炉煤元素碳 智能校验
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S-CO_(2)布雷顿循环发电系统启停控制策略及动态特性研究
8
作者 王超 张宝瑞 +5 位作者 郭亚龙 刘斌 全向 白文刚 王利民 车得福 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第3期999-1009,I0016,共12页
为使超临界二氧化碳(supercritical carbon dioxide,S-CO_(2))发电系统启停兼具安全性与快速性,该文针对600 MW S-CO_(2)再压缩循环发电系统,提出一种两段式的热态启停控制策略。两阶段分别利用阀门联合库存控制负荷策略和改变透平入口... 为使超临界二氧化碳(supercritical carbon dioxide,S-CO_(2))发电系统启停兼具安全性与快速性,该文针对600 MW S-CO_(2)再压缩循环发电系统,提出一种两段式的热态启停控制策略。两阶段分别利用阀门联合库存控制负荷策略和改变透平入口温度控制负荷策略来实现。并提出系统各设备依次冷态启停的实施方案。利用该文提出的启停控制策略,实现600 MW S-CO_(2)再压缩循环发电系统的启停过程。对系统启停过程的安全指标:压缩机喘振裕度、加热器最低流量、管壁温变化速率、工质高低压进行检验,所有安全指标均可得到满足。停机过程所花时间为1.11 h;启动过程所花时间为1.09 h,与文献相比,启动时长缩短0.57 h,停机时长缩短0.83 h,证明该文所设计启停控制策略的合理性和有效性。 展开更多
关键词 超临界二氧化碳 发电系统 启停过程 动态特性 库存控制
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600MW级超(超)临界机组切除加热器抽汽的动态响应特性比较
9
作者 庞力平 梁惠勋 +1 位作者 段立强 杜小泽 《热科学与技术》 北大核心 2025年第5期502-510,共9页
切除加热器抽汽可以提高燃煤机组对电网的快速负荷和频率响应能力,研究同一等级不同参数燃煤机组的快速响应特性,对于实际工程应用具有重要意义。基于Dymola软件对600 MW等级的三个不同设计参数的燃煤发电机组进行热力系统建模,研究三... 切除加热器抽汽可以提高燃煤机组对电网的快速负荷和频率响应能力,研究同一等级不同参数燃煤机组的快速响应特性,对于实际工程应用具有重要意义。基于Dymola软件对600 MW等级的三个不同设计参数的燃煤发电机组进行热力系统建模,研究三个机组在切除加热器抽汽后,发电功率的动态响应特性。结果表明:切除加热器抽汽可以快速提升机组发电功率响应电网的需求,切除的加热器的抽汽参数越高,发电功率的响应时间越长;抽汽流量越大,负荷变化量越大,负荷平均变化速率越快;采用切除低加或高加的方式来提高机组的响应能力,还需要从响应功率、响应时间和响应过程恢复后对回热器影响等三个方面考虑,综合选择合适和可靠的动态快速响应技术。 展开更多
关键词 切除加热器抽汽 燃煤机组 发电功率 动态响应
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基于鲁棒正则化极限学习机的声学层析温度分布重建 被引量：1
10
作者 张立峰 董祥虎 《发电技术》 2025年第2期361-369,共9页
【目的】声学层析成像作为非侵入式温度检测技术,在工业过程监测中具有重要价值,但其受限于病态反演导致的空间分辨率不足与噪声敏感问题。为此,提出了一种基于鲁棒正则化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的声学层析温度分布... 【目的】声学层析成像作为非侵入式温度检测技术,在工业过程监测中具有重要价值,但其受限于病态反演导致的空间分辨率不足与噪声敏感问题。为此,提出了一种基于鲁棒正则化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的声学层析温度分布重建方法。【方法】构建两阶段重建框架,第一阶段基于声波飞行时间与低分辨率温度数据训练网络,获得粗网格下的低分辨率温度分布;第二阶段利用低分辨率温度分布与高分辨率温度分布训练网络,得到细网格下温度分布的高分辨率重建。对典型的温度场模型进行数值模拟,并与传统的Tikhonov正则化方法、Landweber算法、代数重建算法(algebraic reconstruction technique,ART)及ELM算法进行对比。【结果】鲁棒正则化ELM算法的平均相对误差和均方根误差分别为0.28%和0.38%,重建质量明显高于其他算法。【结论】基于鲁棒正则化ELM的声学层析温度分布重建方法兼顾计算效率与重建精度,为电站锅炉等设备的高分辨率温度监测提供了新方案,特别是在高温、强干扰等恶劣工况下展现出重要工程应用价值。 展开更多
关键词 发电厂 电站锅炉 声学层析成像 温度分布 高分辨率重建 鲁棒正则化 极限学习机 数值模拟 重建算法
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火电厂大直径烟囱可溯源烟气流量测量方法
11
作者 卢志民 谢子立 +5 位作者 卢伟业 陈小玄 黄泳如 刘泽明 田学军 姚顺春 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期138-148,共11页
示踪气体稀释法能解决电厂大直径烟囱流场复杂导致的烟气流量测量结果误差大的问题。该方法具有可溯源性,且其测量原理与常规速度面积法不同,因此具有作为流量测量现场校准方法的潜力。为此,该文基于数值模拟方法分析示踪气体稀释法在... 示踪气体稀释法能解决电厂大直径烟囱流场复杂导致的烟气流量测量结果误差大的问题。该方法具有可溯源性,且其测量原理与常规速度面积法不同,因此具有作为流量测量现场校准方法的潜力。为此,该文基于数值模拟方法分析示踪气体稀释法在火电厂烟囱烟气流量测量中的可行性与准确性,并在此基础上,研究示踪剂稀释比例、示踪剂注入截面对测量的影响,同时还设计不同示踪剂取样方案来评估测量的稳定性。结果表明:在约9D(D为烟囱直径)高度处,示踪剂与烟气实现充分混合;示踪剂稀释比例过高或过低均会影响示踪剂与烟气的混合效率;示踪剂在烟道处注入能有效减小流量测量误差。在负荷率80%下,采取烟囱注入时,各取样方案的误差波动范围较大,但3点取样具有较稳定且良好的测量效果,在3D、8D、12D截面上的测量误差分别仅为-3.59%、-0.69%、-1.05%;水平烟道注入时,各取样方案的流量测量误差均不超过±10%,且3点取样时,在3D、8D、12D截面上的测量误差分别仅为0.98%、-0.52%、0.21%,均在±1%以内。该研究证明了示踪气体稀释法在大直径烟囱烟气流量测量中的可行性与准确性。 展开更多
关键词 大直径烟囱 烟气流场 流量测量 溯源 示踪气体稀释法
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航空发动机整机试验关键参数测试技术综述 被引量：1
12
作者 张天宏 张宸煦 《计测技术》 2025年第1期3-20,共18页
从性能和可靠性试验的角度,分析了航空发动机整机试验的测试需求,梳理出推力、功率、转速、流量、温度、压力、振动等整机试验关键参数,介绍了相关测试技术的原理、应用和发展趋势。在推力和功率测试方面,分别介绍了推力测量台架和功率... 从性能和可靠性试验的角度,分析了航空发动机整机试验的测试需求,梳理出推力、功率、转速、流量、温度、压力、振动等整机试验关键参数,介绍了相关测试技术的原理、应用和发展趋势。在推力和功率测试方面,分别介绍了推力测量台架和功率测量系统及其校准方法;在转速测试方面,介绍了典型转速测量系统和对转速信号畸变的应对手段;在流量测试方面,介绍了用于燃油流量测试的速度式、压差式和质量式流量计,用于空气流量测试的进气流量测量段的结构和测点布置;在温度测试方面,介绍了涵盖热电阻、热电偶、示温漆、荧光测温以及辐射测温等技术的气体测温和壁面温度测试手段;在压力测试方面,介绍了压力测试系统,分析了高温环境下的动态压力测试的困难及解决途径;在振动测试方面,介绍了整机振动测试系统以及测振点布置的问题。指出航空发动机整机试验关键参数测试技术未来将向高可靠度、高频响、高耐温性能等方向发展,同时整机试验测试系统将趋于智能化与集成化。 展开更多
关键词 航空发动机 性能与可靠性 整机试验 关键参数测试
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自适应混合粒子群优化DMC及其在脱硫系统中的应用
13
作者 王惠杰 李绍鑫 +1 位作者 许小刚 秦志明 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期125-133,142,共10页
为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子... 为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子群的寻优性能;接着搭建DMC模型,使用自适应混合粒子群算法对DMC的控制时域、优化时域等参数进行迭代寻优,最后以浆液密度和机组负荷作为干扰因素对脱硫系统进行控制仿真及抗干扰测试。以某电厂600 MW机组配置脱硫塔浆液pH值为研究对象,将电厂实际运行数据作为输入检验控制系统特性。仿真结果表明:与传统PID控制以及Smith预估控制相比,自适应混合粒子群优化DMC控制下浆液pH值上升时间更短,控制更集中,波动范围小,在设定值±0.02范围内覆盖率达到99.41%。 展开更多
关键词 自适应混合粒子群算法 动态矩阵 PH值 控制优化
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基于VMD-Bayes-Lasso算法带误差补偿的火电厂NO_(x)浓度软测量
14
作者 金秀章 乔鹏 史德金 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期117-124,142,共9页
针对燃煤电厂中选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统入口NO_(x)浓度的测量传感器迟延大,不能准确反映其浓度的实时变化的问题,提出了利用Copula熵(Copula entropy,CE)筛选与入口NO_(x)浓度软测量相关的辅助变量... 针对燃煤电厂中选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统入口NO_(x)浓度的测量传感器迟延大,不能准确反映其浓度的实时变化的问题,提出了利用Copula熵(Copula entropy,CE)筛选与入口NO_(x)浓度软测量相关的辅助变量,利用变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),将入口NO_(x)浓度分解为不同中心频率的子序列信号,建模充分拟合目标变量的数据特征。采用二级建模方法,第一级,将分解后得到的入口NO_(x)浓度子序列信号分别利用贝叶斯回归算法(Bayesian Regression,Bayes)进行训练并预测,叠加得到完整的预测结果,第二级,对训练中产生的验证集误差值利用Lasso算法建立误差预测模型,得到测试集预测误差的预测值,并与第一级模型得到完整预测结果叠加,实现误差补偿,提升模型预测精度。其中,Bayes及Lasso网络超参数利用天牛群算法进行自动寻优;仿真结果显示,VMD分解并带误差补偿模型对比未经VMD分解带误差补偿模型,Bayes及Lasso单一模型的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差最小,能够实现对入口NO_(x)浓度的准确软测量。 展开更多
关键词 入口NO_(x)浓度建模 变模态分解 误差修正 软测量 天牛群优化算法
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基于平衡优化算法-径向基神经网络的燃煤机组SO_(2)浓度动态软测量模型
15
作者 金秀章 史德金 乔鹏 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期123-132,共10页
针对燃煤机组脱硫系统惯性大、影响因素多且实时性较差的问题,提出了一种基于平衡优化算法(Equilibrium Optimizer, EO)和径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)的动态软测量模型。首先,利用灰色关联分析同时进... 针对燃煤机组脱硫系统惯性大、影响因素多且实时性较差的问题,提出了一种基于平衡优化算法(Equilibrium Optimizer, EO)和径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)的动态软测量模型。首先,利用灰色关联分析同时进行变量筛选和时序调整;再结合控制理论知识,利用EO算法进行辅助变量的阶次选择;最后,使用包含延迟与阶次信息的输入变量作为模型输入,利用EO算法优化径向基神经网络参数,建立出口SO_(2)质量浓度预测模型(EO-RBFNN动态软测量模型)。然后将其与未加入迟延的RBFNN静态模型、加入迟延的RBFNN静态模型、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化RBFNN网络参数的PSO-RBFNN动态软测量模型进行比较。结果显示,EO-RBFNN动态软测量模型的预测效果最好,相对误差最小。即使是在出口SO_(2)浓度剧烈波动时,模型也可以较准确地进行预测,具有较好的动态特性。 展开更多
关键词 SO_(2)浓度 平衡优化算法 灰色关联分析 径向基神经网络 软测量模型
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锅炉汽包水位的积分时滞型自抗扰控制
16
作者 孙明 徐文鑫 +1 位作者 邹浓茂 赵吉兴 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第17期6874-6885,I0022,共13页
在能源绿色低碳转型过程中,火电机组承担着大量的调峰调频任务来平抑新能源电力规模化并网带来的波动,这给现役亚临界机组汽包水位的稳定控制带来巨大挑战。针对汽包水位这类非自衡过程,提出一种积分时滞型自抗扰控制策略。首先,将被控... 在能源绿色低碳转型过程中,火电机组承担着大量的调峰调频任务来平抑新能源电力规模化并网带来的波动,这给现役亚临界机组汽包水位的稳定控制带来巨大挑战。针对汽包水位这类非自衡过程,提出一种积分时滞型自抗扰控制策略。首先,将被控对象近似成积分加时滞的标称模型,然后,引入控制量时延环节以使扩张状态观测器的两个输入信号相位近似同步,最后,采用双轨迹法求解出积分时滞型自抗扰控制器的控制参数稳定域。仿真算例表明,对比其他几种典型控制算法,所提控制方法在设定值跟踪、抑制干扰以及鲁棒性等方面具有更为优良的性能。进一步,基于某600 MW亚临界燃煤机组进行给水系统的实验结果也表明,在机组稳定工况和大范围变工况两种条件下,积分时滞型自抗扰控制品质满足电力行业标准的指标要求,且相比原始的串级三冲量比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)控制策略水位偏差更小,定负荷时偏差≤1.5 mm,变负荷时偏差≤2.1 mm,展现了所提控制策略在机组深度调峰和性能优化等方面的良好应用前景。 展开更多
关键词 锅炉汽包水位 非自平衡过程 积分时滞模型 自抗扰控制 稳定域
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基于改进型鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络的过热汽温预测研究
17
作者 冯磊华 聂超鹏 +3 位作者 郭奇峰 杨锋 何金奇 毛玉成 《发电技术》 2025年第6期1212-1222,共11页
【目的】火电机组在参与灵活调峰的过程中,机组频繁升降负荷,导致过热汽温波动较大,影响机组运行的安全性和经济性,准确预测过热汽温的变化趋势至关重要。为此,提出一种基于改进型鲸鱼算法(novel whale optimization algorithm,NWOA)优... 【目的】火电机组在参与灵活调峰的过程中,机组频繁升降负荷,导致过热汽温波动较大,影响机组运行的安全性和经济性,准确预测过热汽温的变化趋势至关重要。为此,提出一种基于改进型鲸鱼算法(novel whale optimization algorithm,NWOA)优化长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的过热汽温预测模型。【方法】使用主元分析法(principal component analysis,PCA)进行变量选择,以消除初始数据中的冗余变量;采用非线性收敛因子调整策略、自适应权重策略和动态螺旋更新策略对鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)进行改进,以提高算法的寻优精度及全局寻优能力;针对新疆某电厂直流锅炉建立过热汽温预测的LSTM模型,并利用改进的鲸鱼算法对该模型进行参数寻优,以解决其最优超参数组合难以选取的问题;运用电厂数据进行预测仿真。【结果】改进后的算法预测精度更高,在机组升降负荷期间,均可以较好预测到过热汽温的变化趋势,模型的平均绝对误差及均方根误差相比于改进前模型分别降低了7.02%和6.22%。【结论】该改进算法有效提高了过热汽温预测模型的精度,为过热汽温控制系统的优化设计提供了基础。 展开更多
关键词 碳达峰 碳中和 调峰 过热汽温预测 长短期记忆神经网络 改进型鲸鱼算法 主元分析法
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一种两阶段声学层析成像温度分布重建方法
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作者 张立峰 董祥虎 《发电技术》 2025年第5期1050-1058,共9页
【目的】为提高声学层析成像温度分布的重建精度,提出一种基于压缩感知与多尺度扩张卷积的两阶段重建算法。【方法】首先建立声学层析成像温度分布重建的压缩感知模型,并使用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法求解得... 【目的】为提高声学层析成像温度分布的重建精度,提出一种基于压缩感知与多尺度扩张卷积的两阶段重建算法。【方法】首先建立声学层析成像温度分布重建的压缩感知模型,并使用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法求解得到粗网格温度分布;然后构建多尺度卷积神经网络,预测得到细网格温度分布重建结果,在网络模型中通过引入原始测量信息补偿通道提高对先验信息的利用率;分别建立3种典型温度分布的数值模型,并与OMP算法、代数重建(algebraic reconstruction technique,ART)算法、同步代数重建(simultaneous algebraic reconstruction technique,SART)算法以及Landweber算法进行对比试验。【结果】所提算法的平均相对误差和均方根误差分别为0.45%和0.64%,重建误差均小于其他算法。【结论】两阶段温度分布重建算法能够有效缓解温度分布重建问题的病态性,进而提高温度分布的重建精度。 展开更多
关键词 声学层析成像 高分辨率重建 压缩感知 多尺度扩张卷积 正交匹配追踪
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卡尔曼滤波与互补滤波在移动机器人导航中的对比研究
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作者 黄亚辉 王巍 阳领 《电子制作》 2025年第2期109-112,共4页
本文深入探讨了卡尔曼滤波与互补滤波在移动机器人导航中的应用,并对两者进行了详细的对比分析。通过理论分析、算法推导以及实验验证,全面评估了两种滤波算法在姿态数据采集与融合中的表现。卡尔曼滤波能够有效融合多源传感器数据,提... 本文深入探讨了卡尔曼滤波与互补滤波在移动机器人导航中的应用,并对两者进行了详细的对比分析。通过理论分析、算法推导以及实验验证,全面评估了两种滤波算法在姿态数据采集与融合中的表现。卡尔曼滤波能够有效融合多源传感器数据,提供高精度的姿态估计,尤其适用于动态环境下的复杂数据融合。然而,卡尔曼滤波计算复杂,且对系统模型和噪声特性有较高要求。与此相比,互补滤波实现简单,计算量小,适合实时性要求高的应用场景,尤其在资源有限的系统中具有优势。通过实验对比,研究发现卡尔曼滤波在精度要求较高的情况下表现更佳,而互补滤波在实时性和计算效率方面占优。本文的研究为移动机器人姿态控制和导航提供了理论依据和技术支持,对推动相关技术的发展具有重要意义。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 互补滤波 移动机器人 姿态数据融合
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基于特征选择与BiLSTM多变量回归预测的磨煤机故障预警研究 被引量：3
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作者 罗云 李战国 +5 位作者 付陇霞 王道谊 张新中 李耀华 程亮 江霞 《动力工程学报》 北大核心 2025年第5期724-732,共9页
为解决火电设备多参数耦合、渐变性故障诊断困难的问题,提出了一种基于套索(LASSO)回归特征选择与双向长短期记忆(BiLSTM)网络多变量回归预测的故障预警方法。以某1 000 MW机组磨煤机为研究对象,选取磨煤机电流、出口压力、出入口差压... 为解决火电设备多参数耦合、渐变性故障诊断困难的问题,提出了一种基于套索(LASSO)回归特征选择与双向长短期记忆(BiLSTM)网络多变量回归预测的故障预警方法。以某1 000 MW机组磨煤机为研究对象,选取磨煤机电流、出口压力、出入口差压作为表征堵磨故障的特征参数,采用LASSO回归选择特征变量,基于BiLSTM算法建立多变量回归预测模型;根据堵磨时特征参数的变化机理与模型预测值构建堵磨故障指数,最后利用核密度估计方法计算预警阈值,实现了堵磨故障预警。通过实际数据分析表明:磨煤机正常状态时,BiLSTM多变量回归预测模型的平均相对误差为1.13%,相比传统的误差反向传播(BP)神经网络和支持向量机回归(SVR)模型具有更高的精度和预测参数变化趋势的能力;磨煤机异常状态时,相比成熟的多元状态估计技术(MSET)算法模型能更早地发现磨煤机运行的异常状态,实现磨煤机变工况下故障早期预警。 展开更多
关键词 磨煤机 LASSO回归 BiLSTM多变量回归 预测模型 堵磨 故障指数
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