针对汽轮机变工况运行存在负荷偏差的问题,提出一种基于差分进化算法(differential evolution,DE)和多标签随机森林(multi-label random forest,MLRF)结合的汽轮机负荷偏差原因分类模型。通过斯皮尔曼(Spearman)相关性系数,分析影响汽...针对汽轮机变工况运行存在负荷偏差的问题,提出一种基于差分进化算法(differential evolution,DE)和多标签随机森林(multi-label random forest,MLRF)结合的汽轮机负荷偏差原因分类模型。通过斯皮尔曼(Spearman)相关性系数,分析影响汽轮机负荷出力的相关联变量;采用DE算法优化MLRF模型参数,建立基于DE-MLRF的汽轮机负荷偏差原因分类模型。结合某660 MW汽轮机实际运行数据进行实验验证,结果表明,与其他7种算法相比,DE算法优化的MLRF模型误报率(1.9024%)、漏报率(1.8541%)最低,可为汽轮机负荷偏差原因定位提供决策支持。展开更多
应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点,提出了一种全新的强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE),算法以目标函数减小为强制方向,通过各换热单元面积的随机扩大或缩小,同时实现了整型变量(...应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点,提出了一种全新的强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE),算法以目标函数减小为强制方向,通过各换热单元面积的随机扩大或缩小,同时实现了整型变量(换热单元数)和连续变量(换热单元面积)的同步优化。另外,算法能够以一定的概率选择接受差解,使其具备极强的跳出局部最优解的能力和全局搜索能力。算例验证表明,RWCE算法相比于其他启发式方法具有程序简单、更易实现、算法适应性及全局搜索能力更强的优点,使优化质量得到进一步提升。展开更多
强制进化随机游走算法(Random Walk Algorithm With Compulsive Evolution, RWCE)用于有分流换热网络优化时,由于变量维数的急剧增加,不仅严重影响优化效率,还降低算法的全局搜索能力。鉴于此,本文提出分流比差异优化策略,利用负分流比...强制进化随机游走算法(Random Walk Algorithm With Compulsive Evolution, RWCE)用于有分流换热网络优化时,由于变量维数的急剧增加,不仅严重影响优化效率,还降低算法的全局搜索能力。鉴于此,本文提出分流比差异优化策略,利用负分流比对换热网络结构产生扰动,同时降低已有换热单元分流比的优化频率。最后,通过10SP2算例分析策略对RWCE算法优化性能影响,经验证分流比差异优化策略能够增强换热网络的结构优化能力,并提高换热网络的优化质量。展开更多
针对于启发式算法应用于换热网络优化时,后期由于种群多样性消失或其他原因导致年综合费用难以进一步下降的问题,提出了一种结构进化增强策略。该策略在一般启发式算法的整型变量优化中,通过将换热单元的生成与消去分开处理,先以一定概...针对于启发式算法应用于换热网络优化时,后期由于种群多样性消失或其他原因导致年综合费用难以进一步下降的问题,提出了一种结构进化增强策略。该策略在一般启发式算法的整型变量优化中,通过将换热单元的生成与消去分开处理,先以一定概率随机地在网络中生成若干换热单元,再在连续变量优化的过程中实现换热单元的消去,提升网络结构变异能力。最后,将该策略与强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)相结合形成一种新的混合算法(ESE-RWCE)。算例研究表明,ESE-RWCE算法相比于RWCE算法实现了全局搜索性能的提升。展开更多
文摘针对汽轮机变工况运行存在负荷偏差的问题,提出一种基于差分进化算法(differential evolution,DE)和多标签随机森林(multi-label random forest,MLRF)结合的汽轮机负荷偏差原因分类模型。通过斯皮尔曼(Spearman)相关性系数,分析影响汽轮机负荷出力的相关联变量;采用DE算法优化MLRF模型参数,建立基于DE-MLRF的汽轮机负荷偏差原因分类模型。结合某660 MW汽轮机实际运行数据进行实验验证,结果表明,与其他7种算法相比,DE算法优化的MLRF模型误报率(1.9024%)、漏报率(1.8541%)最低,可为汽轮机负荷偏差原因定位提供决策支持。
文摘应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点,提出了一种全新的强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE),算法以目标函数减小为强制方向,通过各换热单元面积的随机扩大或缩小,同时实现了整型变量(换热单元数)和连续变量(换热单元面积)的同步优化。另外,算法能够以一定的概率选择接受差解,使其具备极强的跳出局部最优解的能力和全局搜索能力。算例验证表明,RWCE算法相比于其他启发式方法具有程序简单、更易实现、算法适应性及全局搜索能力更强的优点,使优化质量得到进一步提升。
文摘强制进化随机游走算法(Random Walk Algorithm With Compulsive Evolution, RWCE)用于有分流换热网络优化时,由于变量维数的急剧增加,不仅严重影响优化效率,还降低算法的全局搜索能力。鉴于此,本文提出分流比差异优化策略,利用负分流比对换热网络结构产生扰动,同时降低已有换热单元分流比的优化频率。最后,通过10SP2算例分析策略对RWCE算法优化性能影响,经验证分流比差异优化策略能够增强换热网络的结构优化能力,并提高换热网络的优化质量。
文摘针对于启发式算法应用于换热网络优化时,后期由于种群多样性消失或其他原因导致年综合费用难以进一步下降的问题,提出了一种结构进化增强策略。该策略在一般启发式算法的整型变量优化中,通过将换热单元的生成与消去分开处理,先以一定概率随机地在网络中生成若干换热单元,再在连续变量优化的过程中实现换热单元的消去,提升网络结构变异能力。最后,将该策略与强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)相结合形成一种新的混合算法(ESE-RWCE)。算例研究表明,ESE-RWCE算法相比于RWCE算法实现了全局搜索性能的提升。
