【摘 要】
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为提高机组热耗率在线计算的精度与鲁棒性,提出多种群果蝇优化算法(Multi-population fruit fly optimiza-tion algorithm,MFOA)和广义回归神经网络(Generalized regression
【机 构】
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东南大学能源转换及其过程测控教育部重点实验室,江苏南京,210096;浙江浙能技术研究院有限公司,浙江杭州,311121
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为提高机组热耗率在线计算的精度与鲁棒性,提出多种群果蝇优化算法(Multi-population fruit fly optimiza-tion algorithm,MFOA)和广义回归神经网络(Generalized regression neural network,GRNN)相结合的汽轮机热耗率预测模型.以影响机组热耗率的主要运行参数为输入参数,建立基于GRNN的机组热耗率计算模型,并进一步采用改进的多种群果蝇优化算法优化GRNN模型中的光滑因子.将所建MFOA-GRNN热耗率预测模型应用到某1000 MW机组中,结果表明该模型具有很好的计算精度,在测量数据发生方差增大、定值偏移等异常情况时该模型也能给出可靠的计算结果,具有较强的泛化能力和鲁棒性,满足实际工程需要.
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