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国内刊号：23-1176/TK
国际刊号：1001-2060
发布日期:
作者：马良玉，於世磊，王佳聪，袁乃正
单位：华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北 保定 071003,,中国航天空气动力技术研究院 ,北京 100074,,华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北 保定 071003,,华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北 保定 071003,
关键词：火电机组;再热汽温;XGBoost模型;灰狼优化算法;预测优化控制
为改善燃煤机组频繁变负荷过程中再热汽温的控制效果，提出一种基于机器学习的再热汽温预测优化控制方法。首先利用机组变负荷历史运行数据和XGBoost算法进行再热汽温特性建模，并采用随机搜索算法对模型参数进行优化以提高其预测精度。以最终的模型为基础，采用改进的灰狼优化算法（IGWO）对烟气侧再热挡板开度和蒸汽侧喷水减温阀指令进行实时寻优，实现再热汽温的预测优化控制。利用仿真机进行优化控制仿真试验。试验结果表明：采用智能预测优化控制方案可有效改善再热汽温控制效果，明显减少减温喷水用量，有助于提高机组的经济性。
来源：2023年第1期
《热能动力工程》期刊编辑部
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