基于磷虾群算法的汽轮机初压优化研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 汽轮机运行初压优化研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 时间序列预测概述 | 第12-13页 |
| 1.4 启发式优化算法 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的主要研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 回声状态网络理论 | 第16-23页 |
| 2.1 循环神经网络的结构和运行机制 | 第16-18页 |
| 2.1.1 神经元和网络结构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 循环神经网络的学习方法 | 第17-18页 |
| 2.2 回声状态网络的结构 | 第18-19页 |
| 2.3 回声状态网络的原理 | 第19-21页 |
| 2.3.1 回声状态网络的训练 | 第19-21页 |
| 2.3.2 回声状态网络的预测 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 磷虾群优化算法及其改进 | 第23-37页 |
| 3.1 磷虾群行为描述 | 第23页 |
| 3.2 磷虾群优化算法原理及步骤 | 第23-27页 |
| 3.2.1 种群迁移引起的个体游动 | 第24-25页 |
| 3.2.2 觅食行为 | 第25-26页 |
| 3.2.3 磷虾个体的随机游动 | 第26页 |
| 3.2.4 磷虾群优化算法的主要步骤 | 第26-27页 |
| 3.3 改进的磷虾群优化算法 | 第27-29页 |
| 3.4 仿真实验 | 第29-36页 |
| 3.4.1 基准测试函数与参数设置 | 第29-30页 |
| 3.4.2 仿真实验及结果分析 | 第30-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于回声状态网络的热耗率预测 | 第37-50页 |
| 4.1 汽轮机概述 | 第37-39页 |
| 4.1.1 汽轮机的结构 | 第37-38页 |
| 4.1.2 汽轮机的工作原理 | 第38-39页 |
| 4.2 汽轮机热耗率的计算 | 第39-40页 |
| 4.3 热耗率影响因素分析及模型参数选取 | 第40-42页 |
| 4.3.1 影响热耗率的因素 | 第40-41页 |
| 4.3.2 机组模型参数的选取 | 第41-42页 |
| 4.4 汽轮机的热耗率预测 | 第42-49页 |
| 4.4.1 机组热耗率模型建立 | 第42-44页 |
| 4.4.2 热耗率预测及机组模型性能比较 | 第44-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 汽轮机初压优化 | 第50-60页 |
| 5.1 汽轮机调峰运行特性 | 第50-52页 |
| 5.1.1 变负荷调峰 | 第50-51页 |
| 5.1.2 机组滑压运行特性分析 | 第51-52页 |
| 5.2 最优运行初压的计算 | 第52-55页 |
| 5.2.1 最优运行初压的数学模型 | 第52-53页 |
| 5.2.2 可行压力区间的确定 | 第53-55页 |
| 5.3 机组运行初压优化 | 第55-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
