基于实时成本分析的机组主蒸汽压力优化研究
王惠杰1
韩宇2
高浩然2
许小刚1
1.华北电力大学,河北 保定 071000;河北省低碳高效发电技术重点实验室,河北 保定 0710002.华北电力大学,河北 保定 071000
摘要：基于火电机组的历史运行数据和经营数据,利用深度神经网络(DNN)建立火电厂实时成本预测模型.通过改进的蜣螂优化算法(I-DBO),在主蒸汽压力的可行范围内对模型进行初压寻优,将优化后的运行曲线与厂家原始曲线对比,并分析标准煤价格波动对实时成本的影响.结果显示,经优化,机组在各负荷下的实时成本均明显降低;电厂可以根据实时成本参与电网实时报价,并制定人员考核标准.
关键词：火电厂实时成本最优初压深度神经网络蜣螂优化算法
分类号：TK262(蒸汽动力工程)
论文发表日期：2025-07-25
在线出版日期：2025-09-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 70-75 )
英文信息