带自适应记忆机制的灰狼优化算法机组运行优化方法及系统

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带自适应记忆机制的灰狼优化算法机组运行优化方法及系统
申请号:CN202510872373
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120704271A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种带自适应记忆机制的灰狼优化算法机组运行优化方法及系统,应用于燃煤发电机组的节能优化与运行控制。该方法首先构建机组的热力学仿真模型,并设定多目标优化函数。通过灰狼优化算法对目标函数进行全局优化,并引入自适应记忆机制,建立历史工况记忆库,结合相似度匹配从记忆库中提取最优解引导种群搜索。每代迭代时,根据工况变化动态更新记忆库内容,优化过程中能够根据实时工况调整目标权重,提高优化结果的稳定性和适应性。优化结果通过DCS系统下发至执行机构,实现闭环控制,提升机组的整体经济性与能源利用率。该方法能够有效解决传统优化方法在复杂工况下的适应性差、目标协调性差等问题,具有较强的工程应用价值。
技术关键词
灰狼优化算法 记忆机制 机组 标签 烟气余热系统 仿真模型 DCS控制系统 匹配模块 燃煤发电机 历史运行状态 数据存储结构 关键特征值 历史运行数据 热交换设备 烟气旁路 工况特征 条目 多参数
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