一种基于改进粒子群算法的汽轮机组运行压力优化方法

本发明属于汽轮机组关键运行参数优化技术领域，具体涉及一种基于改进粒子群算法的汽轮机组运行压力优化方法，首先建立热耗率机理模型，确定有功功率负荷、主蒸汽压力等11项输入参量及热耗率输出参数；通过惯性权重递减策略提升粒子群算法收敛性能，结合精英反向学习动态调整搜索边界增强寻优能力，进而优化极限学习机的权值与阈值，构建高精度热耗率预测模型；最后在主蒸汽压力可行区间内，以最小热耗率为目标，利用改进算法寻优确定最优压力。本发明有效解决了传统算法寻优精度不足、预测模型可靠性低的问题，能在复杂工况下快速找到最优主蒸汽压力，显著降低机组热耗率，提升运行经济性，适用性强。