基于粒子群算法的汽轮机组回热系统优化设计

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6、：华北电力大学ClassifiedIndex:TK227.1U.D.C:621ThesisfortheMasterDegreeOptimalDesignfortheRegenerativeHeatingSystemofSteamTurbineUnitBasedonParticleSwarmOptimizationCandidate：LiFeiSupervisor：ZhouLan-xinSchool：SchoolofEnergy,PowerandMechanicalEngineeringDateofDefen

7、ce：March,2015Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity摘要回热系统是电厂热力系统的核心，它对全厂的热经济性起着决定性的作用。因此，对回热系统进行优化设计具有重要意义。粒子群算法(PSO)作为近年发展起来的一种新型智能优化算法，以其收敛快、操作简单日益受到重视。针对基本粒子群算法存在的容易陷入局部最优等缺点，对算法中的惯性权重引入动态自适应控制机制。建立了通用性核电机组回热系统优化模型，以某900MW核电机组为例

8、，首次将PSO算法应用于核电二回路给水回热分配优化问题，并同原设计值、平均算法和遗传算法进行了比较分析。结果表明，该算法具有良好的收敛性能和搜索性能，优化效果均好于其他方法，验证了PSO算法在发电设计领域的可行性和优越性。将太阳能引入到常规燃煤电厂，实现光煤互补发电，成为降低火力发电成本、减少温室气体排放和缓解能源短缺的一种有效手段。采用DSG槽式太阳能集热器，构建了太阳能集热系统集成于回热系统汽侧的通用性热经济