本文關(guān)鍵詞：余熱鍋爐單相受熱面動(dòng)態(tài)建模與模型參數(shù)優(yōu)化

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【摘要】：作為余熱利用環(huán)節(jié)中最重要的部分,余熱鍋爐的啟動(dòng)、變工況運(yùn)行和停機(jī)特性直接決定鍋爐的壽命及效率�；诠べ|(zhì)熱力學(xué)性質(zhì)和質(zhì)量、動(dòng)量及能量守恒方程,以Matlab/Simulink為平臺(tái),構(gòu)建了余熱鍋爐單相受熱面的動(dòng)態(tài)仿真模型。結(jié)合某水泥廠自主設(shè)計(jì)的直流余熱鍋爐實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),基于遺傳算法和粒子群算法,對(duì)動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化。結(jié)果表明,經(jīng)過(guò)優(yōu)化后,余熱鍋爐動(dòng)態(tài)模型與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)匹配程度高,模擬與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的誤差為0.93%~4.39%。因此,本文所建立的單相受熱面變工況動(dòng)態(tài)模型可以準(zhǔn)確反映余熱鍋爐受熱面動(dòng)態(tài)特性。兩種算法的對(duì)比表明,粒子群算法適應(yīng)度函數(shù)收斂更優(yōu);在收斂迭代次數(shù)上,粒子群算法在54~64代達(dá)到收斂,遺傳算法在93代后達(dá)到收斂。粒子群算法在參數(shù)優(yōu)化方面優(yōu)于遺傳算法。
【作者單位】： 山東大學(xué)熱科學(xué)與工程研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 動(dòng)態(tài)仿真 參數(shù)優(yōu)化 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 粒子群算法 遺傳算法
【分類(lèi)號(hào)】：TK124
【正文快照】： 引言能源問(wèn)題一直是困擾社會(huì)發(fā)展的嚴(yán)峻問(wèn)題。能源回收已成為能源行業(yè)最為關(guān)注的焦點(diǎn)。當(dāng)今社會(huì),高品質(zhì)余熱回收技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)先進(jìn),而低品質(zhì)余熱回收問(wèn)題仍舊需要進(jìn)一步優(yōu)化和解決。余熱鍋爐是低品質(zhì)熱源回收中最重要的部件,因此余熱鍋爐運(yùn)行的分析和優(yōu)化也成為眾多余熱產(chǎn)生行

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