刘超
- 作品数：13 被引量：52H指数：5
- 供职机构：燕山大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理自动化与计算机技术电气工程机械工程更多>>
- 汽轮机热耗率多模型建模方法研究
- 机组的热耗率是衡量火电机组运行经济性的重要技术指标，降低机组的热耗率在建立发电厂安全、经济、可靠运行系统以及在电力市场化，竞价上网的成本核算体系中有重要的指导作用。针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题,提出了核模糊c均值与...
- 牛培峰刘超李国强马云飞陈贵林张先臣
- 关键词：汽轮机最小二乘支持向量机混合蛙跳算法
- 基于AWOA算法与LSSVM的主蒸汽流量软测量模型被引量：4
- 2018年
- 汽轮机主蒸汽流量是分析机组运行效率的重要参数。针对大型机组主蒸汽流量计算模型复杂繁琐、计算精度不高的现状,提出一种基于自适应鲸鱼优化算法(AWOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合的主蒸汽流量软测量模型。针对鲸鱼优化算法(WOA)寻优精度低的问题,提出了自适应鲸鱼优化算法,在鲸鱼个体位置更新公式中引入自适应惯性权值,通过平衡算法的开发和探索能力改善算法的优化性能。在此基础上,提出了基于AWOA优化LSSVM的主蒸汽流量的软测量模型,引入AWOA算法来提高LSSVM的学习效率、逼近精度和泛化能力。主蒸汽流量软测量的仿真结果表明:优化后的AWOA-LSSVM主蒸汽流量软测量模型具有良好的训练精度与泛化能力,可有效地用于主蒸汽流量的软测量。
- 邓怀勇马琴陈国彬刘超牛培峰
- 关键词：软测量主蒸汽流量
- CAWOA-ELM混合模型的锅炉NO_x排放量预测被引量：5
- 2018年
- 针对燃烧过程中变量之间的强非线性和耦合性,利用极限学习机(ELM)和改进的鲸鱼优化算法(WOA)进行混合建模。该方法利用Sin混沌自适应鲸鱼优化算法(CAWOA)对极限学习机的模型参数进行搜索和优化,以提高极限学习机的泛化性能。在CAWOA算法中,通过引入Sin混沌搜索策略和自适应惯性权值来改善WOA算法的全局优化性能。在此基础上,利用优化后的极限学习机对330MW煤粉锅炉的NO_x排放质量浓度进行预测,建立了CAWOA-ELM的NO_x排放量预测模型,并与同类算法模型进行对比研究。结果表明:该方法具有更好的泛化能力,能更加精确地预测NO_x排放量。
- 赖敏陈国彬刘超牛培峰
- 关键词：极限学习机混沌搜索NOX排放量
- 反馈精英鲸鱼优化算法优化LSSVM的热耗率软测量建模被引量：3
- 2019年
- 提出一种基于反馈精英鲸鱼优化算法(FEWOA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的综合建模方法。首先,针对鲸鱼优化算法(WOA)寻优精度低的问题,提出了反馈精英WOA算法,通过精英策略对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优解;同时,在鲸鱼位置更新后期增加反馈阶段,提高算法的全局搜索能力。数值仿真实验验证了FEWOA算法的优越性。在此基础上,提出了基于FEWOA优化LSSVM的热耗率软测量模型。最后采用某汽轮机组现场收集的运行数据建立汽轮机热耗率预测模型,将FEWOA-LSSVM模型预测结果与其它模型预测结果相比较,结果表明,FEWOA-LSSVM预测模型更能准确地预测汽轮机的热耗率。
- 左智科陈国彬刘超牛培峰李一龙
- 关键词：热耗率最小二乘支持向量机
- 基于CNGWO-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型被引量：5
- 2018年
- 为了准确计算汽轮机热耗率,提出一种改进灰狼优化算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的热耗率软测量方法。首先针对灰狼算法收敛精度低的缺点提出一种混沌非线性灰狼优化算法(CNGWO),通过Kent混沌搜索策略和非线性动态递减权值策略来改善灰狼优化算法的性能。然后利用CNGWO算法预先选择LSSVM模型参数,并建立CNGWO-LSSVM的软测量模型。以某600 MW超临界汽轮机组实时运行数据仿真实验,对具有复杂非线性的热耗率变量进行预测,预测结果表明,经过CNGWO算法优化的LSSVM模型取得了较好的预测效果,为汽轮机热耗率的精确计算提供了一种有效方法。
- 左智科陈国彬刘超牛培峰
- 关键词：汽轮机热耗率软测量最小二乘支持向量机
- 带有迟滞非线性的气动运动模拟平台自抗扰轨迹跟踪控制
- 2022年
- 针对带有迟滞非线性的气动运动模拟平台的轨迹跟踪提出了带有切换扩张状态观测器的自抗扰控制方法。气动运动模拟平台的迟滞非线性特性主要指气动人工肌肉在正向充气反向放气时长度和拉力曲线的差异。针对此特性设计了切换扩张状态观测器来估计和补偿模型非线性,分别对于气动人工肌肉正反向充放气的不同模型采用不同的观测器增益,以提高状态估计效果,减小跟踪误差。进一步,设计了状态误差反馈控制器,得到了基于切换扩张状态观测器的二阶非线性动态系统全局有界稳定的充分条件。最后实验结果证实了所设计的切换扩张状态观测器的实际效果。
- 李丽刘超赵苓
- 关键词：气动人工肌肉自抗扰控制扩张状态观测器
- 基于CPSO-LSSVM的汽轮机热耗率软测量模型被引量：9
- 2018年
- 为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于变空间Logistic混沌粒子群算法(CPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率软测量模型。采用变空间Logistic混沌搜索策略和粒子镜像越界处理策略来改善粒子群算法(PSO)的全局优化性能,提出了CPSO优化最小二乘支持向量机的超参数以改善模型预测精度,并以某600 MW汽轮机组为研究对象,利用该机组的运行数据建立CPSO-LSSVM的热耗率预测模型。结果表明:CPSO-LSSVM模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够准确有效地预测热电厂的汽轮机热耗率。
- 王莉莉陈国彬李一龙刘超牛培峰
- 关键词：热耗率最小二乘支持向量机混沌搜索软测量模型
- 反向建模方法在汽轮机热耗率建模中的应用被引量：9
- 2014年
- 针对热耗率与其影响因素之间存在的复杂非线性关系,提出了基于自适应混沌反学习万有引力算法(ACOGSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率反向建模方法.利用某600 MW超临界汽轮机组运行数据,采用基于LSSVM的反向建模方法建立热耗率预测模型,采用ACOGSA算法解决LSSVM的模型参数优化问题,并与GSA-LSSVM模型和BP神经网络模型的预测结果进行比较.结果表明:所建立的模型比传统模型具有更好的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率.
- 刘超牛培峰游霞
- 关键词：汽轮机热耗率最小二乘支持向量机
- 基于双层聚类与GSA-LSSVM的汽轮机热耗率多模型预测被引量：13
- 2016年
- 针对单模型难以精确描述具有复杂非线性特性的汽轮机热耗率的问题,提出一种新的热耗率多模型建模方法。首先应用GK算法分析出最优聚类个数以及初始聚类中心,避免了聚类数确定的盲目性;然后利用核模糊C均值算法对热耗率样本集做出聚类划分,在每个子空间中利用最小二乘支持向量机(LSSVM)辨识出相应子模型,同时,为了保证子模型精确度,采用引力搜索算法来解决LSSVM参数优化问题;最后,将子模型通过隶属度值加权融合得到精确的热耗率预测模型。以某600MW超临界汽轮机组为研究对象,基于现场数据建立汽轮机热耗率预报模型,仿真结果验证了提出的多模型建模方法具有较高的预报精确度和泛化能力。
- 牛培峰刘超李国强张维平陈科
- 关键词：热耗率引力搜索算法聚类
- 基于自适应遗传算法含光伏电源的配电网无功优化被引量：3
- 2020年
- 在分析间歇性电源出力对配电网电压影响的基础上,建立了8节点的链式配电网模型,评估了分布式光伏接入配电网后,配电网电压与光伏并网容量的约束关系。分析了光伏不同时刻的有功出力和无功出力,建立了双目标函数,以系统网损和电压偏差最小对系统进行优化,利用自适应的遗传算法(AdapGA)对系统的离散数据进行处理,找到适合系统的最优解。通过改进的IEEE33节点算例仿真分析,表明所提模型和方法具有较好的适用性,降低了电压越限的风险,减小了电压偏差,有效地减少了系统的网损,验证了所提模型和方法的正确性和有效性。
- 荣雅君冯海潮宋立伟李聪刘超
- 关键词：自适应遗传算法
