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摘要
针对汽轮机主蒸汽流量测量精度低的问题,提出了一种混沌搜索策略鲸鱼优化算法(CAWOA)和并行极限学习机(PELM)的主蒸汽流量预测方法。利用混沌理论的随机性、敏感性、分维性等特点和自适应惯性权值策略提高WOA算法的局部寻优能力和全局优化性能。并将CAWOA算法对并行极限学习机(PELM)参数进行优化,提高了主蒸汽流量预测模型的精度。在此基础上,将优化后的极限学习机对某台600MW汽轮机组主蒸汽流量进行预测,并与同类算法模型进行对比。结果表明:上述方法具有更好的泛化能力,能更加精确地预测主蒸汽流量。
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单位华北电力大学; 河南工业职业技术学院
