典型文献
基于K-means聚类与核极限学习机的浆液循环泵优化
文献摘要：
作为湿法烟气脱硫系统主要耗电设备,浆液循环泵的运行优化,对降低电厂电耗、提高电厂经济效益具有重要意义.针对当前火电厂浆液循环泵运行情况,提出一种基于历史运行数据、采用聚类和分类相结合的浆液循环泵运行优化方法.首先,采用K-means聚类算法和基于层次分析法与熵权法加权融合的组合评价方法,对不同工况下浆液循环泵历史运行数据自动寻优;后以最优历史操作记录训练核极限学习机模型,并使用粒子群算法进行寻优,以实时运行数据为输入给出浆液循环泵组合运行策略.以一电厂实测数据进行的仿真实验表明,浆液循环泵运行优化模型能够明显降低循环泵系统电耗,对火电厂节能减排工作具有参考意义.
文献关键词：
浆液循环泵;聚类算法;核极限学习机;运行优化
中图分类号：
作者姓名：
王庆福;余程;崔科杰;竹小锋;蒋红辉;吴可泽;黄建伟;朱宇超
作者机构：
浙江浙能兰溪发电有限责任公司,浙江 金华 321110
文献出处：
引用格式：
[1]王庆福;余程;崔科杰;竹小锋;蒋红辉;吴可泽;黄建伟;朱宇超-.基于K-means聚类与核极限学习机的浆液循环泵优化)[J].能源与节能,2022(11):59-63,206
A类：
B类：
means,核极限学习机,浆液循环泵,湿法烟气脱硫,烟气脱硫系统,耗电,电设备,运行优化,电耗,火电厂,运行情况,历史运行数据,聚类算法,加权融合,组合评价,不同工况,操作记录,极限学习机模型,粒子群算法,时运,泵组,运行策略,泵系统,电厂节能,减排工作
AB值：
0.224859
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
