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基于信息物理融合和XGBoost-MPGA算法的燃煤电厂脱硫系统运行优化
文献摘要：
针对脱硫系统运行优化过程中脱硫效率回归模型精度不够,及运行优化方案在实际运行中难以有效执行的问题.该文提出一种基于信息物理融合和XGBoost-MPGA的脱硫系统运行优化方法.通过构建XGBoost脱硫效率回归模型作为脱硫变动成本函数的变量,利用MPGA寻找脱硫变动成本最低时对应的脱硫效率,然后逆向求解出脱硫效率回归模型中液气比、吸收塔浆液pH值、吸收塔液位优化值.通过实例分析表明,XGBoost-MPGA相比BP神经网络、随机森林和GBRT回归模型具有更好的预测性能,且与XGBoost-SGA比较,在脱硫变动成本极值寻优过程具有更好的稳定性和收敛性.并通过信息物理融合方法消除了脱硫物理设备在运行优化操作后对脱硫变动成本信息的影响,提高了运行优化操作方案的可靠性和经济性.
文献关键词：
脱硫系统;运行优化;信息物理融合;XGBoost;多种群遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
肖祥武;李志金;舒畅;周宏贵;王鹏浩
作者机构：
湖南大学电气与信息工程学院,湖南省 长沙市 410082;湖南大唐先一科技有限公司,湖南省 长沙市 410002
文献出处：
引用格式：
[1]肖祥武;李志金;舒畅;周宏贵;王鹏浩-.基于信息物理融合和XGBoost-MPGA算法的燃煤电厂脱硫系统运行优化)[J].中国电机工程学报,2022(14):5202-5211,中插17
A类：
B类：
信息物理融合,XGBoost,MPGA,燃煤电厂,脱硫系统,运行优化,脱硫效率,模型精度,实际运行,有效执行,变动成本,成本函数,成本最低,解出,出脱,液气比,浆液,吸收塔液位,GBRT,预测性能,SGA,极值,收敛性,融合方法,优化操作,成本信息,操作方案,多种群遗传算法
AB值：
0.293151
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