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协同量子粒子算法及其在蒸汽管网用能优化中的应用

作　者: 汤奇峰
导　师: 钱锋
学　校: 华东理工大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 混合整数非线性规划 协同量子粒子算法 神经网络 软测量 蒸汽管网
分类号: TQ083.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 33次
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内容摘要


蒸汽管网系统是公用工程的重要组成部分,其安全稳定的运行是企业安全、稳定、长期生产的保证。蒸汽管网用能优化,对降低乙烯能耗,提高石化行业能源利用效率,发展低碳工业和完成国家“节能减排”任务具有重要意义。蒸汽管网用能优化是一个包含大量连续变量(温度、压力、流量等)和离散变量(电泵的开、关等)的混合整数非线性规划(MINLP)问题。本文将围绕这一类问题,研究协同量子粒子算法(CQGAPSO),实现对MINLP问题的求解,本文的主要内容和创新点概括如下：首先,本文针对单一算法解决MINLP问题的不足,提出了CQGAPSO算法,该算法将待优化变量分为“连续变量种群”和“离散变量种群”两类,每个种群用特定的算法进行优化,在适应度评价时通过协同机制将二者结合。通过优化函数测试证明,所设计的算法具有更强的寻优能力。然后,针对蒸汽管网用能优化的关键数据——蒸汽流量难以获得的问题,采用带有开关权值的神经网络来建立蒸汽流量软测量模型,并用CQGAPSO算法同时优化神经网络的结构和参数,透平蒸汽流量软测量的仿真结果表明：相比全连接神经网络和其它模型,所述方法具有更好的预测精度和鲁棒性。最后,针对乙烯蒸汽管网用能优化问题,以管网系统运行费用为目标函数,根据能量守恒和质量守恒确定约束条件,建立其MINLP模型,并用CQGAPSO算法优化该模型,取得了良好的效果。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章 绪论  9-20
  1.1 引言  9-10
  1.2 蒸汽管网系统概述  10-12
  1.3 混合整数非线性规划  12-13
    1.3.1 MINLP问题的提出  12
    1.3.2 MINLP问题的求解步骤  12
    1.3.3 MINLP问题的研究现状  12-13
  1.4 智能优化算法  13-14
  1.5 软测量技术概述  14-18
    1.5.1 软测量系统的组成  15-16
    1.5.2 软测量建模的种类  16-18
  1.6 全文主要内容和安排  18-20
第2章 协同量子粒子算法  20-34
  2.1 量子遗传算法  20-23
    2.1.1 量子遗传算法概述  20
    2.1.2 量子概率幅编码  20-21
    2.1.3 QGA算法更新机制  21-22
    2.1.4 QGA算法流程  22-23
  2.2 粒子群算法  23-24
    2.2.1 粒子群算法概述  23-24
    2.2.2 PSO算法的相关参数  24
    2.2.3 基本PSO算法步骤  24
  2.3 协同进化算法  24-26
    2.3.1 协同进化算法概述  25
    2.3.2 竞争型协同进化算法  25
    2.3.3 合作型协同进化算法  25-26
  2.4 协同量子粒子算法  26-29
    2.4.1 种群划分  26-27
    2.4.2 子种群算法的选取  27
    2.4.3 CQGAPSO算法求解MNILP问题流程及步骤  27-29
  2.5 算法性能测试与分析  29-33
  2.6 本章小结  33-34
第3章 基于协同量子粒子算法的透平蒸汽流量软测量  34-49
  3.1 引言  34
  3.2 进化神经网络思想  34-36
  3.3 带有开关权值的神经网络  36-37
  3.4 CQGAPSO编码方法及协同机制  37-39
    3.4.1 神经网络连接参数编码  37-39
    3.4.2 神经网络连接开关编码  39
    3.4.3 协同机制  39
  3.5 CQGAPSO算法流程  39-41
  3.6 仿真研究  41-47
  3.7 本章小结  47-49
第4章 蒸汽管网用能优化  49-57
  4.1 引言  49-50
  4.2 蒸汽管网优化方案研究现状  50
  4.3 蒸汽管网优化手段  50-52
  4.4 蒸汽管网优化目标函数  52-54
  4.5 蒸汽管网用能优化结果与分析  54-56
  4.6 本章小结  56-57
第5章 总结与展望  57-59
  5.1 研究工作总结  57
  5.2 工作展望  57-59
参考文献  59-63
致谢  63-64
攻读硕士学位期间发表的论文  64

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中图分类: > 工业技术 > 化学工业 > 一般性问题 > 化工厂 > 力能供应 > 热能供应
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