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基于CSO算法优化的LSSVM熔盐温度预测
  • ISSN号:1671-5292
  • 期刊名称:《可再生能源》
  • 时间:0
  • 分类:TK011[动力工程及工程热物理]
  • 作者机构:[1]华北电力大学能源动力与机械工程学院,北京102206, [2]华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206, [3]国网黑龙江省电力有限公司鸡西供电公司,黑龙江鸡西158100
  • 相关基金:国家自然科学基金(51276059,51576196,61571189);111引智计划项目(B13009).
中文摘要:

吸热器的安全高效运行在太阳能热发电系统中起到了至关重要的作用。吸热管中熔盐出口最高温度和平均温度为太阳能热发电系统中吸热器的设计、材料的选择和运行控制提供了重要的科学依据。文章提出了基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)的快速预测方法,预测不同工况下吸热管中熔盐出口最高温度和平均温度。为了提高预测精度,利用猫群优化(Cat Swarm Optimization,CSO)算法求解LSSVM方法中的超参数。数值计算结果证实了LSSVM方法是可行的,从而为研究塔式太阳能吸热器的热特性以及运行控制提供一种新的有效方法。

英文摘要:

The safe and efficient operation of the receiver plays a vital role in the solar thermal power generation system. The highest temperature and mean temperature of the molten salt at the outlet of the collector tube provide an important reference for the design, material selection and operational control of the receiver in the solar thermal power plant. A least squares support vector machines (LSSVM) based method is proposed to fast predict the highest temperature and mean temperature of the molten salt at the outlet of the collector tube under different working conditions. In order to improve the prediction accuracy, the hyper-parameters of the LSSVM method are solved by the cat swarm optimization (CSO) algorithm. Numerical simulation results indicate that the LSSVM method is feasible, which provides a new and effective method for investigating the thermal performances and operational control of the receiver in the solar power tower plant.

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期刊信息
  • 《可再生能源》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:辽宁省科学技术厅
  • 主办单位:辽宁省能源研究所
  • 主编:张大雷
  • 地址:辽宁省营口市西市区银泉街65号
  • 邮编:115003
  • 邮箱:kzsny2007@163.com
  • 电话:0417-2832895 2835349
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-5292
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1469/TK
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1999-2000年度辽宁省一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:10629