针对传统的汽轮机热耗率计算模型精度较低的问题,构建了一种基于改进生物地理学优化算法优化支持向量机的热耗率预报模型.首先,提出改进的生物地理学优化算法以加强算法的优化能力,并通过4个典型的测试函数验证算法的有效性.其次,采用支持向量机建立汽轮机热耗率的预报模型,并选用径向基函数作为核函数,用改进的生物地理学优化算法优化该模型参数.最后,结合某火电站600 MW超临界汽轮机组现场数据进行热耗率预报的仿真研究,结果表明基于该算法建立的汽轮机热耗率预报模型具有较高的预报精度.
热耗率 汽轮机 生物地理学优化算法 支持向量机