基于粒子群算法熱力站供熱負荷預測與控制研究.pdf_第1頁
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1、大連理工大學碩士學位論文基于粒子群算法熱力站供熱負荷預測與控制研究姓名：孟凡威申請學位級別：碩士專業(yè)：熱能工程指導教師：尹洪超20061201基于粒子群算法的熱力站供熱負荷預測與控制研究ResearchonheatburdenpredictionandcontrolofsubstationBasedonPSOalgorithmAbstractPredictionofheatburdenhasemergedasthebaseofcontr

2、olandadjustmentinheatsupplysystemPredictionofheatburdenlevelisallimportantresearchtopicinenergyeconomizationandenvironmentprotectiontodayForfulfillingsuchprediction，theUSeofBPneuralnetwork刪)isappliedtopredicttheheatburde

3、nofaheatsubstationin(≥inhuangdanCitybasedondeepanalysisofheatsupplyingcharactedsticButtheirtraining，usuallywi也backpropagation(BP)algorithmorothergradientalgorithnmisoftenwithcertaindrawbacks，suchas：1)veryslowconvergence，

4、and2)easilystuckinalocalminimumInthispaperanewlydevdopodmethodparticleswaraloptimizationOsO)model，isadoredtotrainperccptrons，and弱aresultaPSObasedneuralnetworkapproachispresentedForimprovingthepredictingresults。twoimprove

5、dFSOalgorithmalepresentedalsointhispaper：VelocityMutationPS0andhybridPSOBoththetwoapproachesaredemonstratedtobefeasibleandeffectivebypredictingheatburdenandtheidentificationoftheheatexchangersysteminsubstationAtlastbased

6、onadynamictransferfunctionoftheheatexchangerthroughstepresponseexperiment，thestepresponsecontrolsimulationsofboththePIDcontrollerandNNpredictcontrollerarepresentedKeyWords：HeatBurden；BPneuralnetworks；ParticleSwarmOptimiz

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