基于改进型鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络的过热汽温预测研究

冯磊华; 聂超鹏; 郭奇峰; 杨锋; 何金奇; 毛玉成

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.24127

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基于改进型鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络的过热汽温预测研究

发电技术 2025年46卷第6期页码：1212-1222

发电及环境保护|更新时间：2026-06-29

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专辑

- 基于改进型鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络的过热汽温预测研究
- Superheated Steam Temperature Prediction Based on Long Short-Term Memory Neural Network Optimized by Novel Whale Optimization Algorithm
- “火电机组灵活调峰过程中过热汽温波动较大，影响机组安全经济运行，准确预测其变化趋势至关重要，提出一种基于改进型鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络的过热汽温预测模型，使用主元分析法进行变量选择以消除数据冗余，采用非线性收敛因子调整策略、自适应权重策略和动态螺旋更新策略改进鲸鱼算法以提高寻优精度及全局寻优能力，针对新疆某电厂直流锅炉建立预测模型并运用电厂数据仿真，结果显示改进后算法预测精度更高，升降负荷期间均能较好预测变化趋势，平均绝对误差及均方根误差分别降低7.02%和6.22%，该改进算法有效提高了预测模型精度，为过热汽温控制系统优化设计提供了基础。”
- 作者机构：
  1.长沙理工大学能源与动力工程学院，湖南省长沙市 410114
  2.新疆其亚铝电有限公司，新疆维吾尔自治区阜康市 831100
  3.华自科技股份有限公司，湖南省长沙市 410006
  4.陕西高业能源科技有限公司，陕西省西安市 710061
- 作者简介：
  冯磊华(1980)，女，博士，副教授，研究方向为发电过程建模与优化控制、智慧电厂，fengleihua80@126.com；
  聂超鹏(1999)，男，硕士研究生，研究方向为发电过程建模与优化控制，本文通信作者，ncp08288@163.com；
  郭奇峰(1971)，男，研究方向为复杂工业过程建模与仿真，elgqf@163.com；
  杨锋(1979)，男，高级工程师，研究方向为发电过程建模与智能控制，35770385@qq.com；
  何金奇(1980)，男，高级工程师，研究方向为热工过程建模与智能控制，2308296920@qq.com；
  毛玉成(2001)，男，硕士研究生，研究方向为发电过程建模与优化控制，15898318905@163.com。
- 基金信息：
  湖南省自然科学基金项目(2018JJ3552);陕西高业能源科技有限公司横向项目(20220030139)
- DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.24127
  中图分类号：
- 修回：2024-12-17，
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Superheated Steam Temperature Prediction Based on Long Short-Term Memory Neural Network Optimized by Novel Whale Optimization Algorithm

DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.24127

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