基于PSO的光煤互补机组回热系统优化设计

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对采用DSG槽式太阳集热器的光煤互补机组,建立回热系统与太阳集热器协同优化模型。以某600 MW光煤互补机组为例,引入粒子群算法(PSO)进行优化设计,对不同集成方案的机组发电成本进行计算分析。结果表明:粒子群算法收敛快、稳定性好,能适用于光煤互补机组回热系统优化,优化后的机组循环热效率较优化前均有不同程度提高;太阳集热器入口水源引自给水泵,出口蒸汽取代第2段抽汽的方案在优化后的混合发电成本最低,节能效果最优。 The co-optimization model of the regenerative system and the solar collector is established for the light-coal complementing unit adopting the DSG trough solar collector. Taking a 600MW photovoltaic coal - fired complementary unit as an example, particle swarm optimization (PSO) is introduced to optimize the design, and the generation costs of units with different integration schemes are calculated and analyzed. The results show that the particle swarm optimization algorithm has the advantages of fast convergence and good stability. It can be applied to the optimization of the regenerative system of the coal-to-light unit. The optimized thermal efficiency of the unit has been improved to some extent before optimization. , Export steam to replace paragraph 2 of the extraction program in the optimized hybrid power generation cost is the lowest, the best energy-saving effect.
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