文档名：空压机负荷预测与智能调度算法研究
摘要：针对目前空压机机组调度中存在能源消耗高、资源浪费严重等问题,结合空压机机组的组合特点,对空压机的台数调度进行研究.提出一种多策略改进的哈里斯鹰优化算法(MHHO)和深度回声状态网络(DESN)相组合的空压机负荷预测模型,在获得一天24h所需负荷之后,利用MHHO算法对机组组合进行调度和用气量分配.实验结果表明:预测模型对空压机负荷预测具有更高的准确性,提高了机组的运行效率,减少了系统能源消耗,具有应用价值.
Abstract：Theaircompressorsystemconsistsofmultipleunits,andtheoptimizationofunitcombinationisanonlinearandlarge-scaletaskofmultipleobjectivesandconstraints.Toaddresssuchproblemsashighenergyconsumptionandseriouswasteofresourcesinaircompressorscheduling,thispaperstudiesthequantityschedulingproblemofaircompressorsbasedonthecharacteristicsofaircompressorcombination.Amulti-strategyimprovedHarrisHawkOptimizationAlgorithm(MHHO)combinedwithDeepEchoStateNetwork(DESN)isproposedtopredicttheloadoftheaircompressor.Afterobtainingtheloadrequiredfor24hoursaday,theMHHOalgorithmisemployedforunitcombinationschedulingandgasconsumptionallocation.Ourexperimentalresultsshowthepredictionmodelachievesahigherpredictionaccuracy,andthusishighlyapplicableforaircompressorloadprediction.Intelligentschedulingimprovestheunitoperationefficiencyandreducesthesystem'senergyconsumption.
作者：王华秋 张燕Author：WANGHuaqiu ZHANGYan
作者单位：重庆理工大学两江人工智能学院,重庆401135
刊名：重庆理工大学学报
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(1)
分类号：TP301.6TP391.9
关键词：空压机负荷预测 改进的哈里斯鹰优化算法 深度回声状态网络 超参数 智能调度
Keywords：aircompressorloadprediction improvedHarrisHawkoptimizationalgorithm deepechostatenetwork hyperparameters intelligentscheduling
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：国家重点研发计划，重庆市科委一般自然基金项目空压机负荷预测与智能调度算法研究[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(1)王华秋 张燕针对目前空压机机组调度中存在能源消耗高、资源浪费严重等问题,结合空压机机组的组合特点,对空压机的台数调度进行研究.提出一种多策略改进的哈里斯鹰优化算法(MHHO)和深度回声状态网络(DESN)相组合的空压机负荷预测模型...参考文献和引证文献
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