一种基于改进薛定谔优化技术的燃气轮机多目标性能优化方法与流程

本公开实施例涉及燃气轮机多目标优化，尤其涉及一种基于改进薛定谔优化技术的燃气轮机多目标性能优化方法。

背景技术：

1、三轴燃气轮机凭借高功率密度、宽负荷调节范围及强环境适应性，已成为大型发电、船舶推进等领域的核心动力设备。随着节能环保与经济性要求日趋严格，燃气轮机性能优化已从单目标转向多目标综合提升，需同时平衡效率、排放等指标，但三轴结构中低、高压及动力涡轮转子存在复杂耦合与非线性作用，传统热力学分析或单变量控制策略难以解决变工况下的多性能权衡问题。当前针对三轴燃气轮机多目标优化的研究已取得一定进展：在循环热力学分析与静态优化方面，有研究基于有限时间热力学构建闭式燃气轮机模型，以换热器热导分布、压气机压比为变量，采用nsga-ii算法实现多目标优化；也有针对燃气轮机联供系统开展 “能量-㶲-经济-环境”分析，通过优化涡轮进口温度等参数提升㶲效率并降低成本。在动态优化与控制策略领域，已开发基于分段预测的动态多目标优化算法，缩短优化时间并提升帕累托前沿分布均匀性；同时有研究通过调节可变涡轮导叶，优化三轴燃气轮机高功率模式控制策略，或采用多目标遗传算法调整导叶位置，实现部分负荷下热效率提升与发电成本降低。然而，现有技术仍存在明显不足：一方面，传统优化多依赖部件级的非线性模型（clm），该模型需大量迭代以保证收敛，严重制约优化效率，难以满足工程实时性需求；另一方面，常用智能算法如nsga-ii、mopso等，在全局优化能力与效率平衡上存在局限，部分算法易陷入局部最优，且在变负荷工况下适应性不足，无法兼顾优化精度与工程实用性，难以满足三轴燃气轮机高效低排放的实际运行需求。

2、因此，有必要改善上述相关技术方案中存在的一个或者多个问题。

3、需要注意的是，本部分旨在为权利要求书中陈述的本公开的技术方案提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

技术实现思路

1、本公开实施例的目的在于提供一种基于改进薛定谔优化技术的燃气轮机多目标性能优化方法，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

2、根据本公开实施例，提供一种基于改进薛定谔优化技术的燃气轮机多目标性能优化方法，包括：

3、s1，构建燃气轮机的lpv代理模型：

4、以三轴燃气轮机的clm为基础，结合实时可测调度参数，构建燃气轮机的lpv代理模型；

5、s2，确定多目标优化函数与优化变量：

6、以高压压气机导叶角度和低压压气机导叶角度为优化变量，以燃气轮机的燃料消耗率最小化和氮氧化物排放量最小化为优化目标，建立包含惩罚函数的双目标优化函数；

7、s3，改进的薛定谔优化算法优化：

8、采用改进的薛定谔优化算法进行优化求解，获得帕累托最优解集：

9、s31，算法初始化：

10、设置算法参数，随机生成初始种群位置，计算种群中每个个体的双目标适应度值，并基于多目标支配准则初始化用于存储非支配解的外部档案；

11、s32，多目标引导个体选择：

12、基于燃气轮机多目标优化技术领域外部档案中非支配解的分布稀疏度，采用轮盘赌方法选择多个引导个体；

13、s33，种群迭代更新：

14、基于概率系数切换探索阶段与开发阶段；

15、在探索阶段，基于波函数特性并结合燃气轮机多目标优化技术领域引导个体进行全局搜索；

16、在开发阶段，基于牛顿力学定律并结合燃气轮机多目标优化技术领域引导个体进行局部优化；

17、更新种群中个体的位置；

18、s34，外部档案更新与迭代终止：

19、根据更新后种群中个体的双目标适应度值与燃气轮机多目标优化技术领域外部档案中解的多目标支配关系，更新外部档案；

20、从更新后的外部档案中重新选择引导个体；

21、重复步骤s32至s34，直至达到最大迭代次数，输出外部档案中的所有非支配解作为帕累托最优解集。

22、进一步的，lpv代理模型的状态方程与输出方程分别为：

23、

24、

25、其中，a为状态矩阵，b为输入矩阵，c为输出矩阵，d为直接传递矩阵，为实时可测调度参数，为状态变量的微小偏差，为控制输入的微小偏差，为系统噪声，为测量噪声，为输出参数的微小偏差。

26、进一步的，燃气轮机的燃料消耗率为：

27、

28、氮氧化物排放量为：

29、

30、其中，为燃油流量，为燃气轮机lpv模型输出功率，为燃料在燃烧室中的停留时间，表示燃烧室温度，表示燃烧室入口处燃气压力，为燃烧室出口与入口的压差；

31、引入惩罚函数约束燃机涡轮温度、轴转速不超限及避免喘振，构建双目标优化函数：

32、

33、

34、其中，为惩罚函数，为第一个目标；为第二个目标。

35、进一步的，初始化外部档案包括：

36、根据多目标支配准则筛选初始种群中的非支配解存入外部档案；

37、若外部档案内解数量超过预设最大容量，则采用网格划分机制，根据解在目标空间中的拥堵度删除部分解以维持容量；

38、其中，网格划分机制包括：将解空间均匀划分为若干超立方体，统计每个超立方体内的解数量，随机删除最拥堵超立方体内的1个解，确保档案容量不超限。

39、进一步的，步骤s32具体包括：

40、将外部档案对应的解空间按双目标维度（

f1，

f2）均匀划分超立方体，计算每个超立方体内非支配解的数量

ni；

41、根据每个超立方体内非支配解的数量

ni定义每个解的选择概率

pri=

c/ni；其中，

c=2；

42、通过3次轮盘赌分别选择第 1、2和3 优先级的引导个体，记为、和，分别对应双目标优化中综合性能最优、综合性能次优及均衡性最优的解，用于后续种群更新方向引导。

43、进一步的，在步骤s33中，当概率系数≥转换因子时，切换至探索阶段；

44、探索阶段的个体位置更新公式以最优引导个体或当前个体为基准，结合波函数以及3个引导个体的信息进行计算；

45、以最优引导个体为基准：

46、

47、以当前个体为基准：

48、

49、其中，

h为普朗克常数，为当前种群两个目标适应度最差个体，为随机数。

50、进一步的，在步骤s33中，当概率系数小＜转换因子时，切换至开发阶段；

51、开发阶段的个体位置更新基于牛顿运动定律，采用基于历史位置惯性或基于最优个体引导的策略进行计算；

52、基于历史位置惯性：

53、

54、基于最优个体引导：

55、

56、其中，为普朗克粒子波号，为历史位置。

57、进一步的，更新外部档案包括：

58、判断新个体与档案内解的多目标支配关系，根据新个体是被1个解支配、部分解支配或非支配的关系，执行舍弃新个体、替换被支配解或添加新个体的操作；

59、若档案容量超过上限，则采用网格拥堵度筛选机制删除解以维持多样性和容量。

60、本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

61、本公开的实施例中，通过上述方法，一方面，通过引入改进的薛定谔优化算法，充分发挥其在处理复杂非线性问题方面的强大全局寻优能力，对高压压气机与低压压气机的导叶角度等关键控制变量进行精确调节，从而在实现更优性能的同时，有效协调并降低燃料的单位消耗率与氮氧化物污染物的排放水平。另一方面，该方法具备良好的工况适应能力，能够同时覆盖全负荷与部分负荷等多种运行状态，克服了传统建模方法在变工况条件下因多次迭代而导致的效率低下、计算耗时较长等问题。在确保模型精度与可靠性的前提下，显著提高了系统的实时响应能力，为三轴燃气轮机实现高效低碳排放、宽负荷范围内的平稳与稳定运行，提供了坚实且先进的技术支撑。