粒子群算法在1000MW火電機(jī)組模型辨識(shí)中的應(yīng)用.pdf

1、火電廠模型辨識(shí)是研究火電廠熱工控制問(wèn)題的基礎(chǔ),對(duì)于實(shí)際熱工控制問(wèn)題,確定模型參數(shù)的研究時(shí)間通常占據(jù)一個(gè)控制過(guò)程設(shè)計(jì)、調(diào)試投運(yùn)時(shí)間中的較高比例。只有在確定或辨識(shí)出控制系統(tǒng)模型之后,在應(yīng)用于工程實(shí)際時(shí)才能對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行針對(duì)性的參數(shù)優(yōu)化。文中采用PID控制技術(shù)作為控制策略,主要是基于其具有應(yīng)用廣泛、魯棒性好、算法簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。本文以模型辨識(shí)技術(shù)、PID參數(shù)優(yōu)化技術(shù)為背景,采用火電廠已有實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)為研究依據(jù),以典型火電廠熱工過(guò)程為研究對(duì)象,采用

2、基本粒子群算法進(jìn)行模型辨識(shí),并進(jìn)行系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化工作,分析影響系統(tǒng)辨識(shí)結(jié)果的主要因素以及在辨識(shí)過(guò)程中應(yīng)注意的問(wèn)題,為粒子群算法在熱工系統(tǒng)建模中提供一條探索途徑。
　　基本粒子群算法存在易陷入局部最優(yōu)解、易早熟、及搜索精度不高的缺點(diǎn),在基本粒子群算法的基礎(chǔ)上,研究對(duì)該算法進(jìn)行改進(jìn)與提高的方法。首先,在該算法中引入粒子群聚集度因子和進(jìn)化速度因子,且將慣性因子表示為粒子群聚集度因子和進(jìn)化速度因子的函數(shù),從而使算法具有動(dòng)態(tài)的自適應(yīng)性。其次,