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基于ISO-PSO的350 MW超临界CFB锅炉主汽温建模研究 被引量：3
1
作者 王琦 张力文 +1 位作者 王丽婕 钟义 《自动化仪表》 CAS 2023年第3期20-25,33,共7页
针对火电厂目前主蒸汽温度数学模型不准确、不能有效地反应实际生产过程、辨识结果偏差较大等问题,使用学习因子动态调整及随机惯性权重策略改进的二阶振荡粒子群优化(ISO-PSO)算法进行建模。首先,采用学习因子动态调整、随机惯性权重... 针对火电厂目前主蒸汽温度数学模型不准确、不能有效地反应实际生产过程、辨识结果偏差较大等问题,使用学习因子动态调整及随机惯性权重策略改进的二阶振荡粒子群优化(ISO-PSO)算法进行建模。首先,采用学习因子动态调整、随机惯性权重策略对二阶振荡粒子群算法进行改善。测试结果表明,改进算法拥有更好的收敛速度及寻优精度。其次,处理山西某电厂350 MW超临界循环流化床(CFB)锅炉在300 MW工况下采集到的主蒸汽温度数据。最后,对比ISO-PSO算法和粒子群优化(PSO)算法。辨识结果及验证结果表明,ISO-PSO算法辨识的主蒸汽温度模型与实际输出的拟合度更高,能够更加准确、快速地反映主蒸汽温度的变化。所建立的主蒸汽温度模型可以及时跟踪实际曲线。该研究为后续350 MW超临界CFB锅炉主蒸汽温度优化控制研究奠定了良好的基础。 展开更多
关键词 循环流化床锅炉 主蒸汽温度建模 粒子群优化算法 测试函数 对比试验
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