基于改进BAS算法的电站锅炉氧量对象模型辨识

孙宇贞; 李帅; 唐毅伟

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基于改进BAS算法的电站锅炉氧量对象模型辨识

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建立精确的数学模型对于智能发电运行控制系统的设计与优化有着至关重要的作用,天牛须搜索(BAS)算法无须预知函数的梯度信息即可进行寻优,但该算法易早熟,且寻优精度不高,因此将混沌扰动机制与自适应因子引入该算法,通过对某1000MW火电机组零初始值与小波包数据处理后,结合算法对双输入单输出的电站锅炉尾部烟气含氧量模型进行系统辨识。针对实际电站测试数据,辨识结果表明:改进后的天牛须搜索算法在辨识时间上减少了43.00%,辨识误差上减小47.33%,辨识得到的传递函数在结构上符合理论分析,在参数上与机组实际运行工况相符,具有较好的机组分析研究价值。

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来源
《锅炉技术》 |2022年第5期|1-8|共8页
作者
孙宇贞; 李帅; 唐毅伟;
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作者单位

上海电力大学自动化工程学院;

上海发电过程智能管控工程技术研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类火力发电厂、热电站;
关键词
智能发电; 天牛须搜索算法; 混沌扰动机制; 自适应因子; 小波包数据处理; 系统辨识;

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