热力发电
熱力髮電
열력발전
THERMAL POWER GENERATION
2011年
11期
28-32
,共5页
胡文凯%方彦军%李鑫%熊扬恒
鬍文凱%方彥軍%李鑫%熊颺恆
호문개%방언군%리흠%웅양항
超超临界机组%过热器%主蒸汽温度%遗传算法%模型参数辨识
超超臨界機組%過熱器%主蒸汽溫度%遺傳算法%模型參數辨識
초초림계궤조%과열기%주증기온도%유전산법%모형삼수변식
针对超超临界机组过热器MISO动态模型参数辨识问题,提出了一种基于遗传算法的模型参数辨识方法.将遗传算子改进为排序保优选择、非均匀线性交叉和高斯变异,引入均匀设计方法构造初始种群,采用Sigmoid函数适应性调整交叉和变异概率,以提高遗传算法的收敛精度和运算速度.对海门电厂超超临界机组运行数据进行参数辨识仿真的结果表明,该改进遗传算法具有较好的运算性能,预测的输出变化与主蒸汽温度实际变化基本一致,能够反映高温过热器的动态特性.
針對超超臨界機組過熱器MISO動態模型參數辨識問題,提齣瞭一種基于遺傳算法的模型參數辨識方法.將遺傳算子改進為排序保優選擇、非均勻線性交扠和高斯變異,引入均勻設計方法構造初始種群,採用Sigmoid函數適應性調整交扠和變異概率,以提高遺傳算法的收斂精度和運算速度.對海門電廠超超臨界機組運行數據進行參數辨識倣真的結果錶明,該改進遺傳算法具有較好的運算性能,預測的輸齣變化與主蒸汽溫度實際變化基本一緻,能夠反映高溫過熱器的動態特性.
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