热力发电
熱力髮電
열력발전
THERMAL POWER GENERATION
2014年
10期
35-39
,共5页
热工过程%系统辨识%PSO 算法%CPSO 算法%早熟判断%混沌搜索序列
熱工過程%繫統辨識%PSO 算法%CPSO 算法%早熟判斷%混沌搜索序列
열공과정%계통변식%PSO 산법%CPSO 산법%조숙판단%혼돈수색서렬
thermal processe%system identification%PSO algorithm%CPSO algorithm%premature conver-gence judgment%chaotic search sequence
针对火电厂热工过程的特点及其辨识方法的不足，以及粒子群(PSO)算法易早熟，且无法得到全局最优的问题，将粒子群早熟判断机制和混沌搜索序列添加到 PSO 算法中构成混沌粒子群优化(CPSO)算法，提出了基于 CPSO 算法的热工过程辨识方法，并将该方法应用于基于现场实测数据的热工过程模型辨识中。结果表明，该方法能够使粒子群快速摆脱局部极小值，提高了算法的收敛速度和收敛精度，取得了较好的辨识效果。
針對火電廠熱工過程的特點及其辨識方法的不足，以及粒子群(PSO)算法易早熟，且無法得到全跼最優的問題，將粒子群早熟判斷機製和混沌搜索序列添加到 PSO 算法中構成混沌粒子群優化(CPSO)算法，提齣瞭基于 CPSO 算法的熱工過程辨識方法，併將該方法應用于基于現場實測數據的熱工過程模型辨識中。結果錶明，該方法能夠使粒子群快速襬脫跼部極小值，提高瞭算法的收斂速度和收斂精度，取得瞭較好的辨識效果。
침대화전엄열공과정적특점급기변식방법적불족，이급입자군(PSO)산법역조숙，차무법득도전국최우적문제，장입자군조숙판단궤제화혼돈수색서렬첨가도 PSO 산법중구성혼돈입자군우화(CPSO)산법，제출료기우 CPSO 산법적열공과정변식방법，병장해방법응용우기우현장실측수거적열공과정모형변식중。결과표명，해방법능구사입자군쾌속파탈국부겁소치，제고료산법적수렴속도화수렴정도，취득료교호적변식효과。
On the basis of the characteristics of thermal process,deficiency of existing methods for thermal object identification,and the weakness of particle swarm optimization (PSO)algorithm (easy to be prema-ture and can not obtain global optimal solution),an identification method for thermal object based on chaos particle swarm optimization (CPSO)algorithm has been proposed,by adding the particle swarm premature judgment mechanism and the chaotic search sequence into the PSO algorithm.Furthermore,this method was applied to model identification for actual measured data based thermal process.The results show this method has the ability to jump out of local minimum,improve the convergence rate and precision,and a-chieve ideal identification effect.
