蟻群算法在1000MW火電機組模型辨識中的應(yīng)用.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展,其用電需求日益增加。由于目前燃煤發(fā)電機組仍是我國電力生產(chǎn)中的主力機組,因此在煤炭資源日益緊缺的今天,如何高效利用有限的煤炭資源成了重要問題。1000MW超超臨界機組誕生以來,雖然在發(fā)展過程中也存在爭議,但是經(jīng)過長時間的實踐證明,1000MW超超臨界機組無論是從可靠性還是燃料的利用效率來說都高于傳統(tǒng)機組,可以說發(fā)展超超臨界機組將成為未來一段時間內(nèi)我國火電機組的建設(shè)方向。
　　機組容量的增加對熱工控制技術(shù)提出了更高

2、的要求。如何獲取更符合實際的熱工對象模型和參數(shù),是熱工控制系統(tǒng)設(shè)計的前提條件和關(guān)鍵技術(shù)。如果得到的模型結(jié)構(gòu)不合理、參數(shù)不夠準確就會造成設(shè)計的控制系統(tǒng)控制策略失當或控制器參數(shù)設(shè)置不準確,不但影響控制系統(tǒng)的控制效果,而且還影響機組運行效率,嚴重時甚至?xí){到機組的安全運行。超超臨界機組由于其運行參數(shù)高、一些參數(shù)變化范圍大、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、各子系統(tǒng)間耦合嚴重等問題,其熱工對象模型辨識較為困難。而且由于采用的實際運行數(shù)據(jù)往往具有白噪聲或者不連續(xù),

3、使傳統(tǒng)的辨識方法很難準確進行模型辨識。本文研究以群體智能算法中的蟻群算法為工具對1000MW機組的熱工對象進行模型辨識。蟻群算法的分布式計算、正反饋和自組織特性能在輸入輸出數(shù)據(jù)存在較大限制的情況下對其對象進行辨識,且能得到較為可靠的模型。蟻群算法的這些優(yōu)勢能在較大程度上彌補傳統(tǒng)辨識方法的不足。
　　本文分析了1000MW超超臨界機組的主要特性,并根據(jù)其特性確定了1000MW機組熱工對象模型結(jié)構(gòu),根據(jù)對象的不同確定了不同的熱工模型結(jié)

4、構(gòu)和待辨識參數(shù)。之后,在充分研究了蟻群算法原理及應(yīng)用方法的基礎(chǔ)上提出了蟻群算法在熱工對象模型辨識上的應(yīng)用方法,總結(jié)了算法的優(yōu)缺點根據(jù)算法的不足提出了改進設(shè)想。利用采集自實際生產(chǎn)過程中的實際數(shù)據(jù),在對數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理操作的基礎(chǔ)上,利用蟻群算法對處理后的數(shù)據(jù)進行模型參數(shù)辨識,得到了幾個典型熱工對象的傳遞函數(shù)模型,對蟻群算法在熱工對象模型辨識上的應(yīng)用進行了驗證。最后,根據(jù)得到的傳遞函數(shù)模型進行了控制器參數(shù)優(yōu)化。研究工作驗證了蟻群算法在熱工對象