基于遗传算法的超超临界机组过热器动态模型参数辨识

摘要：

针对超超临界机组过热器MISO动态模型辨识问题，提出了一种基于遗传算法的模型参数辨识方法。改进遗传算子为捧序保优选择、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GA的收敛精度和运算速度。通过海门电厂超超临界机组现场运行数据进行参数辨识仿真，结果表明本文改进遗传算法具有较好的运算性能，得到的高温过热器模型具有较高的可信度。

关键词： 超超临界机组 主汽温度 遗传算法 模型辨识

作者: 方彦军 胡文凯 李鑫 熊扬恒 阚伟民

作者单位: 武汉大学自动化系，湖北武汉 430072 广东电网公司电力科学研究院，广东广州 510600

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国电站辅机及汽轮机热力系统节能降耗技术论坛

会议地点: 黄山

会议语种:中文

页码: 273-277

在线出版日期: 2011-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）