基于SimuA-PSO的循环流化床锅炉循环灰系统建模与优化
通过研究某矸石电厂300MW循环流化床(CFB)锅炉床温的动态特性,基于对CFB锅炉循环灰系统的认知,挖掘机组运行的可用历史数据,并进行零初始值等数据处理,提出了基于模拟退火的粒子群优化(SimuA-PSO)算法,该方法了综合粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的全局优化能力和模拟退火算法的跳出局部最优解的能力,寻优结果精度高.利用SimuA-PSO进行循环灰量与床温之间传递函数的参数辨识,所辨识出的传递函数模型能够表征某矸石电厂循环流化床锅炉循环灰量和床温的输入输出特性,为后续床温的控制逻辑和控制器参数的优化提供了数学依据.
火电厂 循环流化床锅炉 循环灰系统 粒子群优化算法
白建云 李金霞 范常浩
山西大学自动化系,山西太原 030013
国内会议
西安
中文
178-182
2017-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）