基于改进混合蛙跳算法的协调控制系统优化

针对混合蛙跳算法寻优精度低、易陷入局部最优的缺陷,将混沌初始化和高斯变异因子引入混合蛙跳算法,经对某二阶被控过程的PID控制器参数优化验证后,表明改进后的算法寻优精度更高、收敛速度更快。结合实际工程实践要求,以1 000 MW机组协调控制系统为对象,采用改进混合蛙跳算法来寻优多变量PID控制器参数。仿真结果表明,与混合蛙跳算法寻优所得PID控制器相比,基于改进混合蛙跳算法的多变量PID控制器负荷跟随性更优、响应速度更快。     

基于改进粒子群的超超临界机组负荷控制系统模型辨识

针对火电厂负荷控制系统因强耦合性强非线性等特点而难以对其建立精确热工模型的问题,结合工程实际分析三输入三输出负荷控制对象的动态特性,将免疫算法(Immunity Algorithm,IA)的免疫记忆功能引入粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO),形成免疫记忆粒子群算法(Immune Memory PSO,IM-PSO)并运用在超超临界火电机组负荷控制对象的模型辨识中。辨识结果表明IM-PSO相对于普通PSO收敛速度提高了50%,收敛精度提高了6.08%,改善了PSO易早熟、粒子后期相似度过高的缺点,同时也验证了IM-PSO对于大型火电机组负荷控制对象辨识的有效性。