基于HJPSO-BP神经网络的广义预测控制在火电厂单元机组协调控制中的研究

随着火力发电的不断发展，大型火电单元机组的控制对象具有复杂、非线性、模型难以建立等特点，因此用传统的控制方法难以得到最佳的运行效果。针对单元机组被控对象的特点，本文将HJPSO算法引入BP神经网络中并建立优化的BP网络模型，克服了标准BP网络在实际应用预测中易陷入局部极小点、收敛速度慢的缺点，结合多变量广义预测控制策略，经过在线滚动优化和反馈校正，实现预测控制，具有适用范围广，鲁棒性强等优点，可有效弥补上述不足。仿真结果表明了其有效性。