基于遗传算法的超超临界机组过热器动态模型参数辨识

• 作者: 方彦军 李鑫 熊扬恒 胡文凯
• 来源期刊: 热力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 超超临界机组 过热器 主蒸汽温度 遗传算法 模型参数辨识
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 热能基础研究
• 页码范围: 28-32
• 分类号: TP13|TK323
• 字数: 3623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3364.2011.11.028

摘要

针对超超临界机组过热器MISO动态模型参数辨识问题,提出了一种基于遗传算法的模型参数辨识方法.将遗传算子改进为排序保优选择、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,以提高遗传算法的收敛精度和运算速度.对海门电厂超超临界机组运行数据进行参数辨识仿真的结果表明,该改进遗传算法具有较好的运算性能,预测的输出变化与主蒸汽温度实际变化基本一致,能够反映高温过热器的动态特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方彦军	武汉大学动力与机械学院	228	1619	20.0	26.0
2	熊扬恒	武汉大学动力与机械学院	47	272	9.0	13.0
3	李鑫	武汉大学动力与机械学院	39	208	9.0	13.0
4	胡文凯	武汉大学动力与机械学院	5	42	3.0	5.0