基于粒子群算法的CFB机组协调系统模型辨识

• 作者: 白建云 邵茹
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 超临界 循环流化床机组 协调系统 两输入两输出 标准PSO 模型辨识
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 系统建模、仿真与分析
• 页码范围: 84-89
• 页数: 6页
• 分类号: TK39
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2020.09.019

摘要

为了消纳风光等新能源,火电机组均需要参与到调峰调频中,机炉协调控制系统是机组AGC模式下的核心.熟悉控制系统被控对象的特性并且建立系统的动态模型,是提高系统控制品质的基础.该文以山西某电厂超临界350 MW循环流化床机组协调系统为研究对象,首先对研究对象的动态特性进行分析,依据生产现场闭环运行数据,利用标准粒子群智能算法,寻优得到两输入两输出的协调系统模型.然后选取其他时间段的采样数据作为模型验证数据,证实利用标准PSO算法对多变量系统建模的可行性.