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基于现场数据和PSO算法的机组主汽温系统辨识

发布时间:2019-11-30 21:15
【摘要】:建立精确的热工对象动态模型是提升系统控制性能的重要基础。针对某1000MW超超临界火电机组减温喷水量扰动下主汽温对象的动态特性,利用现场运行数据和混合粒子群优化算法对主汽温系统进行辨识,建立了过热器喷水量扰动下主汽温的动态数学模型。对所建立的模型进行验证,结果表明模型能够有效地反映主汽温系统的实际运行状况。

【参考文献】

相关期刊论文 前7条

1 侯炜,田沛,常虹;一种改进的主汽温过程模型神经网络辨识方法[J];电力系统及其自动化学报;2003年04期

2 董泽;丁方;桑士杰;;基于PSO算法的1000MW机组主汽温系统辨识[J];电力科学与工程;2012年12期

3 白俊强;尹戈玲;孙智伟;;基于二阶振荡及自然选择的随机权重混合粒子群算法[J];控制与决策;2012年10期

4 韩璞;袁世通;张金营;;超超临界锅炉主汽温控制系统的建模研究[J];计算机仿真;2013年12期

5 张洪涛;胡红丽;徐欣航;刘永红;;基于粒子群算法的火电厂热工过程模型辨识[J];热力发电;2010年05期

6 陈贵敏;贾建援;韩琪;;粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究[J];西安交通大学学报;2006年01期

7 张小桃,倪维斗,李政,郑松;基于主元分析与现场数据的过热汽温动态建模研究[J];中国电机工程学报;2005年05期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 吕,

本文编号:2568070


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