改进遗传模拟退火算法在电站机组协调控制系统辨识中的应用

发布时间：2024-12-21 23:03

　　 传统的超临界机组协调控制系统模型结构复杂,不利于后续控制算法的设计,而传统的模拟退火算法在寻优规模较大时,寻优精度往往很低,遗传算法在寻优后期,寻优效率较低,也容易出现局部最优的问题。介于此,将遗传算法及模拟退火算法进行结合(SAGA),并在选择、交叉、变异算子、温度衰减函数、终止条件等方面进行改进。通过TSP问题对比测试,验证该算法较强的全局搜索能力及收敛速度。最后基于该改进算法,结合现场数据,辨识获得600 MW机组87%、66%、54%3个负荷点下的三输入三输出模型,并通过与现场数据对比验证模型的准确性。此外,该模型形式规范,应用性强,可为协调控制系统控制设计提供参考。

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本文编号：4019047