【摘 要】
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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
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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。
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