【摘 要】
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本文重点研究了蚁群算法在火力发电系统参数优化中的应用。首先提出了基于大量实验总结得到的针对有自平衡和无自平衡对象的经验整定公式,实验证明了公式的有效性。进而,利用
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本文重点研究了蚁群算法在火力发电系统参数优化中的应用。首先提出了基于大量实验总结得到的针对有自平衡和无自平衡对象的经验整定公式,实验证明了公式的有效性。进而,利用蚁群算法优化有自平衡对象构成的主蒸汽温度系统以及无自平衡对象构成的锅炉汽包水位系统的控制器参数,采用经验整定公式进行初始路径的选择,指导了蚂蚁最初的寻优过程,大大降低了寻优的随机性,克服了蚁群算法进化速度慢及易于陷入局部最优解的缺陷。最后,针对无经验规则可循的电力系统负荷优化分配问题提出了变尺度混沌蚁群算法,试验表明,该算法仍可保证有效接近全局最优解。
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