【摘 要】
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为满足火电机组快速深度变负荷工况下主蒸汽温度控制器参数整定需求,将选择算子、自适应学习因子、自适应惯性权重系数引入标准粒子群算法中,提出多策略分区勘探粒子群算法。该方法根据适应度评价指标,将种群划分为标准粒子群操作区、选择算子操作区、自适应学习因子操作区、自适应惯性权重系数操作区4个分区,以充分发挥各寻优策略的优势,保证算法具有较高收敛精度,同时具有较快的收敛速度。与其他5种改进粒子群算法进行对比实验,结果表明:本文所提算法寻优精度高,收敛时间短。将本文算法与衰减曲线法、3种改进粒子群算法分别应用于主蒸汽
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,浙江省能源集团有限公司,浙江省火力发电高效节能与污染物控制技术研究重点实验室
【基金项目】
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国家自然基金联合基金项目(U1709211)。
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为满足火电机组快速深度变负荷工况下主蒸汽温度控制器参数整定需求,将选择算子、自适应学习因子、自适应惯性权重系数引入标准粒子群算法中,提出多策略分区勘探粒子群算法。该方法根据适应度评价指标,将种群划分为标准粒子群操作区、选择算子操作区、自适应学习因子操作区、自适应惯性权重系数操作区4个分区,以充分发挥各寻优策略的优势,保证算法具有较高收敛精度,同时具有较快的收敛速度。与其他5种改进粒子群算法进行对比实验,结果表明:本文所提算法寻优精度高,收敛时间短。将本文算法与衰减曲线法、3种改进粒子群算法分别应用于主蒸汽
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