【摘 要】
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火电机组热工被控对象数学模型辨识,在热工自动控制系统控制参数整定中起到至关重要作用.随着机组运行时间变长,热工控制对象静态、动态特性逐渐发生变化,相应控制参数已不在适应原自动控制回路.常规控制参数整定方法为解除自动,进行阶跃扰动实验,重新进行参数修正.上述整定方法不但干扰现场生产,还存在一定的安全风险,同时辨识精度不高.随着工业信息化、自动化的不断发展,基于大数据等智能辨识算法不断成熟且广泛应用于工业现场中.基于此,本文依托于DCS单向隔离的SIS平台,采用粒子群智能算法辨识相应热工被控对象数学模型.该方
【机 构】
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北京京能电力股份有限公司,北京 100025;京能秦皇岛热电有限公司,河北 秦皇岛 066300;河北涿州京源热电有限公司,河北 涿州 072750
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火电机组热工被控对象数学模型辨识,在热工自动控制系统控制参数整定中起到至关重要作用.随着机组运行时间变长,热工控制对象静态、动态特性逐渐发生变化,相应控制参数已不在适应原自动控制回路.常规控制参数整定方法为解除自动,进行阶跃扰动实验,重新进行参数修正.上述整定方法不但干扰现场生产,还存在一定的安全风险,同时辨识精度不高.随着工业信息化、自动化的不断发展,基于大数据等智能辨识算法不断成熟且广泛应用于工业现场中.基于此,本文依托于DCS单向隔离的SIS平台,采用粒子群智能算法辨识相应热工被控对象数学模型.该方法既保证了现场的安全性,同时充分利用大量生产历史数据,充分挖掘不同变量之间的相关性,从而使热工被控对象的数学模型精度更高、更准确.
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