差分粒子群混合优化算法在汽轮机调节系统参数辨识中的应用.pdf

【差分粒子群混合优化算法】是本文重点讨论的一种优化技术，它结合了两种不同的进化算法——差分进化（Differential Evolution, DE）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）。差分进化是一种全局优化算法，通过变异、交叉和选择等步骤来搜索最优解，而粒子群优化则是一种基于群体智能的优化方法，通过模拟鸟群或鱼群的群体行为来寻找全局最优解。这两种算法各有优缺点，DE在解决复杂优化问题时表现出良好的全局搜索能力，但可能面临早熟和收敛速度慢的问题；PSO则在局部搜索上效率较高，但有时可能会陷入局部最优。 在汽轮机调节系统参数辨识中，准确的数学模型至关重要，因为它直接影响到电力系统的频率稳定性分析。【汽轮机调节系统参数辨识】是确定汽轮机运行性能的关键步骤，涉及到对系统内部非线性参数的识别。这些参数包括但不限于汽轮机的动态特性、阀门的开度响应、热效率等。传统的辨识方法可能无法有效处理这种非线性和复杂性，因此，进化算法如DE和PSO等被引入。 本文提出的【DE-PSO混合优化算法】是将差分进化策略与粒子群优化相结合，旨在克服单独使用DE时可能出现的早熟和收敛速度慢的问题。在粒子进化过程中，引入差分进化操作可以提高粒子的进化效率，使得整个优化过程能更快速且有效地找到全局最优解。 通过将该混合算法应用于【贵州某电厂1号机组】的实际数据，研究结果显示，使用DE-PSO方法进行参数辨识得到的汽轮机调节系统模型能够准确反映实际系统的功率响应特性。这一验证表明，混合优化算法在解决汽轮机调节系统参数辨识问题上的有效性，有助于提升系统分析和控制的精度。 关键词：【汽轮机调节系统】涉及的是发电厂中的核心设备，其运行状态直接影响到电力系统的稳定和效率。【参数辨识】是理解和控制这类系统的关键技术，通过辨识可以获取模型参数，以便于预测和控制系统的动态行为。【差分进化】和【粒子群优化】则是优化算法的两个重要分支，它们在解决复杂非线性问题上具有广泛的应用潜力。 本文的研究工作不仅提出了一个适用于汽轮机调节系统参数辨识的创新优化算法，还展示了混合算法在实际工业问题中的应用效果，为电力系统分析提供了更精确的工具。这一成果对于提高电力系统的运行安全性和效率，以及推动相关领域的技术进步具有重要意义。