FA和PSO算法比較研究及其在協(xié)調(diào)優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

1、超臨界機(jī)組因其具有節(jié)能、高效等優(yōu)點(diǎn)，現(xiàn)已成為我國(guó)電網(wǎng)的主力機(jī)組，其最主要的任務(wù)是滿足電網(wǎng)負(fù)荷需求，接受自動(dòng)發(fā)電控制（AGC）參與電網(wǎng)的調(diào)峰和調(diào)頻。因?yàn)槌R界機(jī)組為多輸入多輸出的非線性、強(qiáng)耦合的被控對(duì)象，傳統(tǒng)的PID控制，已經(jīng)無法達(dá)到機(jī)組深度調(diào)峰的要求，使機(jī)組在大幅度變工況運(yùn)行時(shí)的控制效果變差，因此引入先進(jìn)的智能控制策略來提高機(jī)組的控制品質(zhì)十分必要。本文主要對(duì)新型的螢火蟲算法（FA）進(jìn)行研究和改進(jìn)，并與成熟的粒子群算法性能進(jìn)行比較，并將F

2、A算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)合應(yīng)用于超臨界機(jī)組的協(xié)調(diào)預(yù)測(cè)優(yōu)化控制，選題具有理論和應(yīng)用兩個(gè)方面的重要意義。
　　本文針對(duì)某600MW超臨界機(jī)組，詳細(xì)分析了其協(xié)調(diào)系統(tǒng)的各種特性以及控制方式和控制邏輯。在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理以及非線性系統(tǒng)建模方法、對(duì)FA算法及PSO算法性能比較研究的基礎(chǔ)上，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和基于混沌序列螢火蟲算法（CSFA）的模型預(yù)測(cè)優(yōu)化控制（MPOC）方法，并應(yīng)用于超臨界機(jī)組協(xié)調(diào)控制。本文采用MATLAB軟件平