蟻群算法在電廠過熱汽溫控制中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在現(xiàn)代火力發(fā)電廠中,過熱汽溫度控制系統(tǒng)的控制對象過熱器是在高溫、高壓條件下工作的,過熱蒸汽溫度的穩(wěn)定對機組的安全經(jīng)濟運行有重大的影響,所以對過熱蒸汽溫度的控制要求很高,要進行有效合理的控制。常規(guī)PID在電廠主汽溫控制中占有主導地位,但是主汽溫對象具有大慣性、非線性和時變特性,采用常規(guī)的PID控制存在著一定的缺憾。蟻群算法是近幾年優(yōu)化領域中出現(xiàn)的一種啟發(fā)式仿生類并行智能進化算法,該算法采用分布式并行計算和正反饋機制,易于與其他方法結合,取

2、得良好的控制效果。本文將其應用于過熱汽溫控制系統(tǒng)中的PID參數(shù)優(yōu)化。
   本文介紹了蟻群算法的原理、模型及優(yōu)缺點,針對蟻群算法存在早熟收斂和后期收斂速度慢,易陷入局部最優(yōu)的缺點,提出了一種改進的蟻群算法.首先利用遺傳算法獲得一組較優(yōu)解,再利用遺傳算法中的變異機制,以一定的變異概率對個體進行交叉、變異,來增加種群的多樣性,在算法出現(xiàn)早熟時,能夠使變異個體在解空間的其他區(qū)域進行搜索,找到更好的全局解。并對算法的參數(shù)的選取進行了一定

3、的改進,其中包括對轉移規(guī)則和信息素更新的改進。本文首先在Matlab編譯環(huán)境下實現(xiàn)了改進蟻群算法在離散域求解TSP問題上的應用,以全國31城市為模型把優(yōu)化的結果同遺傳算法和模擬退火算法的結果進行了比較,比較結果充分表明了蟻群算法優(yōu)化解的質(zhì)量更好。又在連續(xù)域求解一維連續(xù)函數(shù)的優(yōu)化,比較結果證明了改進后蟻群算法的能力更好。又在串級控制系統(tǒng)穩(wěn)定后加擾動,已驗證改進后蟻群算法的魯棒性。最后針對過熱汽溫串級控制系統(tǒng),采用改進后的蟻群算法對主調(diào)節(jié)器

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