基于FNO-PSO算法火電機組煤耗模型的參數(shù)辨識

基于FNO-PSO算法火電機組煤耗模型的參數(shù)辨識基于FNO-PSO算法的火電機組煤耗模型參數(shù)辨識摘要：火電機組煤耗模型的參數(shù)辨識是火電廠節(jié)能減排和運行優(yōu)化的關鍵技術之一。本文提出了一種基于FNO-PSO算法的火電機組煤耗模型參數(shù)辨識方法。首先，介紹了火電機組煤耗模型的概念和重要性。然后，詳細介紹了FNO-PSO算法的原理和流程。接下來，以某火電機組為例，利用FNO-PSO算法對該機組的煤耗模型進行參數(shù)辨識，并與其他常用的參數(shù)辨識方法進行比較分析。實驗結果表明，F(xiàn)NO-PSO算法能夠有效地辨識火電機組煤耗模型的參數(shù)，并具有較高的辨識精度和穩(wěn)定性。最后，總結了本文的研究工作，并對未來的研究方向提出了展望。關鍵詞：火電機組煤耗模型、參數(shù)辨識、FNO-PSO算法1.引言隨著能源需求的不斷增長和環(huán)境保護意識的加強，火電廠的節(jié)能減排和運行優(yōu)化越來越受到重視。火電機組煤耗模型是火電廠節(jié)能減排和運行優(yōu)化的基礎，通過對煤耗模型的參數(shù)進行辨識，可以更準確地預測和優(yōu)化火電機組的煤耗性能。2.FNO-PSO算法原理與流程2.1FNO算法原理FNO（FunctionNeedOptimizer）算法是一種基于函數(shù)傳遞的全局優(yōu)化算法，適用于復雜多峰函數(shù)的參數(shù)辨識。其主要思想是通過函數(shù)傳遞的方式在搜索空間中找到全局最優(yōu)解。FNO算法的關鍵步驟包括選擇參考函數(shù)、生成多個種群、函數(shù)傳遞和參數(shù)更新。2.2PSO算法原理PSO（ParticleSwarmOptimization）算法是一種模擬鳥群覓食行為的優(yōu)化算法，通過模擬粒子在搜索空間中的移動來尋找最優(yōu)解。PSO算法的關鍵步驟包括初始化粒子位置和速度、粒子搜索和更新、更新全局最優(yōu)解。2.3FNO-PSO算法流程將FNO算法與PSO算法相結合，構建了FNO-PSO算法。FNO-PSO算法的流程包括：初始化粒子位置和速度、計算適應度值、更新粒子位置和速度、更新全局最優(yōu)解、判斷停止條件。3.火電機組煤耗模型的參數(shù)辨識火電機組煤耗模型通常包括多個參數(shù)，如汽輪機效率、鍋爐效率、再熱溫度等。通過對煤耗模型的參數(shù)進行辨識，可以實現(xiàn)對火電機組煤耗性能的準確預測和優(yōu)化。4.火電機組煤耗模型參數(shù)辨識實驗以某火電機組為例，利用FNO-PSO算法對該機組的煤耗模型進行參數(shù)辨識，并與其他常用的參數(shù)辨識方法進行比較分析。實驗結果表明，F(xiàn)NO-PSO算法在參數(shù)辨識中具有較高的辨識精度和穩(wěn)定性。5.結果與分析通過對實驗結果的分析，可以發(fā)現(xiàn)FNO-PSO算法在火電機組煤耗模型參數(shù)辨識中的效果明顯優(yōu)于其他方法。其辨識精度和穩(wěn)定性明顯提高，為火電廠節(jié)能減排和運行優(yōu)化提供了有效的工具和方法。6.結論本文提出了一種基于FNO-PSO算法的火電機組煤耗模型參數(shù)辨識方法，并對實驗結果進行了分析和比較。實驗結果表明，F(xiàn)NO-PSO算法能夠有效地辨識火電機組煤耗模型的參數(shù)，并具有較高的辨識精度和穩(wěn)定性。本文的研究工作為火電廠節(jié)能減排和運行優(yōu)化提供了一種新的思路和方法。參考文獻：[1]李曉陽,段剛,王超.基于混合權重粒子群優(yōu)化算法的火電機組煤耗模型參數(shù)辨識[J].電力科學與技術學報,2020,35(1):37-43.[2]張強,劉紅江.基于改進粒子群算法的火電機組煤耗模型參數(shù)辨識研究[J].南京大學學報(自然科學),2015,51(1):47-52.[3