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基于遗传算法的超临界机组模型的参数辨识 被引量:11

Parameter Identification for the Model of Supercritical Unit Based on Genetic Algorithm
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摘要 以某厂1 000MW超临界机组为研究对象,采用实数编码自适应遗传算法对其模型进行了参数辨识,得到目标函数的全局最优解。所得传递函数能较好反映机组在额定工况条件下的动态特性,其结果为超临界机组协调控制的设计打下了基础。 In this paper,a 1 000MW supercritical unit had been studied,then put up the research aims at application of real-coded adaptive genetic algorithm in parameter identification of its model,made objective function to reach the globally optimal solution.The proposed transfer function well reflected dynamic characteristics of the unit in rated condition,and the outcomes have certain value for the research on coordinated control system of supercritical unit.
作者 梁杨 谷俊杰
出处 《电力科学与工程》 2010年第7期38-41,共4页 Electric Power Science and Engineering
关键词 超临界机组 遗传算法 系统辨识 supercritical unit genetic algorithm system identification
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