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基于TSL-IPSO的燃气-蒸汽联合循环机组负荷对象模型辨识 被引量：1
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作者 随明鑫 康英伟 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期100-106,共7页
针对传统辨识方法与粒子群(PSO)算法在燃气-蒸汽联合循环机组负荷对象模型辨识方面存在寻优精度低和收敛速度慢的问题,提出一种基于维度学习策略的双群体学习改进粒子群优化算法(TSL-IPSO),来优化PSO算法的全局搜索能力和局部改良能力... 针对传统辨识方法与粒子群(PSO)算法在燃气-蒸汽联合循环机组负荷对象模型辨识方面存在寻优精度低和收敛速度慢的问题,提出一种基于维度学习策略的双群体学习改进粒子群优化算法(TSL-IPSO),来优化PSO算法的全局搜索能力和局部改良能力。采用开环阶跃实验得到的燃气-蒸汽联合循环机组257.4和436.07 MW负荷点处的数据对TSL-IPSO算法与PSO等算法辨识得到的负荷对象模型进行对比验证。结果表明:与PSO算法、差分进化算法DE和遗传算法GA相比,TSL-IPSO算法所得辨识模型的均方根误差、平均绝对百分误差均最小,适应度变化曲线收敛效果最好,具有更好的模型辨识精度与寻优性能。 展开更多
关键词 燃气-蒸汽联合循环机组 负荷对象 模型辨识 PSO tsl-ipso
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