基于FNO-PSO算法火电机组煤耗模型的参数辨识

基于FNO-PSO算法火电机组煤耗模型的参数辨识基于FNO-PSO算法的火电机组煤耗模型参数辨识摘要：火电机组煤耗模型的参数辨识是火电厂节能减排和运行优化的关键技术之一。本文提出了一种基于FNO-PSO算法的火电机组煤耗模型参数辨识方法。首先，介绍了火电机组煤耗模型的概念和重要性。然后，详细介绍了FNO-PSO算法的原理和流程。接下来，以某火电机组为例，利用FNO-PSO算法对该机组的煤耗模型进行参数辨识，并与其他常用的参数辨识方法进行比较分析。实验结果表明，FNO-PSO算法能够有效地辨识火电机组煤耗模型的参数，并具有较高的辨识精度和稳定性。最后，总结了本文的研究工作，并对未来的研究方向提出了展望。关键词：火电机组煤耗模型、参数辨识、FNO-PSO算法1.引言随着能源需求的不断增长和环境保护意识的加强，火电厂的节能减排和运行优化越来越受到重视。火电机组煤耗模型是火电厂节能减排和运行优化的基础，通过对煤耗模型的参数进行辨识，可以更准确地预测和优化火电机组的煤耗性能。2.FNO-PSO算法原理与流程2.1FNO算法原理FNO（FunctionNeedOptimizer）算法是一种基于函数传递的全局优化算法，适用于复杂多峰函数的参数辨识。其主要思想是通过函数传递的方式在搜索空间中找到全局最优解。FNO算法的关键步骤包括选择参考函数、生成多个种群、函数传递和参数更新。2.2PSO算法原理PSO（ParticleSwarmOptimization）算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过模拟粒子在搜索空间中的移动来寻找最优解。PSO算法的关键步骤包括初始化粒子位置和速度、粒子搜索和更新、更新全局最优解。2.3FNO-PSO算法流程将FNO算法与PSO算法相结合，构建了FNO-PSO算法。FNO-PSO算法的流程包括：初始化粒子位置和速度、计算适应度值、更新粒子位置和速度、更新全局最优解、判断停止条件。3.火电机组煤耗模型的参数辨识火电机组煤耗模型通常包括多个参数，如汽轮机效率、锅炉效率、再热温度等。通过对煤耗模型的参数进行辨识，可以实现对火电机组煤耗性能的准确预测和优化。4.火电机组煤耗模型参数辨识实验以某火电机组为例，利用FNO-PSO算法对该机组的煤耗模型进行参数辨识，并与其他常用的参数辨识方法进行比较分析。实验结果表明，FNO-PSO算法在参数辨识中具有较高的辨识精度和稳定性。5.结果与分析通过对实验结果的分析，可以发现FNO-PSO算法在火电机组煤耗模型参数辨识中的效果明显优于其他方法。其辨识精度和稳定性明显提高，为火电厂节能减排和运行优化提供了有效的工具和方法。6.结论本文提出了一种基于FNO-PSO算法的火电机组煤耗模型参数辨识方法，并对实验结果进行了分析和比较。实验结果表明，FNO-PSO算法能够有效地辨识火电机组煤耗模型的参数，并具有较高的辨识精度和稳定性。本文的研究工作为火电厂节能减排和运行优化提供了一种新的思路和方法。参考文献：[1]李晓阳,段刚,王超.基于混合权重粒子群优化算法的火电机组煤耗模型参数辨识[J].电力科学与技术学报,2020,35(1):37-43.[2]张强,刘红江.基于改进粒子群算法的火电机组煤耗模型参数辨识研究[J].南京大学学报(自然科学),2015,51(1):47-52.[3