改进遗传算法驱动的直流锅炉自校准主蒸汽温度控制策略

本文主要探讨了在变负荷条件下，如何利用改进遗传算法（Improved Genetic Algorithm, IGA）提升直流锅炉主蒸汽温度的自校正控制性能。传统的主蒸汽温度控制方法，如基于固定参数的PID控制器，无法充分适应负荷变化带来的模型不确定性，可能导致控制精度和稳定性下降。因此，研究者针对这一问题，提出了一种创新的控制策略。 首先，通过改进遗传算法来辨识被控对象——超（超）临界机组主蒸汽温度系统的动态模型参数。这里的改进主要包括优化种群初始化方法，例如可能采用更加高效的初始化策略，以及改良遗传算子的设计，比如引入适应度函数，使得算法更倾向于找到全局最优解。同时，采用了最小方差率作为控制器设计的关键，这有助于减小控制器的波动，提高控制精度。 自校正控制的核心在于其能够实时监测系统状态并调整控制器参数，以适应不断变化的工况。与传统控制方法相比，自校正控制在处理非线性、多模态和变工况问题上更具优势。文章引用了先前的研究工作，如采用自校正模糊控制和基于GA的自校正PID，证实了这种方法在改善控制性能方面的有效性。 在实际应用中，作者将遗传算法与自校正控制紧密结合，设计出一个迭代学习和自适应的控制流程。这个流程允许系统在运行过程中持续优化参数，以适应不断变化的负荷条件。最后，通过在某超临界直流锅炉上的仿真测试，结果显示，改进的遗传算法自校正控制方法显著提高了响应速度，增强了系统对干扰的抵抗能力，满足了变负荷下主蒸汽温度控制的需求，从而确保了机组的高效、安全运行。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种基于改进遗传算法的主蒸汽温度自校正控制策略，通过优化辨识过程和控制器设计，有效应对变负荷工况下的复杂动态特性，提升了直流锅炉主蒸汽温度控制的性能。这一研究对于提高电力系统运行效率和安全性具有重要的实践意义。