基于改进GA-CPSO融合算法的1000 MW机组给水系统建模

摘要

为解决现有方法对1 000 MW机组给水系统建模复杂、算法收敛速度慢、精度低等问题,提出一种改进遗传算法融合混沌粒子群算法(Genetic Algorithm-Chaotic Particle Swarm Optimization, GA-CPSO)。首先,粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)中引入了自适应权重和收缩因子,提升粒子寻优能力;在一维Logistic的基础上提出二维Logistic混沌映射,避免寻优过程中陷入局部最优解;采用轮盘赌选择方法,选取粒子进行下一步的遗传算法优化,提升了全局寻优能力。其次,通过实验仿真数据和现场实际数据验证了改进GA-CPSO算法的精度。将该算法用于1 000 MW机组给水系统,建模精度提高了88.65%,仅需要迭代7次左右即完成收敛。然后,利用数据中加干扰实验进一步挖掘改进GA-CPSO算法的抗干扰能力。实验表明:加入外部大扰动建模误差仅有0.385,算法抗干扰能力强。最后,用皮尔逊相关系数方法验证了机组直流阶段模型间的相关性,相关系数达到了0.9以上,可用一个模型代表。