基于FNO-PSO算法火电机组煤耗模型的参数辨识

摘要

本文针对粒子群(PSO)算法存在的早熟和局部收敛问题,结合分数阶神经优化算法(fractional-neuro-optimizer,即FNO),提出一种新的混合PSO算法—FNO-PSO算法.该算法通过FNO算法对PSO算法中的惯性权重进行更新,以保证粒子在搜索空间运动的多样性,降低了PSO算法后期因种群过于密集而陷入局部最优的可能性.最后,通过这种算法辨识火电机组煤耗模型中的参数,并与PSO算法、IPSO算法进行对比,仿真结果显示该混合FNO-PSO算法能够更准确、更快速的辨识煤耗模型中的未知参数.