基于粒子群算法的湿法脱硫系统模型辨识研究
李梓楠1
丁磊1
吴忠1
施壮1
任曼曼1
解振洋1
陈毅2
周楠楠2
1.安徽新力电业科技咨询有限责任公司,安徽 合肥 230001;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽 合肥 2300222.华北电力大学动力工程系,河北 保定 071003
摘要：优化湿法脱硫控制是电力行业的研究热点,而脱硫控制系统被控对象的准确辨识是实现优化控制的基础关键.针对湿法脱硫系统被控对象的实际特性辨识问题,将机理建模与智能算法相结合,优化湿法脱硫系统参数,并以电厂运行数据为基础,采用粒子群算法对浆液pH值和烟气出口SO2浓度进行智能辨识.研究表明,通过误差分析,浆液pH值和SO2浓度的平均绝对误差分别为0.008 36和0.017 60,验证了辨识方法的高精确度,为湿法脱硫系统的优化控制提供了参考.
关键词：湿法脱硫粒子群算法智能系统辨识
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2024-12-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 99-102 )
英文信息