[发明专利]一键式实现汽轮机及其调速系统参数智能辨识的方法

权利要求书

1.一种一键式实现汽轮机及其调速系统参数智能辨识的方法，其特征在于：

辨识方法步骤如下：

在空间中，假设有N个粒子，定义粒子i的空间位置为X_i：

式中，是粒子i在d维空间中的位置，dimension是粒子空间的最大维度；

粒子i在第t次迭代时的质量分数M_i(t)为：

式中，m_i(t)为计算粒子i在第t次迭代时的质量，fit_i(t)为粒子i在第t次迭代时的环境适应度值，best(t)和worst(t)分别为在第t次迭代时全体粒子的最优适应度值和最差适应度值；

由万有引力公式可知，在第t次迭代时，粒子i受到粒子j在第d维空间上的引力为：

式中，e是很小的常数，防止分母为零，R_ij(t)为粒子i、j之间的欧式距离：

引力系数G(t)为：

其中，β，G₀均为常数，max_t为最大迭代次数；

其他粒子对粒子i在第d维空间上施加的合力F_i^d(t)为：

式中，rand_j为[0,1]区间的随机数；

粒子i受到的加速度

粒子的速度和位置可按照以下两式进行更新：

式中，rand_i为[0,1]区间的随机数；

第t次迭代时粒子i的适应度函数fit_i(t)定义：

式中，y_out,i和Y_out,i分别是第i个粒子对应的模型输出值与实测值；

提出VGSA算法通过动态改变引力系数G值，使粒子受力增大，运动速度变大，能够突破粒子陷入局部最优的境况，为了检测粒子当前位置距最优粒子位置的距离，可与全局粒子的平均适应度进行比较判断：当粒子适应度fit_i(i)优于全局粒子的平均适应度average_fit时，粒子的引力系数G按照原式计算得到；当粒子适应度fit_i(i)劣于全局粒子的平均适应度average_fit时，引力系数G则按照初始值G₀进行计算，计算公式如下：

平均适应度定义为：

式中，G₀是引力常数初始值；fit_i(t)是在第t次迭代过程中粒子i的适应度值；average_fit是在第t次迭代过程中种群的平均适应度值，N为种群数目；

同时，VGSA算法在迭代过程中逐步缩小参数的取值范围，以便更高效地寻找最优粒子，并定义参数收缩变化式：

式中，是第t+1次迭代过程中的粒子位置最小值，是第t+1次迭代过程中的粒子位置最大值；是第t次的全局最优值；γ₁是略小于1的常数，γ₂是略大于1的常数，保证优化过程顺利进行；rand₁和rand₂为[0,1]区间的随机数；

最后，粒子速度、位置更新公式改变为：

式中，rand₁、rand₂和rand₃为[0，1]区间内的随机值，c1，c2为学习因子，为当前最佳位置，为全局最佳位置；

辨识策略选择基于PSD—BPA模型提供了多种辨识策略：包括一次性多参数并行辨识、多参数串行辨识、多参数串并结合辨识。

2.根据权利要求1所述的一种一键式实现汽轮机及其调速系统参数智能辨识的方法，其特征在于：控制模式为功率控制模式和机炉协调控制模式(CCS)。

3.根据权利要求1或2所述的一种一键式实现汽轮机及其调速系统参数智能辨识的方法，其特征在于：所需辨识的关键参数有9个：包括执行机构环节开启To/关闭Tc时间常数、汽轮机本体环节的高压容积时间常数TCH、再热容积时间常数TRH、低压连接管道容积时间常数TCO、控制环节P、I、D系数及前馈系数K。