基于遗传编程的火电机组煤耗特性建模研究

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1、第30卷第12期计算机仿真2013年12月文章编号：1006—9348(2013)12～0369一03基于遗传编程的火电机组煤耗特性建模研究葛智平1，秦睿1，张顺1，惠晨2(1．甘肃省电力公司电力科学研究院，甘肃兰州730050；2．华北电力大学控制与计算机工程学院，北京102206)摘要：遗传编程算法能够对非线性系统的结构和参数进行同步辨识，是进行全局最优搜索的智能算法。对火电机组煤耗量影响因素进行数据预处理并进行相关性分析，找出对煤耗量影响大的因素。采用多目标遗传编程算法对火电机组煤耗特性曲线模型进行辨识，进化目标为原始适应度、表达式复

2、杂度以及最大偏差的和最小。仿真结果说明，遗传编程对煤耗特性曲线模型的辨识是有效的，非常适合解决非线性系统建模问题，并在算法上实现了结构辨识与参数辨识的统一，具有实用性。关键词：遗传编程；系统建模；数据处理；煤耗特性中图分类号：TPl8文献标识码：ACoalCons哪pti蛐CharacteristicsModelingResearchonThermalPowerUIlitsBasedonGeneticProgr锄瑚噎lingGEZhi—pin91，QINRuil，ZHANGShunl，HUIChen2(1．ElectricPowerRese

3、archInstitute0fGaIIsuElectricPowerCompany，I丑JlzhouGa璐u730050，China；2．schoolofcontmlandcomputerEn百neering，NonhChinaElectricPoweruniversity，Beijing102206，china)ABSTRACT：Inthep印er，geneticprogmmmingalgorithmw鼬印pliedtoident母b0山stmcturesaIldp啪etersofnoIllinearsystem，whichisaJlin

4、teUigentalgoritllmforoptimalsearching．The珊alpoweruIlitscoalconsumptionwasaffectedbym粕yfactors，datawereprocessedinordertomakeacon℃lationanalysis，Mlllti—objectivegeneticpro—gra删：Ilingalgoritllmw鹊usedtoidemifytllemodel0fcoalconsumptioncurve，whichsearchingaimistomiIlimizethesu

5、moftheod西nalfitrIess，thecomplexityandthema】【imaldeviation．Theresultsindicatethatthegeneticprog姗一mingalgodthmcansearchouttllestnlcturesandpa舢eters砒thes锄et!imewhichisbo血Validandpmcticalfornolllinearsystem．K删Wo劝S：Geneticprogramming；systemmodeling；Dataproce8sing；Coalcon8umptio

6、nch啪cteristics1引言随着我国电力系统不断发展，火电厂装机容量不断增大，考虑到发电成本、整体效益和环境保护等多方面因素，使机组优化运行，节能降耗是十分必要的。煤耗特性曲线能够反映单元机组耗煤量和负荷之间的函数关系，对研究机组经济运行和负荷优化分配起着关键作用。煤耗特性是否准确直接影响到对机组成本分析的可靠性、负荷分配的合理性。煤耗特性具有典型的非线性、时变性等特点，使得较难获得比较精确的模型。传统的建模方法包括机理建模和试验建模，对于煤耗特性曲线，是通过生产厂家进行热力试验获得，这些曲线一般长期不变。但机组的实际运行煤耗特性收稿

7、日期：2013一03—17同机组的实时状况是息息相关的，像运行方式、设备运行状况、人员操作技术、煤种选取等多方面因素对煤耗特性曲线的确定均有一定影响。因此，要使负荷合理优化，确定煤耗特性曲线模型是首要任务¨J。遗传编程(GeneticPm肼Ⅱnming，GP)，是从生物进化过程得到灵感的自动化生成和选择计算机程序来完成指定任务的技术，已经广泛应用于系统辨识、预测、故障诊断、信号处理等多个领域，理论上讲，用遗传编程能够实现真正意义上的人工智能。应用遗传编程对系统进行辨识，实际上是把系统的数学表达式看作程序，在进化过程中通过基因操作自动生成匹配

8、非常好的目标表达式，能够实现结构和参数的同步辨识，尤其对于非线性系统有明显的优越性怛。1。一369—2遗传编程原理及实现本文中讨论了如何使用遗传编程算法对煤耗特性曲线进行辨识，下