[发明专利]一种增强激励仿真遗传优化方法

权利要求书

1.一种增强激励仿真遗传优化方法，其特征在于具体步骤如下：

步骤1、建立机组增强激励仿真数学模型：

基于工业分散式控制系统的综合智能校验方法，通用型机组在线数据综合智能校验平台将校验后的在线增强激励机组数据和仿真模型对接；

步骤2、将仿真模型进行边界划分；

步骤3、选择需要在线修正的参数，并进行在线修正；

步骤4、确定模型参数的初始值和寻优范围：

所述模型参数的初始值根据传热学公式计算得出，所述寻优范围为所述初始值的10％-125％；

步骤5、对仿真模型的参数遗传算法编码：

根据不同的仿真模型参数,采用可变长度的二进制串进行编码，为8位或者16位；

步骤6、确定仿真系统优化目标函数；

步骤7、产生初始种群，进行遗传寻优，淘汰最差个体，产生新一代种群；

步骤8、新种群重复所述步骤7，直到满足误差要求或达到进化代数；

步骤9、给出最优参数和误差；

步骤10、判断是否满足要求，若满足要求则优化结束；若不满足要求返回步骤4依次向下重新优化。

2.根据权利要求1所述的一种增强激励仿真遗传优化方法，其特征在于：所述步骤1建立机组增强激励仿真数学模型的具体方法如下：

将所述在线增强激励机组数据按照工况分为若干工况预置条件，按照工况运行静态数据对机组进行仿真设计校验，将获得的校验后的在线增强激励机组数据经过归一化处理，再将归一化处理后的数据按照机组仿真机实际对应关系，一一和仿真机相应的数据点进行对接，同时将机组运行所需的控制的数据与仿真机相关联的DCS系统进行对接，建立锅炉侧和汽机侧的增强激励仿真模型。

3.根据权利要求1所述的一种增强激励仿真遗传优化方法，其特征在于：所述步骤3中需要在线修正的参数包括锅炉侧优化参数和汽机侧优化参数。

4.根据权利要求3所述的一种增强激励仿真遗传优化方法，其特征在于：所述锅炉侧优化参数包括但不限于：水冷壁辐射换热系数、前屏辐射换热系统、过热蒸汽侧换热系数、过热蒸汽烟气蒸汽侧换热系数、再热蒸汽蒸汽侧换热系数和再热蒸汽烟气侧换热系数；

所述汽机侧优化参数包括但不限于：通流结垢系数、流量压力比、传导热传递系数、对流热传递系数、环境放热系数、水位系数、层流和紊流的过渡压差、动态蒸发常数、动态凝结常数、壳侧汽区向环境的散热系数、壳侧水区与管道之间的换热系数、管道中的水比热壳侧水区向环境的散热系数加热器水位折算系数、超压放汽导纳、除盐能力、树脂效率衰减的时间常数、正常的流导、与导电率有关的流导减少系数、最小导电率和树脂效率衰减的时间常数。

5.根据权利要求1所述的一种增强激励仿真遗传优化方法，其特征在于：所述步骤3中在线修正的具体方法如下：在机组仿真模型的出口增加一节惯性环节来仿真实际机组的动态过程，其基础参数根据机组某确定工况得出，同时采用遗传算法对惯性环节参数进行修正。

6.根据权利要求1所述的一种增强激励仿真遗传优化方法，其特征在于：所述步骤5中所述的编码方法如下：

x_min＝00000000，对应k_min＝0.75

x_max＝11111111，对应k_max＝1.25

映射公式(1)如下：

其中，x为仿真模型参数编码；

k为仿真模型参数；

x_min为仿真模型参数编码下限；

x_max为仿真模型参数编码上限；

k_min为仿真模型参数下限；

k_max为仿真模型参数上限；

解码公式(2)如下：

其中，b为x中的仿真模型参数编码某一比特位的值。