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基于PSO算法的过热汽温非线性预测控制方法研究
摘要：
本文针对过热汽温预测控制难度较大、非线性度高的问题，提出了一种基于PSO算法的非线性预测控制方法。首先，利用仿真建模技术，建立了一种过热汽温动态模型。然后，采用PSO算法对模型参数进行优化，并利用优化后的参数构建了非线性预测模型。最后，利用预测模型和控制策略对过热汽温进行预测控制。仿真结果表明，该方法具有较强的预测控制性能和较高的稳定性。
关键词：PSO算法、过热汽温预测控制、非线性预测模型、仿真建模
1.引言
过热汽温预测控制是现代化电力系统控制的重要组成部分。对于核电站这样的实时、动态、复杂系统，预测控制算法的特点是所需时间较少、控制精度高。该系统主要特征是：首先，系统的非线性程度较高，系统的受控因素也是非线性的。因此，预测模型应当考虑到非线性因素。其次，系统主要受控量以及其它各种量之间存在强烈的相互影响，这种相互影响需要被建模，并且需要考虑随时间变化的动态性。
针对以上问题，本文提出了一种基于PSO算法的非线性预测控制方法。该方法采用仿真建模技术建立了动态过热汽温模型，通过PSO算法对模型参数进行优化，构建出非线性预测模型，并采用该模型进行预测控制。本文首先介绍了PSO算法的原理及其优缺点，并介绍了PSO算法在系统优化中的应用。然后，根据过热汽温动态模型，利用PSO算法对预测模型参数进行优化，并建立了非线性预测模型。最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性。
2.PSO算法原理及应用
2.1PSO算法原理
PSO，即粒子群优化算法。粒子群算法由于其优雅的数学形式，在寻优问题上得到了广泛的应用。因该算法具有简单、易扩展、收敛速度快等特点，已经成为一种通用的优化算法。
PSO算法是一种仿生优化算法，模拟了鸟群或者其他类群的活动行为。它的核心思想是从物理学上模拟一个物体的运动，这个物体也被称为粒子。在这个过程中，每个粒子都有一个状态向量和一个速度向量。它们通过互相合作和信息共享来找到全局最优解或局部最优解。
2.2PSO算法应用
PSO算法可以广泛应用于系统优化问题中，如图像处理、电力系统、车辆路线选择、卫星轨道控制等方面，尤其在非线性和多目标优化方面有着广泛的应用。
作为一种通用的优化算法，PSO算法已经被广泛应用在系统优化中。其主要特点是具有适应性、并行性强、容易实现等优点。PSO算法的应用范围广泛，包括了搜索优化、参数识别、功能逼近、系统建模等领域。
3.基于PSO算法的过热汽温非线性预测控制方法
3.1过热汽温动态模型的建立
根据电站的实际系统特性和过热汽温的输入输出关系，提出如下的若干个项：th、th_sp、th_in、p、p_sp、f、fg、fgi。其中th表示过热汽温，th_sp表示设定值，th_in表示输入量，p表示压力，p_sp表示设定值，f表示流量，fg表示高压缸输出流量，fgi表示一次调节阀输出流量。
实验结果表明，过热汽温的动态过程具有明显的惯性和延时特性。因此，考虑到延迟因素，通过算法将延迟因素离散化为一系列时间的取值，从而建立了过热汽温模型。
3.2过热汽温预测模型的优化
通过PSO算法对过热汽温预测模型进行优化，得到最优的预测模型。该过程主要分为两个步骤：第一步是设计PSO算法的适应性函数，第二步是利用PSO算法对适应性函数进行优化。
该算法的适应性函数为预测误差e的平方和。优化过程中，采用微粒群算法，对过热汽温预测模型中的参数进行随机初始化，然后计算适应性函数，根据适应性函数值进行粒子位置的更新。直到满足停止迭代的条件，得到较优的预测模型参数，从而得到最优的控制策略。
3.3过热汽温预测控制
利用预测模型和控制策略对过热汽温进行预测控制。该模型采用非线性控制算法，使得过热汽温预测误差最小。该算法具有较大的鲁棒性和良好的控制性能。
4.实验结果及分析
通过实验结果进行分析，采用了PSO算法进行优化，建立了过热汽温预测模型，获得了最优的模型参数。利用预测模型和控制策略可以有效的对过热汽温进行预测控制。仿真结果表明，该方法具有较高的预测精度和控制性能，可以有效地应用于过热汽温预测控制系统。
5.结论
本文基于PSO算法，提出了一种非线性预测控制方法，应用于了过热汽温预测控制中。实验结果表明，该方法控制性能稳定，控制精度高，适用于实时性、动态性、复杂性的系统控制，具有良好的应用前景。