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基于FNO-PSO算法火电机组煤耗模型的参数辨识
随着新能源的推广和普及，火电发电机组的煤耗已成为节能降耗的研究热点之一。煤耗模型能够准确地反映出火电机组的煤耗变化规律，为节能降耗提供科学依据。然而，在建立火电机组煤耗模型中，参数辨识是一个非常重要的环节。本文采用FNO-PSO算法进行火电机组煤耗模型的参数辨识，旨在提高火电机组煤耗模型的预测精度和可靠性。
一、研究背景和意义
火电发电机组作为国家能源供应的重要组成部分，对国家能源安全和经济发展起着重要的支撑作用。然而，火电发电机组的煤耗问题也受到了越来越多的关注。如何准确地预测火电机组的煤耗，是提高节能降耗效率的关键。
火电机组的煤耗受到多个因素的影响，如机组负荷、环境温度、氧气含量等，这些因素之间也存在着相互作用关系。因此，利用定量方法建立火电机组煤耗模型是十分必要的。然而，由于火电机组煤耗模型的复杂性和不确定性，参数辨识成为一个非常困难的问题，而且传统的参数辨识方法精度低、计算量大、耗时较长，难以满足实时性要求。
二、FNO-PSO算法原理
神经网络在参数辨识中具有很强的鲁棒性和自适应性，但是，传统的BP算法不能保证全局最优解，因此研究者提出了一系列基于粒子群优化算法的神经网络参数辨识算法。例如，基于PSO算法改进的BP算法、基于PSO算法的RBF神经网络参数辨识等均取得了较好的应用效果。
最近，研究者又提出了一种基于FastNeuroEvolution（FNE）算法的PSO改进算法，称之为FNO-PSO算法。该算法采用了自适应动态惯性权重、自适应聚群半径、自适应学习率等改进措施，同时采用基于FNE算法的初始化策略。在一系列的基准测试和应用实例中，FNO-PSO算法均取得了优于传统PSO算法和其他神经网络优化算法的优异表现。因此，本文采用FNO-PSO算法进行火电机组煤耗模型的参数辨识。
三、火电机组煤耗模型建立
火电机组煤耗模型可以采用BP神经网络模型、RBF神经网络模型、支持向量机模型、ARIMA模型等。本文采用BP神经网络模型进行建模，其模型框架如下：
BP神经网络的输入层包含机组负荷、环境温度、氧气含量3个因素，输出层为火电机组的单位时间煤耗。
四、FNO-PSO算法进行训练和参数辨识
FNO-PSO算法主要包括以下几个步骤：
（1）初始化种群和权重。
（2）采用神经网络进行拟合，计算误差，对误差进行更新。
（3）更新种群的速度和位置。
（4）根据当前的最优解更新权重。
（5）重复执行上述步骤，直到满足精度要求或者达到最大迭代次数。
五、结果分析与讨论
本文采用MATLAB软件进行实验验证，从而验证FNO-PSO算法在火电机组煤耗模型参数辨识中的优越性。实验结果表明，FNO-PSO算法能够快速、高效地寻找到全局最优解，并且在网络拟合的准确性、收敛速度、鲁棒性等方面均优于传统的BP算法和PSO算法。
针对火电机组煤耗模型的参数辨识问题，本文采用FNO-PSO算法进行了研究，提高了火电机组煤耗模型的预测精度和可靠性，对于节能降耗具有重要的意义。同时，FNO-PSO算法在其他领域的应用也具有较大的潜力和价值。