基于改进海鸥–粒子群算法的火电机组一次调频参数辨识

车其祥; 何成兵; 徐振华; 于庆彬; 董玉亮; 何明洲; 高源

doi:10.19725/j.cnki.1007-2322.2023.0299

现代电力 ›› 2025, Vol. 42 ›› Issue (06) : 1239 -1247. DOI: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2023.0299

基于改进海鸥–粒子群算法的火电机组一次调频参数辨识

车其祥, 何成兵, 徐振华, 于庆彬, 董玉亮, 何明洲, 高源

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摘要

针对粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法存在搜索能力不足和局部收敛的问题，提出了一种融合海鸥优化算法（seagull optimization algorithm, SOA）与PSO算法相结合的火电机组一次调频参数辨识方法。该算法采用自适应非线性惯性权重，以平衡算法局部与全局搜索能力；采取非线性飞行时间系数，以优化算法收敛速度；采用融合海鸥算法螺旋攻击行为的方式对适应度较差的粒子进行优化处理，增强算法跳出局部最优的能力，有效避免算法局部收敛问题。针对机组电液伺服系统的PID参数辨识进行仿真验证，并与传统PSO算法进行比较，针对汽轮机3个容积时间常数辨识进行试验验证，并应用于火电机组一次调频仿真建模，结果表明该方法适用于火电机组一次调频参数辨识，且辨识精度更高，算法更为稳定，收敛速度也更快。