基于新型实数编码小世界算法的超临界机组主汽温优化控制

针对600MW超临界机组主汽温对象由于其具有迟延大、时变的特点而引发的调节特性差、经常出现过热器汽温超调等问题,提出1种基于实数编码小世界优化算法优化RBF神经网络的PID控制策略。该新型小世界优化算法通过应用n维球面构造小世界网络邻域和非邻域节点集,避免了现有算法由于编码、解码而造成的算法繁琐和运行时间长等问题,函数测试表明其具有较强的快速性及较高的寻优精度,非常适合于控制器的实时优化。经与传统PID和基于混沌算法优化RBF神经网络的PID控制策略的控制效果进行仿真比较,表明新方法在不同负荷下的主汽温控制均获得很好的调节品质,具有较强的稳定性、鲁棒性和自适应性。