技术特征：
1.一种基于混合智能优化算法的火力发电锅炉主汽温控制系统，其特征在于：所述的系统包括：锅炉主汽温串级控制系统；所述的锅炉主汽温串级控制系统将导前区汽温pid控制器作为副调节器，用于主汽温的粗调和对产生的干扰进行快速响应；以rbf-混合优化算法控制器作为主汽温控制的主调节器，对主汽温进行细调；所述的rbf-混合优化算法控制器，由rbf神经网络锅炉主汽温辨识模型与混合优化算法组合构成。2.如权利要求1所述的基于混合智能优化算法的火力发电锅炉主汽温控制系统,其特征在于：所述的rbf神经网络锅炉主汽温辨识模型，以燃料量、烟气含氧量、主蒸汽流量、一级减温水流量、二级减温水流量作为输入变量，其中控制变量减温水流量，扰动变量为主蒸汽流量、燃料量、烟气含氧量；网络输出参数为主蒸汽温度；其中，主汽温目标函数如式(1)所示。x＝{x1,x2,x3,x4,x5}式中，q为主目标函数，m
p
、m
pb
分别为实际超调量与期望超调量大小，分别为曲线衰减率与衰减率最小值，t
r
、t
max
分别为上升时间及上升时间最大值。x为系统输入，x1,x2,x3,x4,x5分别为燃料量、主蒸汽流量、一级减温水流量、二级减温水流量以及烟气含氧量，y(x)为主蒸汽温度，由rbf网络模型输出。3.根据权利要求1所述的基于混合智能优化算法的火力发电锅炉主汽温控制系统，其特征在于：所述的混合优化算法为：先采用模拟退火算法计算，如果同一温度的多个不同最优值之间的差值小于某一设定值，那么结束模拟退火算法转换为最小二乘法，并将该多个不同最优值作为最小二乘法算法的初值代入。4.根据权利要求1所述的基于混合智能优化算法的火力发电锅炉主汽温控制系统，其特征在于：所述的转换的准则为:式中：当前温度t下的最优适应度值，是当前温度t下的之后的第j个最优适应度值，s0为当前温度t内选取的最优适应度值个数，小于当前温度的迭代次数。
技术总结
本发明公开一种基于混合智能优化算法的火力发电锅炉主汽温控制系统。所述的系统包括：锅炉主汽温串级控制系统以及RBF-混合优化算法控制器作为主汽温控制的主调节器。所述的锅炉主汽温串级控制系统将导前区汽温PID控制器作为副调节器，用于主汽温的粗调和对产生的干扰进行快速响应；所述的RBF-混合优化算法控制器由RBF神经网络锅炉主汽温辨识模型与混合优化算法组合构成。对主汽温进行细调，能快速消除主蒸汽温度强滞后性、大惯性等特性对系统的干扰。的干扰。的干扰。
技术研发人员：许治顺 龙建荣 韩洪涛
受保护的技术使用者：中冶华天工程技术有限公司
技术研发日：2022.03.30
技术公布日：2022/6/28