为了建立基于实际机组运行数据的再热汽温模型,采用基于M次不相关激励和汇总智能优化(MUEAIO)的多变量系统辨识方法。该方法的优点在于引入汇总优化的方式,有效地降低了模型误差,提高了辨识精度。以安徽田集电厂660 MW锅炉的再热器为例,分别选取一段或三段现场运行历史数据作为模型辨识依据,并用另一段运行数据进行模型验证,实验结果表明:基于MUEAIO方法辨识得到的再热汽温模型能够正确表征系统的实际动态特性,且精确度较高,可以为再热汽温系统控制方案的设计和控制器参数的优化奠定基础。
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