文献类型：期刊文章

作　　者：龙文[1,2] 梁昔明[2] 龙祖强[3] 李朝辉[2]

机构地区：[1]贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室,贵州贵阳550004 [2]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083 [3]衡阳师范学院物理与电子信息科学系,湖南衡阳421008

出　　处：《电力自动化设备》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61074069);贵州财经学院博士科研启动基金资助项目~~

年　　份：2011

卷　　号：31

期　　号：11

起止页码：89-93

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI(收录号：20114914580617)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：火电厂锅炉燃烧过程是一个复杂的多输入/多输出系统,具有高度非线性、强耦合的特点。借助燃烧特性试验数据,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立锅炉燃烧模型,使用非线性模型预测控制(MPC)算法对锅炉燃烧过程进行优化和控制。提出一种改进蚁群算法用于求解预测控制算法中的非线性优化问题,采用动态随机抽取方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索。实例表明,该方法对锅炉燃烧过程具有较好的控制效果。

关 键 词：最小二乘支持向量机 蚁群算法 燃烧 优化  预测控制 电厂  支持向量机

分 类 号：TP273]