Die Regulierungsqualität des Rauchgasentschwefelungssystems eines Kohlekraftwerks ist von wesentlicher Bedeutung für die Wirtschaftlichkeit und Umweltfreundlichkeit der Stromerzeugungseinheit. In dieser Studie wird die Methode zur Identifizierung des Modells für die lineare Parameteränderung (LPV) des Rauchgasentschwefelungssystems in Abhängigkeit von der Last der Einheit untersucht. Durch die Identifizierung des Systems auf der Grundlage historischer Betriebsdaten der Einheit wird ein LPV-Modell erhalten, das die globalen dynamischen Eigenschaften beschreiben kann, und ein Algorithmus zur Optimierung hochdimensionaler Parameter der Quantenteilchenwelle wird zur Optimierung verwendet. Die Einführung eines Beschleunigungsfaktors im Evolutionsprozess verbessert die Effizienz des Algorithmus und rückt die Optimierungsergebnisse näher an den optimalen Wert heran. Die experimentelle Verifizierung durch Simulation von standardmäßigen Testfunktionen bestätigt die Effizienz des Algorithmus. Und dieser Algorithmus wird auf die Modellierung des Ammoniak-Rauchgasentschwefelungssystems eines 600-MW-Kohlekraftwerks angewendet, die Identifizierungsergebnisse zeigen, dass das erstellte mathematische Modell wirksam und umsetzbar ist.

Kohlekraftwerk; Rauchgasentschwefelungssystem; Modellidentifikation; Netzwerkanaloges LPV-Modell; G-QPSO-Algorithmus; historische Daten; Identifikation