La qualité de régulation du système de désulfuration d'une centrale thermique au charbon est d'une importance cruciale pour l'efficacité économique et environnementale de l'unité de production d'électricité. Cette étude examine la méthode d'identification du modèle de variation linéaire des paramètres (LPV) du système de désulfuration en fonction de la charge de l'unité. En identifiant le système sur la base des données historiques d'exploitation de l'unité, un modèle LPV capable de décrire les caractéristiques dynamiques globales est obtenu, et un algorithme d'optimisation des paramètres à grande dimension de la fonction d'onde d'une particule quantique est utilisé pour l'optimisation. L'introduction d'un facteur d'accélération dans le processus évolutif améliore l'efficacité de l'algorithme, permettant d'approcher plus près de la valeur optimale, la vérification expérimentale par simulation des fonctions de test standard confirme l'efficacité de l'algorithme. Et cet algorithme est appliqué à la modélisation du système de désulfuration par injection d'ammoniac d'une centrale thermique de 600 MW, les résultats d'identification montrent que le modèle mathématique établi est efficace et réalisable.

Centrale thermique au charbon; système de désulfuration; identification du modèle; modèle LPV en réseau; algorithme G-QPSO; données historiques; identification