Pour répondre aux besoins de réglage des paramètres du régulateur de température de vapeur principal en profondeur en cas de variation rapide de charge négative des unités de production d'énergie thermique, l'algorithme de groupes de particules standard sera divisé en une zone d’opérations de groupe de particules standard, une zone d’opérations d’opérateur de sélection, une zone d’opérations de facteur d’apprentissage adaptatif et une zone d’opérations de coefficient de pondération d’inertie adaptatif, afin de tirer pleinement parti des avantages de toutes les stratégies d’optimisation, garantissant une convergence élevée de l'algorithme, et en même temps une convergence rapide. Des expériences comparatives ont été menées avec huit stratégies de groupes de particules améliorés. Les résultats montrent que l’algorithme proposé offre une grande précision d’optimisation et une convergence rapide. Une analyse comparative de l'algorithme proposé avec la méthode de courbe d'atténuation et trois autres algorithmes de groupes de particules améliorés pour l'optimisation des paramètres du régulateur PID en cascade de température de vapeur principale a confirmé l’efficacité de l’algorithme proposé.

optimisation de l'algorithme de groupe de particules; température de vapeur principale; optimisation paramétrique; contrôle en cascade; exploration de zones; PID; vitesse de convergence