석탄화력발전소의 해환가스 제어 시스템의 규제 품질은 발전 장비의 경제성과 환경 친화성에 중요한 의의가 있다. 본 연구에서는 단위의 부하를 시간 변화 변수로 하는 해황가스 시스템 선형 파라미터 변화(LPV) 모델 식별 방법을 연구한다. 단위의 운행 기록 데이터를 통해 시스템 식별을 통해 전체 동적 특성을 설명할 수 있는 LPV 모델을 얻을 수 있고, 고차원 파라미터 최적화를 위한 양자 입자의 파동의 최적화 알고리즘을 사용한다. 진화 과정 중 가속도 인자를 도입하여 알고리즘의 최적화 효율을 높이고 최적화 결과를 최적값에 더 가깝게 만들 수 있으며, 표준 테스트 함수 시뮬레이션 실험을 통해 알고리즘의 효율을 확인한다. 이 알고리즘은 600MW 석탄화력발전소의 암모니아 주입 해환가스 시스템의 모델링에 적용되며 식별 결과는 수학적 모델이 효과적이고 실행 가능하다는 것을 보여준다.

석탄화력발전소; 해환가스 시스템; 모델 식별; 네트워크 LPV 모델; G-QPSO 알고리즘; 역사 데이터; 식별