El establecimiento de un modelo preciso de la central eléctrica en condiciones de trabajo variables en un amplio rango es la etapa más básica y crítica en el control inteligente de la generación de energía y también el elemento crucial de ello. Con el fin de mejorar la rapidez del proceso de modelado y la precisión y universalidad del modelo obtenido, este artículo propone un nuevo método de modelado difuso tipo T-S basado en agrupamiento cuántico de la abeja. En primer lugar, este método considera el agrupamiento cuántico de la abeja como un algoritmo de clasificación para la identificación de premisas y aumenta la rapidez de agrupamiento mediante la introducción del concepto cuántico. Además, la decisión de agrupamiento tiene en cuenta las constantes decisiones y las restricciones del espacio de datos, eliminando la subjetividad del número de agrupamientos definidos por el humano durante el proceso de agrupamiento en función de los resultados de la identificación de premisas, en la parte conclusiva de la identificación de premisas, mediante un método de mínimos cuadrados exponenciales ponderado asegura la simplicidad y precisión del proceso de identificación de parámetros del modelo local. Por último, utilizando el sistema de control coordinado de la unidad de control supercrítica como ejemplo, este artículo discute la aplicación del algoritmo propuesto en el modelado de unidades de generación de energía inteligente. Los resultados de la simulación demuestran que este algoritmo no solo garantiza la rapidez del proceso de modelado, sino que también garantiza que el modelo obtenido mantenga en todo momento una alta precisión en condiciones de trabajo variables en un amplio rango de la unidad, mostrando una buena universalidad y adaptabilidad.

generación de energía inteligente; control de operación; agrupamiento cuántico de la abeja; modelado difuso tipo T-S; sistemas de control coordinado; amplias variaciones en las condiciones de trabajo; identificación de modelos; unidad de control supercrítica