■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■第39卷第1期2023年2■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■月上海电力大学学报JournalofShanghaiUniversityofElectricPo■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■werVol．39，No．1Feb．2023DOI:10．3969/j．issn．2096－8299．2023．01．006收稿日期:2022-09-27通信作者简介:蔡志鹏(1997—)，男，在读硕士。主要研究方向为火电厂智能控制、人工智能算法。E-mail:caizhipeng0407@163．com。基于改进灰狼优化算法自抗扰控制器在火电燃料控制系统中的应用蔡志鹏，许建强，王旻洁，汤豪(上海电力大学自动化工程学院，上海200090)摘要:针对火电厂燃料控制这一非线性、滞后性、强干扰的被控对象，设计基于改进灰狼优化算法的自抗扰控制器。对燃料控制系统不同工况进行了阶跃仿真实验、扰动测试、鲁棒性测试以及变工况实验。实验结果表明，相较于传统比例-积分(PI)控制器和专家经验整定的自抗扰控制器，改进灰狼优化算法的自抗扰控制器可以实现燃料量的快速、稳定调节，在抗扰动及变工况过程中有较好的控制效果，具有较强的鲁棒性。关键词:自抗扰控制器;火电燃料控制系统;改进灰狼优化算法中图分类号:TM621文献标志码:A文章编号:2096－8299(2023)01－0033－07ApplicationofActiveDisturbanceＲejectionControllerBasedonImprovedGreyWolfOptimizationAlgorithminThermalPowerFuelControlSystemCAIZhipeng，XUJianqiang，WANGMinjie，TANGHao(SchoolofAutomationEngineering，ShanghaiUniversityofElectricPower，Shanghai200090，China)Abstract:Aimingatthecontrolledobjectofthermalpowerplantfuelcontrol，whichisnonlinear，largelagandstrongdisturbance，anactivedisturbancerejectioncontrollerbasedontheimprovedgreywolfoptimizationalgorithmisdesigned．Throughthestepsimulationexperiment，disturbanceexperiment，robustnessexperimentandvariableworkingconditionexperimentofthefuelcontrolsys-temisconductedunderdifferentworkingconditions．Theexperimentalresultsshowthat，comparedwiththetraditionalPIcontrollerandtheactivedisturbancerejectioncontrollerbasedonexpertexpe-rience，theactivedisturbancerejectioncontrollerbasedontheimprovedgreywolfoptimizationalgo-rithmcanrealizethefastandstableadjustmentofthefuel．Ithasbetter...
