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Adaptive PID Control for Hydraulic Turbine Regulation Systems Based on INGWO and BPNN

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Protection and Control of Modern Power Systems 2024年第4期9卷 126-146页

作者： Jinbao Chen Gang He Yunhe Wang Yang Zheng zhihuai xiao the China Yangtze River Electric Power Co. Ltd.Wuhan 430000China the School of Power and Mechanical Engineering Wuhan UniversityWuhan 430072China the Hebei Fengning Pumped Storage Co. Ltd.Chengde 050300China

To ensure system stability,the fixed-PID(F-PID)controller with small parameters is usually adopted in hydropower *** involves a slow setting speed and it is difficult to realize optimal control for full working *** address the problem,this paper designs a variable-PID(V-PID)controller for a hydraulic turbine regulation system(HTRS)based on the improved grey wolf optimizer(INGWO)and back propagation neural networks(BPNN).These can achieve excellent regulation under full working ***,the nonlinear HTRS model containing the nonlinear hydroturbine model is constructed and the stable domain is obtained using Hopf bifurcation theory to determine the available range of PID *** optimal PID parameters in typical working conditions are then calculated by the INGWO,and the optimal PID parameters are generalized through training the V-PID neural networks which take the optimal PID parameters as sample *** V-PID neural networks with different structures are compared to determine the optimal structure of the variable-PID controller *** V-PID controller-based nonlinear HTRS model shows that the PID parameters can be automatically adjusted online according to the working condition changes,realizing optimal control of hydropower units in full working conditions.

关键词： Hydraulic turbine regulation system back propagation neural networks Hopf bifurcation grey wolf optimizer variable-PID controller

Optimal Nonlinear Robust Sliding Mode Control of an Excitation System Based on Mixed Linear H_(2)/H_(∞) Matrix Inequalities

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Protection and Control of Modern Power Systems 2024年第4期9卷 1-22页

作者： Yidong Zou Yunhe Wang Jinbao Chen Wenqing Hu Yang Zheng Wenhao Sun zhihuai xiao the School of Power and Mechanical Engineering Wuhan UniversityWuhan 430072China

In this paper,an optimal nonlinear robust sliding mode control(ONRSMC)based on mixed H_(2)/H_(∞)linear matrix inequalities(LMIs)is designed for the excitation system in a“one machine-infinite bus system”(OMIBS)to enhance system ***,the direct feedback linearization method is used to establish a mathematical model of the OMIBS incorporating *** is then designed for this model,employing the mixed H_(2)/H_(∞)*** chaos mapping-based adaptive salp swarm algorithm(CASSA)is introduced to fully optimize the parameters of the sliding mode control,ensuring optimal performance under a specified *** demonstrates rapid convergence and reduced like-lihood of falling into local optima during ***,ONRSMC is obtained through inverse transformation,exhibiting the advantages of simple structure,high reliability,and independence from the accuracy of system *** simulation scenarios are employed to validate the effectiveness and robustness of ONRSMC,including mechanical power variation,generator three-phase short circuit,transmission line short circuit,and generator parameter *** results indicate that ONRSMC achieves optimal dynamic performance in various operating conditions,facilitating the stable operation of power systems following faults.

关键词： Excitation sliding mode linear matrix inequality salp swarm algorithm

基于振动信号的水电机组状态劣化在线评估方法研究

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水利学报 2021年第4期52卷 461-473页

作者：刘东赖旭胡晓肖志怀武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室湖北武汉430072 武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室湖北武汉430072

实现水电机组状态劣化评估和故障预警是行业研究的热点。论文提出了一种结合时域与频域特征的机组劣化在线评估方法。(1)先利用检测指数确定振动信号中对机组运行状态最为敏感的时域特征;再以机组健康状态下工况参数X(水头、开度等)和... 详细信息

实现水电机组状态劣化评估和故障预警是行业研究的热点。论文提出了一种结合时域与频域特征的机组劣化在线评估方法。(1)先利用检测指数确定振动信号中对机组运行状态最为敏感的时域特征;再以机组健康状态下工况参数X(水头、开度等)和检测指数筛选的振动信号时域特征Y为健康样本,利用最小二乘支持向量机构建机组状态健康模型Y=f(X)。基于该模型,以实时工况参数为输入,在线预测对应工况下机组振动信号时域特征健康值,计算健康值与实际值之间的相对误差,作为评估机组劣化程度的时域劣化指标。(2)利用小波变换与奇异值理论对振动信号进行分解,提取健康状态下机组振动信号奇异值特征向量并得到健康聚类中心,实时计算实测信号奇异值特征向量与健康聚类中心之间的相对欧式距离,作为频域劣化指标。结合时域和频域劣化指标,在线计算综合劣化指标评估当前时刻机组劣化程度。结合实际机组运行案例,验证了该模型的有效性和实用性。

关键词：水电机组劣化评估振动信号检测指数最小二乘支持向量机小波奇异值

基于知识网格的电厂协同维护决策支持系统探讨

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电力系统自动化 2007年第4期31卷 85-90页

作者：郭江曾洪涛肖志怀武汉大学动力与机械学院湖北省武汉市430072

实现广域范围内的协同维护决策是维护领域的前沿研究课题之一。为了解决电厂维护领域中知识资源的共享和利用问题,在分析目前维护网络现状和需求的基础上,以实现群体协同维护决策为目标,建立了基于知识网格的多种知识、多类方法、多组... 详细信息

实现广域范围内的协同维护决策是维护领域的前沿研究课题之一。为了解决电厂维护领域中知识资源的共享和利用问题,在分析目前维护网络现状和需求的基础上,以实现群体协同维护决策为目标,建立了基于知识网格的多种知识、多类方法、多组信息和多方面资源支持的协同维护决策的体系结构,并对知识建模方法进行了研究。资源节点之间相互开放,共享资源信息,由知识网格平台统一管理和调度,相互协调,为不同电厂、制造商及研究单位提供所需的服务信息,有利于提高维护决策支持系统的诊断水平和处理能力、降低诊断和维修成本、提高诊断处理的效率,为逐步实现状态检修提供了一种切实可行的方法。

关键词：动力工程电厂状态检修知识网格维护决策支持系统群体智能

基于输入-输出修正的水轮机特性曲线精细化模型

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水利学报 2019年第5期50卷 555-564页

作者：刘冬胡晓曾荃周昊恺肖志怀武汉大学动力与机械学院湖北武汉430072 武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室湖北武汉430072

目前常用的水轮机特性曲线模型包括线性模型和非线性模型,它们都是根据描述水轮机内外特性的方程或试验数据得到的。然而在建模的过程中,各种误差难以避免,如模型误差、测量误差和读数误差等,可能造成预测值与实际值不相符,影响模型的... 详细信息

目前常用的水轮机特性曲线模型包括线性模型和非线性模型,它们都是根据描述水轮机内外特性的方程或试验数据得到的。然而在建模的过程中,各种误差难以避免,如模型误差、测量误差和读数误差等,可能造成预测值与实际值不相符,影响模型的精度。同时,有关水轮机特性曲线模型修正的文献较少,缺乏行之有效的方法或准则,不利于相关研究成果的实际应用。本文以水轮机神经网络模型为例,提出了基于输入-输出修正的水轮机特性曲线精细化建模方法,并验证了该方法的有效性。首先根据模型综合特性曲线和边界条件,分别建立混流式和轴流式两种机组的非线性特性曲线模型。其次利用粒子群优化算法和二次多项式逼近原理,依次对模型输入和输出参数进行修正,得到最优修正系数。最后整合原始模型和修正部分,得到水轮机特性曲线的精细化模型。试验结果表明该方法能够有效提高模型的仿真精度,对研究真实机组的非线性特性具有重要意义。

关键词：水轮机模型修正神经网络粒子群算法

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扩压管内有摩阻流动的壅塞与临界问题

武汉大学学报（工学版） 2021年第7期54卷 653-657页

作者：董军杨俊肖志怀中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司湖北武汉430071 武汉大学动力与机械学院湖北武汉430072

将扩压管内有摩阻的稳定流动转化为等效多变过程进行研究,得到了揭示摩擦影响工质状态变化规律的解析表达式。研究发现,有摩阻时扩压管的喉部不是临界截面,而是壅塞截面且马赫数Mc>1。壅塞截面的马赫数、温度比和压力比都与物性和摩擦有... 详细信息

将扩压管内有摩阻的稳定流动转化为等效多变过程进行研究,得到了揭示摩擦影响工质状态变化规律的解析表达式。研究发现,有摩阻时扩压管的喉部不是临界截面,而是壅塞截面且马赫数Mc>1。壅塞截面的马赫数、温度比和压力比都与物性和摩擦有关,扩压管截面积如何变化应根据壅塞参数决定。导出了壅塞马赫数、壅塞温度比和壅塞压力比的计算公式,有效解决了扩压管喉部相关参数计算的关键问题。

关键词：扩压管气体流动摩擦壅塞参数临界参数

基于化学反应优化神经网络与融合DGA算法的油浸式变压器模型研究

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高电压技术 2016年第4期42卷 1275-1281页

作者：张珂斐郭江聂德鑫袁方肖志怀武汉大学动力与机械学院武汉430072 国网电力科学研究院武汉430074

为了及时准确掌握变压器的健康状况,对潜伏性故障进行预测分析,将人工智能算法与DGA算法相结合,提出了一种基于化学反应优化神经网络的变压器故障诊断模型。考虑到BP神经网络和传统DGA算法在变压器故障诊断应用过程中存在的缺陷,在模型... 详细信息

为了及时准确掌握变压器的健康状况,对潜伏性故障进行预测分析,将人工智能算法与DGA算法相结合,提出了一种基于化学反应优化神经网络的变压器故障诊断模型。考虑到BP神经网络和传统DGA算法在变压器故障诊断应用过程中存在的缺陷,在模型中引入化学反应优化算法和融合DGA算法对其进行改进。通过实例分析表明,提出的故障诊断模型的诊断准确率达到87.88%,迭代次数和训练时间分别为1991次和1927 ms;与其他诊断模型相比,模型在诊断效率和训练时间上具有明显的优势,对于变压器的故障预测和实时诊断具有一定的参考意义。

关键词：变压器故障诊断神经网络化学反应优化算法 DGA

基于EEMD-SDCCⅠ-HMM的水电机组振动故障识别方法

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振动与冲击 2022年第3期41卷 165-175,230页

作者：胡晓肖志怀刘东赵文利王海蒋文君武汉大学动力与机械学院武汉430072 武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室武汉430072 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室武汉430072 国家能源集团新疆开都河流域水电开发有限公司新疆库尔勒841000

针对水电机组故障诊断问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD),曲线趋势编码(CC)和隐马尔科夫模型(HMM)的故障识别方法。该方法首先利用EEMD处理机组振动信号,得到一系列本征模态函数(IMF)然后计算各阶IMF的标准差(SDs)形成标准差曲... 详细信息

针对水电机组故障诊断问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD),曲线趋势编码(CC)和隐马尔科夫模型(HMM)的故障识别方法。该方法首先利用EEMD处理机组振动信号,得到一系列本征模态函数(IMF)然后计算各阶IMF的标准差(SDs)形成标准差曲线,并根据IMF标准差曲线的趋势进行编码构成特征向量。最后将特征向量作为学习样本输入HMM,通过训练得到各状态的HMM。当待测样本输入各状态HMM时,可通过对比各模型输出的对数似然概率值来判断样本所属状态。试验结果表明,该方法能有效提取机组故障特征,识别故障类型,与常规故障识别方法相比,具有较高的准确率。

关键词：水电机组集合经验模态分解(EEMD) 曲线趋势编码(CC) 隐马尔科夫模型(HMM) 故障识别

基于EEMD近似熵的水电机组振动信号特征提取

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水力发电学报 2020年第6期39卷 18-27页

作者：蒋文君胡晓张培邓盛名肖志怀武汉大学动力与机械学院武汉430072 五凌电力有限公司长沙410004

对于水电机组非平稳非线性振动信号特征提取方法的研究近年来一直是水电机组故障诊断领域研究热点,特征提取的有效性直接关系到故障诊断的准确性。本文提出基于集合经验模态分解(EEMD)和近似熵的水电机组振动信号特征提取方法,将信号经E... 详细信息

对于水电机组非平稳非线性振动信号特征提取方法的研究近年来一直是水电机组故障诊断领域研究热点,特征提取的有效性直接关系到故障诊断的准确性。本文提出基于集合经验模态分解(EEMD)和近似熵的水电机组振动信号特征提取方法,将信号经EEMD分解后筛选得到的本征模态分量(IMF)近似熵特征值输入概率神经网络(PNN)进行模式识别。采用经验模态分解(EMD)和近似熵特征提取方法进行对比实验。识别结果表明:采用EEMD和近似熵的特征提取方法,能有效区分机组不同的运行状态,可为实际工程应用提供理论依据。

关键词：水电机组振动信号集合经验模态分解近似熵特征提取概率神经网络