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水轮机调速系统参数辨识与PID参数优化

水轮机调速系统参数辨识与PID参数优化

作者：赵佳乐江西理工大学

学位级别：硕士

水轮机调速系统是一个具有结构复杂、极大非线性、参数时变的非最小相位闭环系统,传统简单的机理分析通常无法获取其较为精确的系统模型,本文通过分析水轮机调速系统的动态特性,建立水轮机调速系统模型结构,采用最小二乘法及递推算法对... 详细信息

水轮机调速系统是一个具有结构复杂、极大非线性、参数时变的非最小相位闭环系统,传统简单的机理分析通常无法获取其较为精确的系统模型,本文通过分析水轮机调速系统的动态特性,建立水轮机调速系统模型结构,采用最小二乘法及递推算法对系统模型结构中的未知参数进行在线辨识,建立了较为完整的水轮机调速系统非线性模型,对水轮机调速系统动态性能研究具有参考意义。在对水轮机调速器控制方法研究中,传统PID控制器存在难以兼顾稳定性、控制精度和响应速度的技术难题,本文将杂草优化入侵算法与聚类的核心思想相融合,形成一类新型聚类杂草算法,通过新型算法进行PID参数寻优,水轮机调速系统的控制性能在响应速度和控制精度方面得到了显著提升。本文研究的主要结果和结论如下:(1)水轮机调速系统结构及建模分析研究。阐述了水轮机调速系统整体系统的工作原理,系统各部分的功能特点及各子系统之间的分工协作;对各子系统动态特性进行分析,根据子系统类型和所处工况的差异,为同一子系统提供了多个参考模型;建立了基于SIMULINK平台的仿真模型,为后续水轮机调速系统参数辨识和PID参数优化奠定工作基础。(2)基于递推最小二乘法的水轮机调速系统参数辨识研究。采用基于遗忘因子的最小二乘法对水轮机调速系统进行参数辨识,详细地介绍了系统参数辨识的基本原理和最小二乘法及递推算法的推导过程;将系统划分为调速器与液压随动系统,压力引水系统和水轮机转矩与发电机及负载三个部分,分别进行子系统辨识,有效避免了由于各子系统之间交叉耦合导致的辨识参数无法分离等问题;通过搭建SIMULINK仿真模型进行系统参数辨识实验,验证了辨识方法的可行性和准确性。(3)基于聚类杂草入侵优化算法(Clustering Invasive Weed Optimization,CIWO)的水轮机调速系统PID参数优化。针对传统PID调节控制精度低、响应速度慢等缺点,引入聚类杂草入侵优化算法对PID参数寻优,通过频率扰动实验和负载扰动仿真实验得出水轮机PID调速器的调节时间减少,超调量降低,系统控制性能得到提升。

关键词：水轮机调速系统参数辨识最小二乘法 PID参数优化聚类杂草算法

水轮机调速系统模型参数辨识及PID参数优化

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水轮机调速系统模型参数辨识及PID参数优化

作者：王伟昆明理工大学

学位级别：硕士

水轮机调速系统是一个水-机-电因素相互耦合的复杂调控系统,由于其模型内包含弹性水击下流量变化引起水头变化体现出的非最小相位特性,电液随动系统中大扰动下的接力器动作过快、参数设置不当出现的极限环和Hopf分岔现象等,使得建立起... 详细信息

水轮机调速系统是一个水-机-电因素相互耦合的复杂调控系统,由于其模型内包含弹性水击下流量变化引起水头变化体现出的非最小相位特性,电液随动系统中大扰动下的接力器动作过快、参数设置不当出现的极限环和Hopf分岔现象等,使得建立起其精确数学模型很困难。水轮机调速系统通过改变活动导叶开度,调整水力机组输出机械力矩,稳定机组转速,影响电网频率,对保证电力系统安全稳定运行至关重要。但受现实条件制约,无法到水电站参与真机实验,因此运用仿真软件对水轮机调速系统模型进行理论研究成为主要的研究手段,在机理已知的前提下,参数的准确性是建立精确数学模型的重点,而模型中一部分参数可由水力机组获得,参数辨识成为另一部分参数获取的主要方法。本文首先在前人研究的基础上对水轮机调速系统的PID调节器、液压随动系统、压力引水系统、水轮机、发电机等子系统进行了推导,建立了物理意义清晰、模块完整的水轮机调速系统模型。然后应用智能优化算法对模型参数辨识问题进行了研究,辨识所需输入输出数据为所搭建模型在给定扰动输入下的输出响应曲线,分别采用粒子群算法对线性模型进行了参数辨识,将基于莱维飞行改进粒子群算法和人工蜂群算法应用于非线性模型参数辨识中。在所进行的负荷扰动和频率扰动仿真实验中,辨识所得模型参数与预设参数很接近,且辨识输出曲线与给定扰动下系统响应输出曲线拟合的很好。参数辨识的目的是为了获得更为精确的水轮机调速系统模型,从而应用于后续的模型进一步研究。最后对前面已辨识水轮机调速系统非线性模型进行了基于改进差分进化算法（DE）的PID参数优化研究,在一定范围内对PID参数的寻优,通过与粒子群算法（PSO）进行对比,DE能找到此模型在负荷扰动和频率扰动下具有良好调节性能,较稳定过渡过程对应的参数。在20%负荷扰动实验中,DE找到的最优参数比PSO的对应输出曲线更为稳定,调节更快;在5%频率扰动实验中,DE找到的最优参数对应输出曲线超调量仅为1.38%,小于PSO找到的最优参数对应输出曲线超调量6.94%。验证了差分进化算法应用于水轮机调速系统PID参数优化问题可行且有效,为真实机组的PID参数设置提供一定的指导意义。

关键词：水轮机调速系统非线性模型参数辨识 PID参数优化

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水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究

水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究

作者：张自建江西理工大学

学位级别：硕士

水轮机调速系统在水电机组中承担着调节频率、维持水电机组输出功率与负荷功率平衡的重要作用,其调节性能对水电机组的稳定、高效运行具有十分显著的影响。然而水轮机调速系统是一个复杂的控制系统,系统内含有大量的非线性因素,其精确... 详细信息

水轮机调速系统在水电机组中承担着调节频率、维持水电机组输出功率与负荷功率平衡的重要作用,其调节性能对水电机组的稳定、高效运行具有十分显著的影响。然而水轮机调速系统是一个复杂的控制系统,系统内含有大量的非线性因素,其精确模型难以描述,尤其是水轮机内部水流流场复杂,无法建立解析的数学模型。相关研究多采用简化的线性模型,难以反映水轮机调速系统的真实运行特性,也限制了其控制方法的研究。为此,有必要研究水轮机调速系统的辨识方法,建立精确的系统模型,并进一步研究先进的控制方法。本文在深入研究水轮机调速系统非线性模型建模分析的基础上,采用参数辨识思路,结合多种群遗传算法对水轮机调速系统的系统参数进行辨识;以PID参数优化作为控制方法研究重点,引入MaxLIPO+TR参数优化算法,提高水轮机调速系统控制性能。本文主要研究内容如下:(1)针对水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究的系统模型需求,对水轮机调速系统的工作原理进行分析,并对水轮机调速器、电液随动系统、压力引水系统、水轮机和发电机与负荷等模块进行了建模分析。针对水轮机模型难以描述的问题,采用神经网络模型描述其单位力矩、单位流量特性,并结合相关机理建立水轮机非线性模型。最终完成水轮机调速系统综合模型的建立,并在SIMULINK平台建立对应的仿真模型。(2)针对水轮机调速系统非线性模型参数辨识,采用多种群遗传算法,构建基于多种群遗传算法的参数辨识结构,通过构建适应度函数,将参数辨识问题转换为针对适应度函数的优化问题。通过仿真对比实验以及优化过程分析,验证了多种群遗传算法在水轮机调速系统参数辨识中的有效性。(3)引入MaxLIPO+TR作为水轮机调速系统PID参数优化算法,搭建了基于MaxLIPO+TR的PID参数优化结构。针对ITAE指标无法完全反映PID参数调节性能的问题,采用添加惩罚项的综合ITAE指标作为目标函数。通过仿真对比实验发现,MaxLIPO+TR能够在较短的时间内完成PID参数优化工作,且取得的优化效果良好。

关键词：水轮机调速系统参数辨识智能优化多种群遗传算法 MaxLIPO+TR

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水轮机调速系统的线性自抗扰优化控制

系统仿真学报 2016年第12期28卷 3033-3040页

作者：黄宇王佳荣华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心保定071003

针对线性自抗扰控制器参数较多、调节起来较为困难的缺点。提出一种基于下山单纯形法的引力搜索算法,该算法将下山单纯形法的替换机制融入到引力搜索算法粒子的更新中,利用单纯形法具有较强的局部搜索能力,有效克服了引力搜索算法陷入... 详细信息

针对线性自抗扰控制器参数较多、调节起来较为困难的缺点。提出一种基于下山单纯形法的引力搜索算法,该算法将下山单纯形法的替换机制融入到引力搜索算法粒子的更新中,利用单纯形法具有较强的局部搜索能力,有效克服了引力搜索算法陷入局部最优的缺点。将本文提出的算法应用于水轮机调速系统的线性自抗扰控制器参数优化。仿真结果表明:优化后的线性自抗扰控制器能够很好的抑制超调、减小负调并缩短调节时间,在系统工况发生变化时,仍有良好的控制效果,具有较强的鲁棒性,且能够取得比PID控制更好的抗干扰性能。

关键词：水轮机调速系统线性自抗扰控制引力搜索算法下山单纯形法

水轮机调速系统仿真与基于神经网络的故障诊断

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水轮机调速系统仿真与基于神经网络的故障诊断

作者：尹文喆华中科技大学

学位级别：硕士

水力发电在我国的能源生产中有着非常重要的地位。我国水力发电容量较大,且水电厂在电网调度中有调峰、调相等作用,因此水电在电网的发展中越来越受到重视。水轮机调速系统作为水轮发电机调控的重要机构,其运行状况的好坏会关系到整个... 详细信息

水力发电在我国的能源生产中有着非常重要的地位。我国水力发电容量较大,且水电厂在电网调度中有调峰、调相等作用,因此水电在电网的发展中越来越受到重视。水轮机调速系统作为水轮发电机调控的重要机构,其运行状况的好坏会关系到整个电网是否能够安全、稳定地运行。为了保证水轮机调速系统可靠运行,需要实时了解调速系统的状态,及时对系统出现的故障进行确认和检修。目前功能完善的水轮机调速系统状态监测和故障诊断平台还比较少,本文将开发一套实用性较强的监测与诊断系统,并重点研究水轮机调速系统的仿真和以神经网络为主的诊断方法。本文研究了水轮机调速系统的数学模型,在MATLAB软件中实现了调速系统的建模,并通过在仿真模型中进行空载扰动试验和负荷扰动试验,验证了仿真模型的正确性。为了将仿真模型移植到本系统的开发平台中,本文提出了一种适用于水轮机调速系统仿真的按环节的近似离散法,通过将传递函数按环节区分和求取系统中环节之间的联系矩阵,来实现在C++Builder平台中的高效仿真。最后通过仿真结果的对比验证了该方法的可行性。本文研究并实现了基于BP神经网络的故障诊断。通过对神经网络与专家系统诊断配合中问题的研究,本文提出了一种新的神经网络与专家系统的诊断配合方案,即通过故障征兆隶属度与征兆判断矩阵来对神经网络诊断中可能出现的新知识可信度进行判断,在一定程度上解决了如何利用神经网络获取专家知识的问题。在上述研究的基础上,本文采用C++Builder软件作为开发平台,SQL Server作为数据库软件对系统进行了软件开发,实现了设计方案中的功能。

关键词：水轮机调速系统故障诊断按环节的近似离散法神经网络专家系统

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水轮机调速系统辨识及参数优化

水轮机调速系统辨识及参数优化

作者：崔晓斌南昌工程学院

学位级别：硕士

伴随着能源结构的不断变化,人民的需求也日益增多,水电资源越来越受到大家的重视。水轮机调速系统是水轮发电机组的重要组成部分,其性能好坏对电力系统的安全与稳定有直接的影响,因此提高系统的性能,掌握其运行规律是研究水轮机调速系... 详细信息

伴随着能源结构的不断变化,人民的需求也日益增多,水电资源越来越受到大家的重视。水轮机调速系统是水轮发电机组的重要组成部分,其性能好坏对电力系统的安全与稳定有直接的影响,因此提高系统的性能,掌握其运行规律是研究水轮机调速系统的重要环节。因此,本文通过对水轮机调速系统的参数辨识研究和PID参数整定,对提高水轮机调速系统高效稳定运行起到至关重要的作用。论文主要工作和创新性如下:（1）将水轮机调速系统分为调速器、液压随动系统、引水系统、水轮机和发电机及其负荷五部分,通过分析各部分的原理,推导出各部分的数学模型和对应的数学表达式,在simulink中搭建并且组合成水轮机调速系统的数学模型整体图。（2）通过分析系统辨识,确定将伪随机二进制序列作为实际系统和搭建起来的水轮机调速系统模型的激励信号,并通过将MATLAB算法和所得水轮机调速系统的参数相结合得出激励信号和实际系统的输出。（3）针对粒子群算法存在早熟收敛缺点以致于不能很好的在水轮机调速系统参数辨识研究中获得系统性能,特对其进行改变学习因子、引力算法与粒子群算法结合和将动态学习因子引入到粒子群.引力算法的优化,并分别将其应用于水轮机调速系统参数辨识中,结果表明将动态学习因子引入到粒子群-引力算法中寻优能力更强。（4）针对在水轮机调速系统出现工况时传统PID控制器不能很好的调节,特将量子遗传算法和粒子群-引力算法相结合,并针对当量子门旋转一定角度后算法可能陷入局部最优的问题,特引入一个全局最优位置和成长速率用来反应染色体进化情况。最后将改进后的算法和粒子群.引力算法分别应用于水轮机调速系统PID控制中,并且在系统稳定后加入一定负载进行比较。结果表明量子遗传粒子群算法更具有可行性和有效性。综上所述,通过针对粒子群算法的优缺点对其进行改进,最后得出量子遗传粒子群算法在提高水轮机调速系统稳定性上有很好的可行性。

关键词：水轮机调速系统参数辨识粒子群算法引力算法量子遗传算法

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水轮机调速系统的H_∞双回路鲁棒控制策略

电网技术 2011年第8期35卷 212-217页

作者：孔繁镍吴杰康广西大学电气工程学院广西壮族自治区南宁市530004

建立了考虑水电站引水系统水锤效应的弹性水体水轮机模型,并据此构建了水轮机调速系统模型。针对水轮机调速系统具有参数不确定性、存在干扰等特点,运用H∞鲁棒控制理论,提出了水轮机调速系统H∞双回路鲁棒控制策略,以水门开度偏差为补... 详细信息

建立了考虑水电站引水系统水锤效应的弹性水体水轮机模型,并据此构建了水轮机调速系统模型。针对水轮机调速系统具有参数不确定性、存在干扰等特点,运用H∞鲁棒控制理论,提出了水轮机调速系统H∞双回路鲁棒控制策略,以水门开度偏差为补偿信号构建了内环反馈回路,以发电机转速偏差为补偿信号构建了外环反馈回路。仿真结果验证了该控制策略的有效性,而且其时域性能指标明显优于传统比例–微分–积分(proportional integral derivative,PID)调节器控制效果。

关键词：水轮机调速系统水锤效应 H∞双回路弹性水体

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水轮机调速系统的建模分析与控制策略研究

水轮机调速系统的建模分析与控制策略研究

作者：史宏杰华北水利水电大学

学位级别：硕士

一个精确的水轮机调速系统(HTRS)模型是分析水轮机组趋向于大型化、复杂化发展的基础,对电力系统稳定性控制与研究有着重要意义。随着水电站的单机容量不断增大,水流惯性巨大,调速系统与水轮发电机之间的电磁耦合联系密切,这些特征对电... 详细信息

一个精确的水轮机调速系统(HTRS)模型是分析水轮机组趋向于大型化、复杂化发展的基础,对电力系统稳定性控制与研究有着重要意义。随着水电站的单机容量不断增大,水流惯性巨大,调速系统与水轮发电机之间的电磁耦合联系密切,这些特征对电力系统的安全稳定运行带来严峻的考验,对水轮机调速系统的控制提出了新的要求和挑战。本文在传统水轮机建模分析基础上,分别搭建了更为精确的、适应性更高的水轮机调速系统的线性模型和非线性模型,并对水轮机控制器参数进行辨识,进行控制规律设计,在传统PID控制基础上提出了新的控制策略。主要研究成果如下:(1)对HTRS进行线性化和非线性对化比分析,搭建了能够反映水轮机调速系统、水轮发电机系统、励磁系统以及输出电压在动态运行中及故障瞬态下各项参数变化工况的非线性HTRS模型,以及在此基础上进行简化分析的水轮机线性模型,进一步提高了模型的精确性。非线性模型着重对水轮发电机部分建模分析,同时考虑了动态负荷变化、瞬时故障及自动重合闸等电力系统工况,弥补了传统的水轮机模型过于简化,不能进行动态实况仿真的缺陷。(2)通过深入分析HTRS的非线性动力学特征,考虑水轮机在面对负荷波动时HTRS对水轮机转速、转矩、输出电压电流波形等的控制情况,提出一种基于嵌套神经网果蝇混合算法(BP-FOA)的分数阶PID(FOPID)控制策略。分数阶PID(FOPID)控制器是用分数阶微积分方法对传统PID控制器的推广,其可调参数的增多为实现控制目标提供了更大的灵活性;由于与传统的PID调节规则相比具有较大的差异,因此合适的优化算法对于FOPID控制器的参数调整至关重要,本文证明了BP-FOA算法控制的FOPID控制器应用于HTRS中在调速性和鲁棒性上的提升。(3)利用基于BP-FOA算法在传统水轮机调节系统上进行FOPID控制器双目标控制设计,选择FOPID控制器控制参数被制定为双目标优化问题,其中目标函数由平方误差(ISE)的积分和时间乘积平方误差(ITSE)的积分组成。通过实例对比目前主流单目标控制策略,证明了双目标设计的有效性,验证了双目标FOPID控制器相比经典PID控制器的优越性。

关键词：水轮机调速系统 FOPID控制器多目标控制 BP-FOA智能算法 Matlab建模

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水轮机调速系统的预测控制策略研究

水轮机调速系统的预测控制策略研究

作者：高运华中科技大学

学位级别：硕士

水轮机调速系统平稳、高效的运行是水电站输出安全、高质量电力的重要保障。基于此,本文在深刻分析水轮机调速系统主要组成部分的基础上,搭建了水轮机调速系统的线性数学模型和非线性数学模型,凝练出水轮机调速系统所面临的控制策略设... 详细信息

水轮机调速系统平稳、高效的运行是水电站输出安全、高质量电力的重要保障。基于此,本文在深刻分析水轮机调速系统主要组成部分的基础上,搭建了水轮机调速系统的线性数学模型和非线性数学模型,凝练出水轮机调速系统所面临的控制策略设计和控制参数优化两大问题。结合模型预测控制、PID控制、模糊控制和粒子群优化算法对水轮机调速系统先进控制策略设计和控制参数优化进行了深入探索,本论文取得的主要成果如下:(1)将水轮机调速系统划分为引水系统、水轮机、发电机和调速器四个机构,并根据水力学知识和相关物理定律建立了各部分的数学模型。根据不同研究要求,分别整合成水轮机调速系统的线性数学模型和非线性数学模型,为后续设计控制策略和优化控制参数奠定了基础。(2)以水轮机调速系统的线性数学模型为研究对象,分析了其不同工况时系统变量的时域响应特点。对水轮机调速系统施加了广义预测控制,并通过仿真算例验证其有效性。通过对比在动态矩阵控制、基于状态空间模型的预测控制下水轮机调速系统的动态性能,探讨了广义预测控制在水轮机调速系统控制问题中的优越性。(3)采用整数阶PID控制和分数阶PID控制作用于水轮机调速系统,并对比了两种控制方法的优劣。进一步,提出了PID预测控制策略,结果表明其具有可行性。最后,利用粒子群优化算法对分数阶PID控制和PID预测控制的控制参数进行了优化。(4)针对传统控制策略对水轮机调速系统复杂非线性数学模型适应性不强的特点,引入模糊控制,提出了模糊PID控制策略。进而,鉴于T-S模糊数学模型对非线性数学模型描述能力强,提出了基于一型T-S模糊数学模型的预测控制。并结合粒子群优化算法,将经过参数优化的二型T-S模糊数学模型接入预测控制中,结果证明了该策略的可行性。

关键词：水轮机调速系统非线性数学模型广义预测控制整数阶PID控制分数阶PID控制粒子群优化算法模糊控制 T-S模糊模型