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Adaptive PID Control for hydraulic turbine regulation systems Based on INGWO and BPNN

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

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