水轮机智能调速系统数学模型仿真及参数辨识

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1、第30卷第4期电力自动化设备Ｖｏｌ．30Ｎｏ．4２０10年4月ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｑｕｉｐｍｅｎｔApr.２０10水轮机智能调速系统数学模型仿真及参数辨识师彪111，23111，李郁侠，何常胜，于新花，闫旺，孟欣，李鹏（1.西安理工大学水利水电学院，陕西西安710048；2.云南电网电力研究院，云南昆明650217；3.青岛科技大学高等职业技术学院，山东青岛261000）摘要：为建立与电网稳定计算有关的水轮机调速系统数学模型及模型参数测量辨识，提出一种基于自适应人工鱼群-神经网络技术并适用于水轮机调速系统控制的新技术，建立智能调速系统数学模型，使之符合实

2、际调节及微机优化控制。分析了该模型组成部分的传递函数，提出采用自适应人工鱼群算法来弥补人工鱼群和神经网络算法的不足，阐述了自适应人工鱼群算法-神经网络优化器的算法。给出了自适应人工鱼群优化算法参数辨识算法设计和实现步骤。利用Matlab和自适应人工鱼群算法进行模型参数辨识，对一次调频和二次调节试验过程进行仿真并与实测对比。结果表明，仿真值与实测值相当接近，所研制的自适应人工鱼群-神经网络优化器，达到了优化PID调节器控制输出量的目标；所建立的调速系统数学模型真实地反映调速系统在机组并网工况下的调节特性，说明该方法原理正确，可用于优化控制。关键词：水轮机调速系统；自适应人工鱼群；BP

3、神经网络；仿真；模型参数辨识中图分类号：TM６１４文献标识码：A文章编号：１００６－６０４７（2０10）04－０010－０6水轮机调节系统由水轮机、调速器及压力引水1微机智能调速系统数学模型系统、发电机和电网等组成。水轮机调节系统仿真对于水轮机调速系统安全稳定运行、控制规律优化等对当前微机调速系统在不同运行工况、不同调都具有重要意义［１-９］。本文拟建立水轮机智能调速系节模式下控制原理、结构、调节规律及调节参数设置情况分析基础上［10-12］统数学模型，将自适应人工鱼群全局优化技术与神，考虑相应的人工频率死区、机经网络技术引入水轮机调速系统仿真模型中，探讨械死区和限幅，建立微机智能

4、调速系统数学模型如自适应人工鱼群-BP神经网络优化器的性能，采用图1所示。其中，fj为输入调速器机频信号相对值；某3号机组一次调频和二次调节试验数据仿真验证fc为调速器频率给定相对值；yc为调速器开度给定相所建水电机组调节系统数学模型，并对模型参数测量对值；yk为空载开度相对值；Δyc为调速器开度增减辨识问题进行研究，经仿真取得了比较理想的效果。量相对值；ypid为调速器数字PID调节器控制输出量5ykKp自适应fcBTyb1人工鱼1+Δf1／τV1s+群-神Kd+23-（s+1／τV1）+经网络ypidfSum1FdeadBTyb3BTd1Sum3优化处Saturation1j+

5、1理器Ki-sSum2BTyb2JFHJΔy+bp-BbpYdeadSum42yc4Δyc+1／τy1Sum81／τy+1ymid1-+1-ssSum5BTyb-BTyb4ySum6BJDJDeadZone1SaturationZJLQ1Bb1图1微机智能调速系统数学模型Fig.1Mathematicalmodelofmicrocomputer-basedintelligentgoverningsystem收稿日期：２009－07－09；修回日期：２009－09－27基金项目：国家火炬计划基金（07C26213711606）；陕西省自然科学基础研究计划（SJ08E220）；山东省软

6、科学基金（2009RKB190）第4期师彪，等：水轮机智能调速系统数学模型仿真及参数辨识相对值；ymid为步进电机位移（中位反馈量）相对值；y间的集体协作使群体达到最优觅食目的。在AFSA为接力器行程（导叶开度）相对值；Kp为调速器比例中,每个备选解被称为一条“人工鱼”，多条人工鱼共增益，调整范围为0~20s；Ki为调速器积分增益，调存,合作寻优（类似鱼群寻找食物）。整范围为0~10s-1为调速器微分增益，调整范；Kd假设在一个D维的目标搜索空间中，有n条组成围为0~5s；τV1为微分环节时间常数；bp为永态转一个群体的人工鱼，其中第i条人工鱼状态表示为向差系数，调整范围为0~10

7、%；τy1为电液转换装置量Xi=（xi1，xi2，…，xiD），i=1，2，…，n，每条人工鱼状态时间常数；τy为接力器反应时间常数。就是一个潜在的解，将Xi代入被优化的函数就可计1.1微机控制PID调节器模型算出函数值，根据函数值的大小衡量Xi的优劣。微机智能调速系统数学模型见图1，PID调节器AFSA初始化为一群人工鱼（随机解），通过迭代搜寻输出ypid对其输入频差的传递函数为最优解，在每次迭代过程中，人工鱼通过觅食、聚群G（s）=ypid（s）=K+Ki+Kds