基于系统辨识的水轮机调节系统参数优化

【摘要】： 水电能源在电力系统中占有重要作用,随着科学技术和经济的发展对电能质量提出了更高的要求,因此需要改进调速器的控制性能。另外,传统的调速器参数整定方式在某些情况下可能存在浪费水资源的问题。为了解决这些问题,首先对水轮机调节系统进行系统辨识并结合先验知识对系统进行建模,然后基于所建立的模型进行仿真以对水轮机调速器控制参数进行优化,改善其控制性能。 本文用递推最小二乘法对机组进行辨识。在现代辨识方法中,最小二乘法算法比较成熟,其理论也已发展的比较完备,并且易于计算机编程实现,应用广泛,是系统辨识的主要手段之一。尤其是递推最小二乘法,适用于实时辨识。 为了改善系统的控制性能,本文提出基于系统辨识用改进蚁群算法对水轮机调节系统进行控制参数优化搜索。蚁群算法具有正反馈、强鲁棒性和适用于并行处理等特点。本文所采用的寻优方法与模型参考自适应控制方法进行了结合,这样优化可以达到使系统响应特性成为或者接近理想特性曲线的目的。 作者基于Matlab/simulink交互环境建立了仿真模型,开发了递推最小二乘法的辨识程序和蚁群算法、遗传算法等优化算法程序。然后进行了一系列的仿真实验。辨识仿真实验的过程中,采用M序列伪随机二进制信号进行激励。 仿真实验证明递推最小二乘法可以辨识得到系统的较准确数学模型,基于蚁群算法的优化搜索方法能够获得调速器的最优化参数,可以改善系统的控制性能,并且通过与遗传算法和单纯形法进行对比仿真实验发现这种寻优算法具有速度快、鲁棒性强等优点。