水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究

【摘要】：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。