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文檔簡介
1、精確的水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)數(shù)學模型不僅是水輪發(fā)電機組仿真和水力過渡過程的基礎,而且對于電力系統(tǒng)的動態(tài)計算、穩(wěn)定性評估和控制器優(yōu)化都具有極其重要的意義。目前我國水輪機組正向大型化和復雜化的方向發(fā)展,已建或擬建的水電站具有單機容量大、引水系統(tǒng)復雜、水流慣性巨和水力電力耦合密切等特點。這些特點給水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的建模與控制帶來了極大的困難,使電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行面臨著嚴峻的考驗。在此背景下,本文在深入研究水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)工作原理的基礎上,分別搭建出水
2、輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的線性數(shù)學模型和非線性數(shù)學模型,凝練出水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的參數(shù)辨識、控制規(guī)律設計及PID控制器參數(shù)優(yōu)化所面臨的科學問題,結合智能算法、未知參數(shù)觀測器法、同步參數(shù)觀測器法、多目標控制器、線性滑??刂破髟O計和非線性滑??刂破髟O計,對水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的參數(shù)辨識、控制參數(shù)整定和先進控制策略進行了深入的探索研究,提出了水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)線性模型辨識-控制和非線性模型辨識-控制一體化體系,論文主要研究工作和創(chuàng)新成果如下:
(1)采用分塊
3、建模的方法,把水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)劃分為引水系統(tǒng)、水輪機、發(fā)電機和調(diào)速器四個子系統(tǒng),分別對其進行機理建模,推導出各子系統(tǒng)的不同數(shù)學模型和表達式,分析了不同數(shù)學模型的適用范圍條件,從而整合成整個系統(tǒng)的線性數(shù)學模型和非線性數(shù)學模型,為系統(tǒng)的參數(shù)辨識及控制策略的研究奠定了基礎。
(2)以水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)線性模型的參數(shù)辨識為求解問題,在智能算法的理論框架下,將模型參數(shù)辨識問題轉(zhuǎn)變?yōu)榍蠼夂瘮?shù)極值的優(yōu)化問題;針對調(diào)節(jié)對象時變,多輸入多輸出和非最小
4、相位的特點,提出了一種改進引力搜索算法,并通過不同工況仿真試驗驗證了所提出方法在水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)線性模型參數(shù)辨識中的可行性。
(3)結合水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)非線性模型的結構特征,提出了蟻獅優(yōu)化算法,未知參數(shù)觀測器法和同步參數(shù)觀測器法三種辨識方法。其中未知參數(shù)觀測器法和同步參數(shù)觀測器法是現(xiàn)代觀測器方法求解水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)非線性模型參數(shù)辨識問題的首次嘗試。通過對同一模型仿真,從辨識系統(tǒng)的階數(shù),結構,獨立性和所得結果方面對三種辨識方法的效果進
5、行了比較,分析了每種辨識方法的優(yōu)劣,探討了其適用范圍。
(4)針對單目標PID參數(shù)智能整定方法難以滿足水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)多工況運行和參數(shù)時變的特點,提出了多目標PID控制器參數(shù)優(yōu)化方法,把多目標智能優(yōu)化算法引入到水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)線性模型控制器參數(shù)整定過程中。為了進一步提高控制器的調(diào)節(jié)性能,將整數(shù)階PID控制器延伸到分數(shù)階領域,提出了分數(shù)階PID控制器,并將其應用到線性模型中,實現(xiàn)了水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)多工況下的參數(shù)整定。同時,為了克服控制
6、器輸出飽和受限的情況,提出了一種雙曲正切函數(shù)逼近飽和建模的方法。
(5)針對傳統(tǒng)PID控制策略在復雜的水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)非線性模型中適應性差的問題,引入了幾種滑模變結構控制方案。為了減弱常規(guī)滑模控制中的抖振現(xiàn)象,分別提出了模糊滑模和智能模糊滑模控制策略;考慮到常規(guī)滑??刂圃诰€性滑模面條件下狀態(tài)只能漸進收斂的特點,引入了非線性終端滑模的概念,提出了傳統(tǒng)終端滑??刂破骱涂焖俳K端滑??刂破?;針對水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)非線性模型中存在的飽和環(huán)節(jié)和
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