[發明專利]一種水泵水輪機線性模型參數辨識方法

有效

• 申請號: 201810662132.9
• 申請日: 2018-06-25
• 公開（公告）號: CN108763831B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 彭緒意;楊文;聶賽;楊雄;洪云來;常國慶;莫旭晶;劉澤;胥千鑫;湯凱;秦程;章志平;溫錦紅
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司;國網新源控股有限公司;江西洪屏抽水蓄能有限公司
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 金華大器專利代理事務所(特殊普通合伙) 33345
• 代理人: 吳添添

1.一種水泵水輪機線性模型參數辨識方法，其特征在于，包括以下步驟：

a、由引水系統近似彈性水擊模型、水泵水輪機IEEE六參數模型、發電電動機系統模型和PID調速器模型耦合得到發電工況下的抽水蓄能機組調速系統線性模型，再基于模型映射理論，構造抽水蓄能機組調速系統的線性映射模型，線性映射模型的輸出即為抽水蓄能機組調速系統待辨識參數；

b、確定抽水蓄能機組調速系統待辨識參數的上下邊界，并獲取參數辨識樣本數據；

c、采用BP神經網絡方法訓練參數辨識樣本數據，建立基于調速系統線性模型映射的BP神經網絡參數辨識模型；

d、以抽水蓄能機組調速系統的運行實測數據作為BP神經網絡參數辨識模型的輸入，求解獲得抽水蓄能機組調速系統的參數辨識結果；

所述步驟a中的抽水蓄能機組調速系統線性模型中，選取X＝[x，σ_i，x₁，y_a，y，x₂，x₃]^T為狀態變量，U＝[mg₀，x_c，y_c]^T為輸入變量，Y＝[x]^T為輸出變量，其中x為轉速偏差相對值，x₁為微分環節的狀態變量，x₂、x₃均為引水系統環節的狀態變量，則調速系統線性模型的狀態空間表達式為

其中a₂₂＝bp·Ki，a₂₃＝1，b₂₃＝-Ki·bp；a₆₇＝1，a₇₁＝eqx，a₇₅＝eqy，ex，eqx，ey，eqy，eh，eqh均為水泵水輪機線性模型待辨識參數，Kp為比例系數，Ki為積分系數，Kd為系數，T_d為微分時間常數，bp為永態差值系數，T_y為主接力器響應時間常數，T_yB為輔助接力器響應時間常數，T_r為水擊相長，T_a為機組慣性時間常數；

所述抽水蓄能機組調速系統線性模型的系統輸出表達式為

其中ex、eh均為水泵水輪機線性模型待辨識參數，T_a為機組慣性時間常數，e_y為力矩對導葉開度相對系數；

對于抽水蓄能機組調速系統線性模型的系統輸出表達式，當中系統的參數選定時，抽水蓄能機組調速系統能夠作為Y與U的單變量系統，一組模型輸入變量U會對應一個系統響應輸出向量Y，提取模型的輸入變量U，則模型表示為將定義為源模型；

基于映射理論象與原象直接的對應關系，當系統輸入U不變時，定義由Y到X的變維映射過程為映射模型，其表示式為即映射模型的輸出為抽水蓄能機組調速系統待辨識參數；所述步驟b中的確定抽水蓄能機組調速系統待辨識參數的上下邊界，對于水泵水輪機線性模型待辨識參數[ex，eqx，ey，eqy，eh，eqh]，由機組運行實測數據得其對應的機組運行工作水頭H_w，當H_w為定值時，機組的流量和力矩變化的因變量則為導葉開度y，保持機組單位轉速為額定單位轉速n_11r，將導葉開度在零開度到額定開度區間內，以5％的偏移量計算20組水泵水輪機線性系統模型六系數，從中選取相應的最大值和最小值作為抽水蓄能機組調速系統待辨識參數的上下邊界值；所述步驟b中的獲取參數辨識樣本數據為，先基于建立的系統線性模型，保持線性模型中的輸入信號U不變，以相同的偏移量增加或減小X中的待辨識參數，并將待辨識參數向量x_i代入線性模型進行仿真，獲得模型輸出Y_i；其次，重復上述操作，直到獲得參數辨識所需的樣本數量；接下來，為了增強神經網絡的學習能力，計算調速系統輸出Y_i的4個指標量包括：上升時間、調節時間、超調量和波峰次數，將指標量與Y_i構成新的Y_i，并將x_i與Y_i進行組合，得到BP神經網絡辨識所需的樣本集{(x₁，Y₁)，(x₂，Y₂)，...，(x_i，Y_i)，...，(x_N，Y_N)}，N為樣本集中的樣本數；最后，從獲得的樣本集中隨機抽取部分樣本作為訓練樣本，其余為測試樣本。