[發明專利]一種異步聯網后水輪機調速器參數的分析和整定方法在審
| 申請號: | 201811333165.5 | 申請日: | 2018-11-09 |
| 公開(公告)號: | CN109918693A | 公開(公告)日: | 2019-06-21 |
| 發明(設計)人: | 王德林;高原;朱亞飛;馬寧寧 | 申請(專利權)人: | 西南交通大學 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50;F03B15/00 |
| 代理公司: | 四川君士達律師事務所 51216 | 代理人: | 芶忠義 |
| 地址: | 611756 四川省*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 水輪機調速器 電網頻率 異步聯網 算法 調速器參數 粒子群算法 水輪機 整定 優化 頻率調節系統 適應度函數 液力發動機 改進 并網運行 參數優化 單機系統 等值模型 量化分析 搜索算法 算法結合 液力機械 一次調頻 直流頻率 控制器 分析 動態的 單機 解析 驗證 應用 | ||
1.一種異步聯網后水輪機調速器參數的分析和整定方法,其特征在于,所述異步聯網后水輪機調速器參數的分析和整定方法建立電網頻率動態的等值模型,并對單機系統的電網頻率的解析形式進行量化分析;建立含直流頻率控制器的單機及并網運行系統的一次調頻模型并分析其頻率調節系統的穩定性,驗證在實際異步聯網系統中水輪機調速器參數值對電網頻率的影響;將布谷鳥搜索算法應用到水輪機PID調速器參數優化中,并以ITAE指標作為布谷鳥算法的適應度函數;
所述布谷鳥算法中參數β根據的動態變化,式中t為當前鳥窩的迭代次數,T為最大迭代次數,N(0,1)為標準正態分布的隨機數:
所述布谷鳥算法優化PID參數流程為:
步驟一,參數設置:鳥窩數量、空間維數、迭代次數或容忍誤差,參數Pa和β的最大值和最小值;
步驟二,初始化:隨機生成n個鳥窩;
步驟三,調用Simulink的水輪機PID調速器模型,獲得鳥窩位置對應的ITAE指標值,記為鳥窩的適應度值;
步驟四,找出當前鳥窩最優解fmin和最優鳥窩位置Xi0;
步驟五,循環體;
步驟六,循環終止,當滿足結束條件即達到最大迭代次數時,輸出最優的ITAE指標值及相應的參數KP、KI、KD的值,并終止循環;若不滿足結束條件,則返回步驟五繼續進行迭代。
2.如權利要求1所述的異步聯網后水輪機調速器參數的分析和整定方法,其特征在于,所述步驟五具體包括:
1)鳥窩更新,當前迭代最優鳥窩的位置Xit,更新鳥窩位置從而得到新的鳥窩位置;將得到的新鳥窩位置返回至步驟三重新計算,調用Simulink的水輪機PID調速器模型,獲得ITAE指標值并記為鳥窩的適應度值,與上一代的鳥窩位置作對比,淘汰適應度值較差的鳥窩,保留適應度值較好的鳥窩;
2)隨機更新鳥窩,宿主鳥發現外來鳥蛋的概率為r∈[0,1],與Pa值作比較,更新發現外來鳥蛋概率較大的鳥窩位置,處理方式與1)中相同。
3.如權利要求1所述的異步聯網后水輪機調速器參數的分析和整定方法,其特征在于,基于布谷鳥搜索算法的水輪機調速器的PID參數優化是利用布谷鳥搜索算法來實現鳥窩位置的產生和更新,把鳥窩位置的矢量值作為KP、KI、KD的參數值并賦值給PID調速器,運行水輪機調速系統模型并返回ITAE指標值,并將其作為布谷鳥算法的函數適應度值,更新位置,得到更優的鳥窩位置,即更優的KP、KI、KD參數值,經過多次迭代,得出KP、KI、KD參數的最優值。
4.如權利要求3所述的異步聯網后水輪機調速器參數的分析和整定方法,其特征在于,所述ITAE性能指標作為適應度函數,表達式為:
式中,x∞為水輪機調節系統過渡過程的穩態轉速偏差:
式中,bp為永態轉差系數;bp=0時,x∞=c,為無差調節;bp≠0時,為有差調節。
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