[發明專利]一種水力耦合條件水電機群動態特性的仿真方法及系統

在審

• 申請號: 202110350066.3
• 申請日: 2021-03-31
• 公開（公告）號: CN112966394A
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發明（設計）人: 劉冬;李超順;李永剛;朱郅瑋
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F30/28;G06F113/14
• 代理公司: 武漢華之喻知識產權代理有限公司 42267
• 代理人: 鄧彥彥;廖盈春

本發明提供一種水力耦合條件水電機群動態特性的仿真方法及系統，包括：水輪機模型、調速器模型、引水系統模型以及發電機與負載模型；水輪機模型基于水輪機的導葉開度信號、發電機的轉速信號以及水輪機的水頭信號確定水輪機的流量信號和力矩信號；調速器模型基于發電機的轉速信號確定水輪機的導葉開度信號；引水系統模型基于水輪機的流量信號確定水輪機的水頭信號；發電機與負載模型基于水輪機的力矩信號確定發電機的轉速信號；水電機群包括：引水系統、多臺水輪機以及與之配套的發電機和調速器。本發明可以仿真水力耦合條件下水電機群在各種工況條件下的動態特性，能夠方便顯示和提取各狀態量的時域波形，以分析系統的動態特性。

技術領域

本發明屬于水力發電技術領域，更具體地，涉及一種水力耦合條件水電機群動態特性的仿真方法及系統。

背景技術

水電機組是電網中具有靈活調節能力的電源，具有強烈的非線性和非最小相位特性。同時，水輪機調節系統是包含水-機-電耦合作用的復雜系統，機組本身及機組間的水力動態會影響電力系統的穩定性。因此，為準確模擬水電機組在調節過程中的水力動態，需要建立詳細的水電機群非線性數學模型。

在現有的模型中，水力系統動態一般采用特征線法求解。為了實現水力系統和水電機組的仿真，通常以純代碼的形式實現整個系統過渡過程的計算。這樣做一方面不利于系統的拓展和移植，另一方面系統可視化程度不高，增加了代碼修改的難度。所以，需要開發各子系統的模型封裝技術，并在此基礎上搭建系統的整體仿真平臺。

發明內容

針對現有技術的缺陷，本發明的目的在于提供一種水力耦合條件水電機群動態特性的仿真方法及系統，旨在解決現有模型可視化程度低和無法準確模擬水電機組在調節過程中的水力動態過程的問題。

為實現上述目的，第一方面，本發明提供了一種水力耦合條件水電機群動態特性的仿真系統，包括：水輪機模型、調速器模型、引水系統模型以及發電機與負載模型；

所述水輪機模型基于水輪機的導葉開度信號、發電機的轉速信號以及水輪機的水頭信號確定水輪機的流量信號和力矩信號；

所述調速器模型基于發電機的轉速信號確定水輪機的導葉開度信號；

所述引水系統模型基于水輪機的流量信號確定水輪機的水頭信號；

所述發電機與負載模型基于水輪機的力矩信號確定發電機的轉速信號；所述水電機群包括：引水系統、多臺水輪機以及與之配套的發電機和調速器。

在一個可選的示例中，所述水輪機模型，包括修正的流量特性神經網絡和修正的力矩特性神經網絡；

所述修正的流量特性神經網絡和修正的力矩特性神經網絡均由多項式函數和標準BP神經網絡構成；所述多項式函數用以對相應的標準BP神經網絡的輸入和輸出端口進行修正；所述修正的流量特性神經網絡和修正的力矩特性神經網絡的結構通過試錯法確定，參數通過訓練確定；

所述修正的流量特性神經網絡和修正的力矩特性神經網絡的輸入信號均為水輪機的導葉開度信號、發電機的轉速信號以及水輪機的水頭信號；所述修正的流量特性神經網絡的輸出信號為水輪機的流量信號，所述修正的力矩特性神經網絡的輸出信號為水輪機的力矩信號。

在一個可選的示例中，所述引水系統模型包括各種不同性質的水力元件子模型，如上游水庫子模型、下游水庫子模型、調壓室子模型、壓力管道子模型、分岔管子模型以及匯合管子模型；對于各個水力元件子模型，其輸入為上游與其連接的水力元件節點或末端的上一時刻的水頭和流量，以及下游與其連接的水力元件節點或始端的上一時刻的水頭和流量，輸出為其端點或節點處的當前時刻的水頭和流量；

其中：上游水庫子模型和下游水庫子模型均假設水庫水位不變；

壓力管道子模型采用基于特征線法的非線性模型，其數學表達式為：