基于IDE-BAS算法分步辨识策略的风电场动态等值研究

为了在电力系统仿真中准确分析风电并网带来的影响,从保持原始系统特性的角度出发,采用参数分步辨识的动态等值策略对风电机组等值模型进行参数辨识.本文基于IDE-BAS算法辨识风电等值机组参数,分别在电网故障及阵风扰动情况下,重点辨识电气参数和机械参数.根据风电场的实际运行数据算例分析,对比等值模型与原始系统的输出特性,验证了本文提出的对风电机组等值模型参数分步辨识策略是有效可行的.     

600 MW超临界机组简化非线性模型研究

目前,在国内对超临界机组模型的研究中大多将其简化为一个传递函数矩阵,不能观测机组内部其他参数的动态特性。通过采用机理分析和参数辨识相结合的方法,建立了600 MW超临界机组的简化非线性模型,利用某600 MW“W”火焰超临界直流锅炉机组负荷变动试验运行工况点的数据确定模型动静态参数。通过对Simulink仿真结果与实际运行数据对比表明,该模型能够很好地反映机组的非线性动态特性,可用于“W”火焰锅炉超临界机组协调控制策略研究及动态特性分析,通过修正参数也可以用于其他超临界机组相关方面的研究。     

简化的330MW机组非线性动态模型

该文采用机理分析和数据拟合的方法，建立330MW机组滑压运行下大负荷变化范围内的模型。该模型的主要特点是：将水冷壁换热过程归入制粉动态，将锅炉汽包蓄热及过热器蓄热做为一体考虑，在能够反映机组主要动态的前提下降低了模型的阶次；指出机组制粉动态惯性时间和锅炉蓄热系数是随机组负荷和压力变化的，并根据现场数据和机理分析分别给出其变化趋势；考虑到蒸汽在过热器管道内是吸热膨胀的过程并且有减温水的喷入，对过热器差压模型进行了修正，以锅炉吸热量代替主蒸汽流量建立模型。模型使用机组55％～100％负荷时的静态工作点数据确定静态参数，通过汽轮机调门扰动和燃料扰动实验确定动态参数，经过机组运行数据验证，该模型具有较好的复现性，可用于控制系统的设计和控制算法的性能评价。     

燃煤汽包炉发电机组的动态建模及其运行数据验证

基于机理分析并结合机组实际运行数据,建立了一台汽包锅炉燃煤机组的非线性动态模型。该模型描述了机组的汽包压力、主蒸汽压力、主蒸汽温度和输出功率的动态特性。该建模方法避免了附加试验信号对机组正常运行的影响。建模过程中,当机组变负荷运行时,其他重要参数如压力、蒸汽流量及吸热量对主蒸汽温度的动态特性的影响得到了研究;并且过热器吸热量由炉膛辐射能信号来确定。验证结果表明：在一定范围内,模型输出的4个输出变量基本上与机组数据是一致的。     

灵活运行空冷机组频域自适应背压控制与优化

在“双碳”目标驱动能源转型背景下，针对灵活运行空冷火电机组变工况频繁导致的汽轮机背压调节品质问题，提出一种频域自适应PID控制算法。考虑变工况模型的实用性与精确性，基于机组现场运行数据，采用改进粒子群算法对空冷机组多工况进行动态系统辨识，然后基于多工况运行被控对象的标称模型，采用传递函数组态方式自适应方法，实时计算PID控制器的优化参数，以适应灵活运行下被控对象模型参数的变化，克服了PID控制器结构以及参数固定导致的控制品质问题。仿真结果表明，频域自适应PID控制器可以很好地跟踪负荷不同工况点下模型参数的变化，使得背压控制一直保持良好的控制品质。     

基于深度神经网络模型的风电机组传动系统状态监测方法

大型风电机组传动系统运行工况复杂,运维人员无法实时了解其运行状态.针对这一情况,提出一种基于深度神经网络模型(DNN)的状态监测方法.首先,BP算法训练DNN模型时容易陷入局部最小值和过拟合,因此,将麻雀搜索算法(SSA)与BP算法结合,提出一种SSA优化BP算法训练DNN模型的方法.然后,采用风电机组SCADA系统数据建立DNN模型来估计风电机组传动系统的关键运行参数,利用估计参数的残差信息构建T2统计量应用于状态监测,并给出T2统计量报警限的确定方法.最后,将提出的DNN训练方法与其他方法进行对比并将该方法应用于某风电机组传动系统状态监测.结果表明,SSA优化BP算法能够有效避免局部最小值和过拟合,该状态监测方法能够提前预警风电机组传动系统的异常状态.     

基于DMC-PID串级控制的超临界机组给水系统研究

在超临界参数下,针对机组给水控制系统具有复杂多变、大惯性、大迟延等特点,提出了一种基于动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control,DMC)和PID串级控制相结合的控制策略。首先对超临界机组给水控制系统被控对象的动态特性以及建立简化数学模型等进行了分析。其次根据动态矩阵控制原理建立了系统的DMC模型,从而设计了DMC-PID串级控制器。再运用蚁群算法(Ant Colong Optimization,ACO)对350 MW超临界机组的现场运行数据进行辨识,并优化DMC控制器参数。最后与传统PID控制进行了MATLAB仿真对比实验。结果表明DMCPID串级控制具有更好的稳定性和较快的调节速度,鲁棒性较好,抗干扰能力强。     

直流炉机组简化非线性模型及仿真应用

通过合理简化和机制分析,建立适用于直流炉机组协调控制系统控制器设计的简化非线性数学模型。建模时考虑制粉环节、减温水环节和回热加热对过程输出的影响。该模型以燃料量指令、总给水流量、汽轮机阀门开度为输入,以汽轮机功率、主蒸汽压力和汽水分离器出口焓为输出。结合某1 000 MW超超临界机组运行数据辨识得到了在50%负荷到100%负荷范围内工作的机组模型参数。对模型进行了开环阶跃扰动实验和现场运行数据对比实验。仿真结果表明,模型开环动态特性与实际机组开环特性在本质上一致,且具有一定精度,可以用来设计协调控制系统控制器。     

基于运行数据的风电机组建模方法

为了准确分析风电机组的动态特性,针对定速风电机组,给出一种基于运行数据的风电机组建模方法.利用数理统计方法分析了风电场中风电机组的运行数据,得出风电机组的实测功率曲线,并给出利用实测功率曲线搭建定速风电机组的建模方法.利用该方法对额定容量为750 kW的风电机组进行建模,并与风电场的实测数据和利用厂家提供的标准功率曲线搭建的风电机组模型以及常用风电机组建模方法进行了比较分析.仿真结果表明,基于实测运行数据的风电机组建模方法是有效和实用的,该模型能准确反映风电机组的实际运行特性,从而提高仿真模型的精确性.     

基于支持向量机和微分进化算法的风电机优化运行

风电机出力控制是风电场运行过程中的一个关键问题。针对风电机出力与风速和桨距角之间存在非常复杂的关系,很难建立通用准确的数学模型,提出了一种新的风电机出力优化模式,即首先通过支持向量机算法建立风电机出力与运行参数之间的非线性拟合模型,并基于此模型和风速的变化,采用高效的微分进化算法对风力机桨距角进行快速动态优化,从而实现风电机出力最大化。以鄱阳湖长岭风电场风电机组实际运行数据进行了仿真应用与分析。结果表明通过优化风力机桨距角可有效地提高风电机出力,验证了文中方法的可行性和优越性。采用文中方法可准确建立风速与最优桨距角的动态对应关系,为风电机的优化运行提供了科学的指导。