水轮机水门的分数阶PID控制策略研究

针对水轮机调速系统的强非线性及易受各种内外部干扰影响,基于分数阶PID控制策略提出了一种新型的水门非线性控制器。通过对水轮机水门开度模型进行反馈线性化,结合分数阶PID控制理论约束自定义的控制变量,且利用遗传算法在线调节控制器的参数。仿真结果证明,与常规PID控制方式相比,所设计的水门分数阶PID控制器能有效地阻尼系统振荡,调速系统的鲁棒性得到较好的改善。     

基于模糊神经网络的水轮机调速器PID控制

针对水轮机调节系统参数时变、运行工况多变以及包含复杂非线性环节的特点,传统的PID控制策略难以满足系统各项运行指标。根据水轮机调速系统的数学模型,结合模糊控制的推理能力和神经网络的自学能力,提出基于模糊神经网络的水轮机调速器PID参数控制策略。仿真结果表明,相比于传统PID控制和模糊控制,所提控制策略的系统响应拥有更小的超调量和更短的调节时间。     

基于遗传算法实现单相串励电动机闭环调速

采用遗传算法进行PID参数整定,研究了一台食物搅拌机用单相串励电动机的起动和调速过程。首先利用MATLAB/Simulink软件建立了单相串励电机的数学模型。然后通过S-function将PID调速模块化,给出了通过定时器的控制产生符合要求的可控硅脉冲波形的方法。最后对用遗传算法整定的PID参数进行了闭环调速仿真,得到了从起动到变速的良好调速效果,并与实际电机运行参数进行比较,不仅验证了遗传算法的高效性,而且提高了系统的稳定性。     

水轮机调速器的PID调节规律

本文根据水轮机调节系统的特点分析了PID调节规律在水轮机调速器中的具体应用及PID参数的选择，指出现代水轮机调速器中的主导调节规律还是PID调节。     

水力机组预测控制分析与研究

水轮机调节系统是一个具有非线性、时变性的非最小相位系统,目前水轮机调速器大多采用常规PI或PID控制策略,难以满足和提高大型水轮机组或孤立电网带负荷机组调节系统的控制品质和要求,变参数PID调节、自适应控制、模糊控制等复杂和更高级的控制策略得到进一步研究,本文通过研究水轮机调节系统特性,采用预测控制原理设计控制器,从对比分析中找出较合适的控制结构和策略.     

参数不匹配时提高自适应控制系统动态性能的一种方法

本文对当参考模型和可调系统参数不完全匹配时如何提高参考模型自适应控制系统的动态性能进行了研究,给出了参数矩阵寻优的方法,并将结果应用于水轮机调速,结果表明:调节效果优于常规水轮机调速器。     

超低频振荡机理分析及水轮机调速系统参数优化

近年来国内外电网发生了多起超低频振荡事件,相关研究发现,超低频振荡发生的主要原因是由于水轮机调速系统在超低频段呈现明显的负阻尼。为此,在建立单机系统模型的基础上,对单机系统闭环传递函数特征方程的分析表明在比例参数与积分参数比值过小时,会发生超低频振荡;进而,对水轮机调速器阻尼特性分析进一步说明比例参数与积分参数的比值过小会引起阻尼转矩系数过小,造成调速系统向系统提供负阻尼,而引发超低频振荡。从而从机理上解释了引发超低频振荡的内在原因。接着,针对单机系统,提出一种基于水轮机调速系统控制参数的最优PID参数整定方法,此方法在抑制超低频振荡的同时,兼备调速系统的调节性能,并且,通过与粒子群算法的对比,表明此优化方法的有效性和优越性。最后,在四机两区系统中验证了优化调速系统PID参数增加系统正阻尼以抑制超低频振荡的有效性。     

一种满意控制的水轮机调速系统参数优化方法

水轮机调速器比例积分微分(proportion-integration- differentiation,PID)参数优化是经久不衰的研究课题,目前研究较多的是基于最优化理论的参数设计。提出一种基于水轮机转速性能指标满意度参数优化的新方法,该方法直接计算系统响应的上升时间、超调量、调整时间、稳态误差和反调量等性能指标,籍此得到各性能指标的满意度函数,并以系统总体满意度作为适应度函数,利用遗传算法进行参数优化,得到总体满意度符合设计要求的PID参数。该方法设计目标更实际、具体,尽管参数不一定最优,但能满足系统响应要求,且代价较小,更具实用性。应用至刚性水击模型和弹性刚性水击模型水力系统的PID参数优化设计,仿真结果表明满意度控制方法在水轮机调速系统参数优化中的有效性和实用性。     

基于现代智能控制技术的水轮机自适应工况PID调速器研究

针对水轮机常规PID调速器不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的缺点,提出一种新的基于现代智能控制技术的水轮机自适应工况PID调节方法.该方法根据水轮机模型综合特性曲线划分水轮机工况,采用一种改进遗传算法对水轮机的不同工况求取最优调节参数,利用神经网络做到运行工况与最优参数间的平滑切换.经过仿真表明,该控制方法具有良好的静态和动态性能,并具有很强的鲁棒性.     

水轮机调速器参数对电力系统超低频振荡的影响

实际电网中多次发生超低频振荡事件,研究发现调速系统产生的负阻尼是引起超低频振荡的重要原因。该文分别推导了水轮机调速系统在考虑PID参数下的阻尼转矩系数,并且通过分界频率和实际振荡频率分析了水轮机调速系统的阻尼特性。基于单机系统,采用粒子群优化算法对调速器PID参数进行优化,优化目标函数同时考虑了水轮机的转速偏差和调速系统的阻尼转矩,并通过阻尼转矩法比较了优化前后系统的阻尼变化,同时利用附加控制器的方法增加了系统的正阻尼,达到抑制超低频振荡的目的。最后,在4机2区域系统和云南电网中某实际直流孤岛系统中验证了超低频振荡是由调速系统产生的负阻尼所引起的。     

基于现代智能控制技术的水轮机自适应工况PID调速器研究

针对水轮机常规PID调速器不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的缺点,提出一种新的基于现代智能控制技术的水轮机自适应工况PID调节方法。该方法根据水轮机模型综合特性曲线划分水轮机工况,采用一种改进遗传算法对水轮机的不同工况求取最优调节参数,利用神经网络做到运行工况与最优参数间的平滑切换。经过仿真表明,该控制方法具有良好的静态和动态性能,并具有很强的鲁棒性。     

基于遗传PID整定的感应电机控制研究

提出了基于遗传算法的感应电动机调速系统PID参数的寻优方法,并利用优化后的PID控制器作为感应电动机双闭环调速系统的转速调节器进行仿真分析。研究表明,利用遗传算法寻优设计的PID控制器来控制感应电动机,可以获得良好的稳定性、鲁棒性和动态品质。     

混流式水轮机组的模糊滑模控制

针对水轮机常规PID调速器不能有效利用调节系统内部信息的缺点,在分析水轮机调节系统数学物理模型的基础上,采用基于模糊规则的滑动模态控制器,并对某一水电站的混流式水轮机组调速模型进行MATALB仿真.证明了模糊滑模控制方法在此种水轮机调速控制方面的可行性以及良好的鲁棒性.     

基于遗传算法的水轮机调节系统最优参数整定

目前水轮机调节系统PID参数整定一般都是根据经验公式或现场反复试验获取,它往往不易获得最佳参数。文中应用遗传算法整定水轮机调节系统最优调节参数,避免了采用单纯形法容易陷入局部极小值的缺陷,且没有连续性和可微的限制,算法简单,同时,获得的调节参数优于根据传统公式整定的调节参数,性能指标良好,具有广泛的推广使用价值。     

混流式水轮机组的模糊滑模控制

针对水轮机常规PID调速器不能有效利用调节系统内部信息的缺点,在分析水轮机调节系统数学物理模型的基础上,采用基于模糊规则的滑动模态控制器,并对某一水电站的混式水轮机组调速模型进行Malab仿真。证明了模糊滑模控制方法在此种水轮机调速控制方面的可行性以及良好的鲁棒性。     

基于改进粒子群算法的水轮机调速系统参数优化研究

水轮机调速系统控制效果对于提高水轮发电机组工作效率以及提升电能质量具有非常重要的作用,因此,对其进行有效控制具有非常重要的应用价值,为了能够弥补传统水轮机调速系统控制的缺陷,将改进粒子群算法应用于水轮机调速系统地参数优化。首先,分析了水轮机调速系统的基本原理;其次,分析了水轮发电机组调速系统的模糊PID控制算法;然后,讨论了改进粒子群算法的基本理论,设计了相应的数学模型和算法流程;最后,进行了基于改进粒子群算法的水轮机调速系统的参数优化仿真,仿真结果表明,改进粒子群算法能够有效地提高水轮机调速系统的可靠性。     

基于MATLAB和PSD-BPA的水轮机及调速系统参数辨识研究

水轮机调速系统模型的正确与合理性对电力系统的稳定性具有重要影响,开展调速系统参数测试与辨识研究对保证调速系统控制模型正确与合理,发挥调速器良好的控制性能具有重要意义。本文以某水电厂混流式机组为例,按照标准要求完成了调速系统模型参数的真机测试,然后基于MATLAB完成了水轮机调速系统PID模型各环节参数和电液执行机构模型参数的辨识研究,并基于电力系统PSD-BPA完成了该电厂水轮发电机有功功率的整体辨识,得到了电力系统稳定计算所需的原动机及调速系统模型和参数,为电网调度稳定计算提供了真实可靠的数据。     

水轮机调速器的非线性PID控制

本文研究采用非线性PID控制来改善水轮机调速系统的性能。仿真结果表明：非线性PID控制具有响应速度快、超调量小的特点，可有效地改善水轮机调速系统的控制性能。     

基于线性与非线性模型的水轮机调速器PID参数优化比较

分别推导出了基于线性模型和非线性模型的水轮机调节系统闭环比例积分微分(proportional-integral-derivative,PID)控制的微分方程。以水轮发电机组转速偏差相对值的时间乘误差绝对值积分指标作为粒子群优化算法的适应度函数,分别实现了采用这2种不同数学模型的水轮机调速器PID参数的优化设计。计算结果表明,PSO优化算法对于非线性系统控制参数的优化设计是一种有效的方法;采用不同数学模型的水轮机调节系统,其PID参数的优化结果是不同的;水轮机调节系统采用非线性模型时的优化结果相对较好。     

基于遗传算法与模糊PID复合控制的电机调速研究

为了加强永磁同步电机调速系统的智能控制,提出了一种基于遗传算法与模糊PID智能控制的永磁同步电机调速控制策略。首先建立永磁同步电机的基本模型,利用遗传算法对模糊PID控制器进行改进,优化其参数选择和提高控制效率,并搭建Simulink仿真模型和实验验证模型。其结果得到:利用遗传算法能够迅速得到模糊PID控制器的最佳匹配初始参数,且在电机启动阶段和突加干扰阶段,遗传改进模糊PID控制系统相比于传统的PID控制系统其转速、转矩以及三相电流输出均表现出更加稳定以及波动更小。系统出现干扰后,在该组合智能控制作用下系统在极短时间内恢复稳定,其动态响应速度显著快于传统PID控制方法。结果表明该基于遗传算法与模糊PID控制系统能够对永磁同步调速系统进行有效控制,进而使系统具有较优异的启动特性和动态稳定。