CN113238486A - 一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法 - Google Patents
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Abstract
一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法,包括:1、采集所需参数;2、构建控制多机的水电站调速器的损失模型;3、初始化相关参数;4:对比例参数、积分参数以及微分参数进行更新;5、将计算的比例参数、积分参数以及微分参数输入当前***进行模拟,采集***相关参数并计算当前迭代的损失值;6、判定当前迭代的损失值是否达到迭代停止标准,如达到,则进入步骤7;否则进入步骤8;7、根据判定因子决定是否输出本轮迭代得到的参数结果,如否则进入步骤8;8、更新温度参数并返回步骤4。本发明过对模型、参数更新以及局部最优选值的优化,大大减小了多机调速器参数的寻优对所设定初始值的依赖,提高了参数更新速度以及准确性。
Description
技术领域
本发明属于水力发电领域,具体涉及一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法。
背景技术
当水电站电力需求发生变化时,需要将水电站内机组的输出频率通过PID控制中的调速器在最短时间内将其恢复至50Hz。由于水电站内的机组一般会相互关联相互影响,在对调速器参数进行调控优化时,不仅仅需考虑算法的准确性以及鲁棒性,还需兼顾每个机组的动静态性能以确保***的稳定性。
现有技术中大多是对单机调速器进行参数调控,对于多机的调控也主要依赖于遗传算法、极点配置法、粒子群算法等。遗传算法计算量较大,所需时间长,对所设定参数有较大的依赖性。极点配置法则对所使用模型要求较高,收敛和寻优效率受初值设定的影响较大。粒子群算法虽然相对于遗传算法来说速度更快,但容易过早收敛陷入局部最优,因多样性的丢失导致寻优率不够,准确性不高。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足,本发明的目的在于,提供一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法。
本发明采用如下的技术方案,一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法,包括以下步骤:
步骤1:采集水电站电力***中每个机组的相关参数;
步骤2:构建控制多机的水电站调速器的损失模型;
步骤3:初始化每个机组中所要调控的参数,对应参数的上、下界以及***温度参数;所要调控的参数包括比例参数、积分参数以及微分参数;
步骤4:对比例参数、积分参数以及微分参数进行更新;
步骤5:将步骤4计算的比例参数、积分参数以及微分参数输入当前***进行模拟,采集***相关参数并计算当前迭代的损失值C(X)t;
步骤6:判定当前迭代的损失值是否达到迭代停止标准,如达到,则进入步骤7;否则进入步骤8;
步骤7:从均匀分布中随机生成判定因子r,如r满足局部优化选取条件,则输出本轮迭代得到的参数结果,即为本方法对多机水电站调速器参数调控的最终结果;否则进入步骤8;
步骤8:更新温度参数,并返回步骤4。
在步骤1中,每个机组的相关参数包括每个机组的输出频率、控制信号的信号能量、***下冲以及建立时间;建立时间指该机组从输出一个振荡信号到该信号趋于稳定所需要的时间,此处趋于稳定开始时间定义为***输出信号幅值变化开始维持在2%至5%之间的时候。
在步骤2中,损失模型为:
C(X)=w1×SE+w2×SCS+w3×MU+w4×ST+w5×PI
其中,C(X)表示控制N个机组的损失值,w1、w2、w3、w4以及w5分别为SE、SCS、MU、ST以及PI对应的权重;
SE表示N个机组的输出频率与基准频率50Hz之间的差和;
SCS表示N个机组的控制信号平方和,即N个机组的控制信号的信号能量;
MU表示N个机组下冲总和;
ST表示N个机组建立时间的总和;
PI表示N个机组防止上冲的惩罚值。
w1的选值范围为(0,1],w2的选值范围为[500,1500],w3的选值范围为[50,150],w4的选值范围为[1000,5000],w5的选值范围为[1000,∞)。
在步骤3中,对各***比例参数、积分参数以及微分参数初始化的方法可为随机数字生成,也可以使用高斯分布对各***的参数进行初始化;初始化的各***比例参数、积分参数以及微分参数数值需在它们对应的上下界之间,且上界需大于下界的值。
在步骤4中,参数的更新方法为:
n=1,2…N,N表示机组总数。
其中,Tt-1表示上一轮的***温度值,当t=1时,Tt-1=T0即为温度初始值;分别为本次迭代时每个机组比例参数、积分参数以及微分参数从均匀分布中随机生成的参数,其取值范围均为[0,1],sgn为符号函数,其具体含义为:
在步骤6中,所述迭代停止标准为计算ΔC(X)t需小于或等于损失值阈值。ΔC(X)t的计算方法为:
ΔC(X)t=C(X)t-C(X)t-1
其中,C(X)t表示本次迭代的损失值,C(X)t-1表示上一轮迭代的损失值;当t=1时,C(X)t-1的值为0。
损失值阈值为0。
在步骤7中,判定因子r满足以下要求时,输出当前结果:
其中,r为从均匀分布中随机生成的参数,其取值范围为[0,1]。
在步骤8中,温度参数的更新满足以下关系式:
其中,Tt表示本轮迭代温度参数更新后的结果,mgmax为当前迭代结果矩阵Kt中各参数敏感系数的最大值,mgmean为当前迭代结果矩阵Kt中各参数敏感系数的平均值,在本发明中,当前迭代结果矩阵Kt中第i个参数敏感系数mgi的计算方法为:
本发明的有益效果在于,与现有技术相比,本发明提出的自适应调速器参数调控方法考虑了***中每个机组的输出频率、下冲、建立时间等多种因素来建立参数优化时所需的损失模型,模型中的权重都是通过大量实验得到的能够使***最快恢复的最优取值,因此准确性更高;本发明自适应调控方法中的参数更新方法考虑到了随机初始化参数数值对优化速度可能带来的负面影响,通过计算异机同类参数的敏感系数对不同状态下的温度值进行模拟更新,从而大大减小了多机调速器参数的寻优对所设定初始值的依赖,提高了参数更新速度;本发明还引入了随机生成判定因子对寻优结果的判定步骤,本步骤中所提出的判定方法能够避免本发明自适应算法陷入局部最优、全局寻优能力不足的问题。本算法所求为全局最优解,但每个参数每轮的更新都是根据本参数上一轮的数值进行的求解,因此计算速度更快。
附图说明
图1为本发明一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法的流程图;
图2为本发明一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法三个机组比例参数与迭代次数的更新示意图;
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本申请的保护范围。
图1为本发明的具体流程图,一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法,包括以下步骤:
步骤1:采集水电站电力***中每个机组的相关参数;
相关参数包括电力***中每个机组的输出频率、控制信号的信号能量、***下冲以及建立时间;建立时间指该机组从输出一个振荡信号到该信号趋于稳定所需要的时间,此处趋于稳定开始时间定义为***输出信号幅值变化开始维持在2%至5%之间的时候。
步骤2:构建控制多机的水电站调速器的损失模型;
本发明构建的损失模型满足以下关系:
C(X)=w1×SE+w2×SCS+w3×MU+w4×ST+w5×PI
其中,C(X)表示控制N个机组的损失值,w1、w2、w3、w4以及w5分别为SE、SCS、MU、ST以及PI对应的权重;w1的选值范围为(0,1],w2的选值范围为[500,1500],w3的选值范围为[50,150],w4的选值范围为[1000,5000],w5的选值范围为[1000,∞);在本实施例中,w1为1,w2为800,w3为100,w4为1000,w5为1000;
SE表示N个机组的输出频率与基准频率50Hz之间的差和;
SCS表示N个机组的控制信号平方和,即N个机组的控制信号的信号能量;
MU表示N个机组下冲总和;
ST表示N个机组建立时间的总和;
PI表示N个机组防止上冲的惩罚值;
SE满足以下关系式:
其中,FQn(t)表示第n个***的输出频率;
SSC满足以下关系式:
其中,CSn(nn)表示第n个***的控制信号,NN表示采样点的总数;
其中,DSn表示第n个***的下冲;
其中,sgn为符号函数,满足以下关系:
步骤3:初始化每个机组中需要调控的比例参数积分参数微分参数形成初始化矩阵K0;同时初始化每个机组比例参数的上界初始值比例参数的下界初始值积分参数的上界初始值积分参数的下界初始值微分参数的上界初始值微分参数的下界初始值初始***温度参数T0,n=1,2…N,N表示机组总数;
此处对各***比例参数、积分参数以及微分参数初始化的方法可为随机数字生成,也可以使用高斯分布对各***的参数进行初始化;初始化的各***比例参数、积分参数以及微分参数数值需在它们对应的上下界之间,且上界需大于下界的值。
初始温度T0也可根据实际情况进行随机生成,优选值在[60,80]之间;
步骤4:对比例参数、积分参数以及微分参数进行更新;
更新方法为:
其中,表示本次迭代后的比例参数值,表示上次迭代后得到的比例参数值,表示本次迭代后的积分参数值,表示上次迭代后得到的比例参数值,表示本次迭代后的微分参数值,表示上次迭代后得到的微分参数值,t表示迭代次数,起始值为1,分别为本次迭代时每个机组比例参数、积分参数以及微分参数的中间量,其取值范围都为[0,1]且遵循柯西分布,它们分别满足以下关系:
其中,Tt-1表示上一轮的***温度值,当t=1时,Tt-1=T0即为温度初始值,分别为本次迭代时每个机组比例参数、积分参数以及微分参数从均匀分布中随机生成的参数,其取值范围均为[0,1],sgn为符号函数,其具体含义为:
步骤5:将步骤4计算的比例参数、积分参数以及微分参数输入当前***进行模拟,采集***相关参数并计算当前迭代时控制N个机组的损失值C(X)t;
步骤6:判定当前损失值是否达到迭代停止标准,如达到,则进入步骤7;否则进入步骤8;
在本发明中的迭代停止标准为计算ΔC(X)t需小于或等于损失值阈值。
ΔC(X)t的计算方法为:
ΔC(X)t=C(X)t-C(X)t-1
其中,C(X)t表示本次迭代的损失值,C(X)t-1表示上一轮迭代的损失值;当t=1时,C(X)t-1的值为0;
在本发明中,损失值阈值的优选值为0。
为了避免陷入局部最优、全局寻优能力不足的问题,本发明利用以下接受判定方法来决定是否将当前迭代得到的结果作为最终结果;
当判定因子r满足以下要求时,输出当前结果:
其中,r为从均匀分布中随机生成的参数,其取值范围为[0,1]。
步骤8:更新温度参数,并返回步骤4。
本发明中温度参数的更新满足以下关系式:
其中,Tt表示本轮迭代温度参数更新后的结果,mgmax为当前迭代结果矩阵Kt中各参数敏感系数的最大值,mgmean为当前迭代结果矩阵Kt中各参数敏感系数的平均值,在本发明中,当前迭代结果矩阵Kt中第i个参数敏感系数mgi的计算方法为:
图2为本发明一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法三个机组比例参数与迭代次数的更新示意图,由图可见,在本方法下,迭代20次后即得到了多机参数的最优调控值。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述,但是本领域技术人员应该理解,以上实施示例仅为本发明的优选实施方案,详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神,而并非对本发明保护范围的限制,相反,任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法,所述调速器参数调控方法包括以下步骤:
步骤1:采集水电站电力***中每个机组的相关参数;
步骤2:构建控制多机的水电站调速器的损失模型;
步骤3:初始化每个机组中所要调控的参数,对应参数的上、下界以及***温度参数;所要调控的参数包括比例参数、积分参数以及微分参数;
步骤4:对比例参数、积分参数以及微分参数进行更新;
步骤5:将步骤4计算的比例参数、积分参数以及微分参数输入当前***进行模拟,采集***相关参数并计算当前迭代的损失值C(X)t;
步骤6:判定当前迭代的损失值是否达到迭代停止标准,如达到,则进入步骤7;否则进入步骤8;
步骤7:从均匀分布中随机生成判定因子r,如r满足局部优化选取条件,则输出本轮迭代得到的参数结果,即为本方法对多机水电站调速器参数调控的最终结果;否则进入步骤8;
步骤8:更新温度参数,并返回步骤4。
2.根据权利要求1所述的一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法,其特征在于:
在所述步骤1中,每个机组的相关参数包括每个机组的输出频率、控制信号的信号能量、***下冲以及建立时间;建立时间指该机组从输出一个振荡信号到该信号趋于稳定所需要的时间,此处趋于稳定开始时间定义为***输出信号幅值变化开始维持在2%至5%之间的时候。
3.根据权利要求1或2所述的一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法,其特征在于:
在所述步骤2中,所述损失模型为:
C(X)=w1×SE+w2×SCS+w3×MU+w4×ST+w5×PI
其中,C(X)表示控制N个机组的损失值,w1、w2、w3、w4以及w5分别为SE、SCS、MU、ST以及PI对应的权重;
SE表示N个机组的输出频率与基准频率50Hz之间的差和;
SCS表示N个机组的控制信号平方和,即N个机组的控制信号的信号能量;
MU表示N个机组下冲总和;
ST表示N个机组建立时间的总和;
PI表示N个机组防止上冲的惩罚值。
4.根据权利要求3所述的一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法,其特征在于:
所述w1的选值范围为(0,1],所述w2的选值范围为[500,1500],所述w3的选值范围为[50,150],所述w4的选值范围为[1000,5000],所述w5的选值范围为[1000,∞)。
5.根据权利要求4所述的一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法,其特征在于:
在所述步骤3中,对各***比例参数、积分参数以及微分参数初始化的方法可为随机数字生成,也可以使用高斯分布对各***的参数进行初始化;初始化的各***比例参数、积分参数以及微分参数数值需在它们对应的上下界之间,且上界需大于下界的值。
8.根据权利要求7所述的一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法,其特征在于:
在所述步骤6中,所述迭代停止标准为计算ΔC(X)t需小于或等于损失值阈值。ΔC(X)t的计算方法为:
ΔC(X)t=C(X)t-C(X)t-1
其中,C(X)t表示本次迭代的损失值,C(X)t-1表示上一轮迭代的损失值;当t=1时,C(X)t-1的值为0。
9.根据权利要求8所述的一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法,其特征在于:
所述损失值阈值为0。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117590748A (zh) * | 2023-11-20 | 2024-02-23 | 中国三峡建工(集团)有限公司 | 一种水电站机组一体化控制***及方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5687077A (en) * | 1991-07-31 | 1997-11-11 | Universal Dynamics Limited | Method and apparatus for adaptive control |
CN103529698A (zh) * | 2013-10-17 | 2014-01-22 | 广东电网公司电力科学研究院 | 发电机调速***参数辨识方法 |
CN109038643A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-12-18 | 中国南方电网有限责任公司 | 多机***调速器pid参数优化方法、装置、设备及介质 |
CN110361974A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-22 | 华北水利水电大学 | 基于bp-foa混合算法的水轮机调速***优化方法 |
CN110531612A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-12-03 | 佛山科学技术学院 | 一种分数阶pid控制器的参数整定方法 |
CN110888317A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-03-17 | 广东技术师范大学 | 一种pid控制器参数智能优化方法 |
CN112000003A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-27 | 新疆大学 | 一种基于分数阶控制器的氧化槽的温度控制方法 |
-
2021
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5687077A (en) * | 1991-07-31 | 1997-11-11 | Universal Dynamics Limited | Method and apparatus for adaptive control |
CN103529698A (zh) * | 2013-10-17 | 2014-01-22 | 广东电网公司电力科学研究院 | 发电机调速***参数辨识方法 |
CN109038643A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-12-18 | 中国南方电网有限责任公司 | 多机***调速器pid参数优化方法、装置、设备及介质 |
CN110361974A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-22 | 华北水利水电大学 | 基于bp-foa混合算法的水轮机调速***优化方法 |
CN110531612A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-12-03 | 佛山科学技术学院 | 一种分数阶pid控制器的参数整定方法 |
CN110888317A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-03-17 | 广东技术师范大学 | 一种pid控制器参数智能优化方法 |
CN112000003A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-27 | 新疆大学 | 一种基于分数阶控制器的氧化槽的温度控制方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117590748A (zh) * | 2023-11-20 | 2024-02-23 | 中国三峡建工(集团)有限公司 | 一种水电站机组一体化控制***及方法 |
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