CN117590748B - 一种水电站机组一体化控制***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种水电站机组一体化控制***及方法,其***包括:若干个采集装置,采集水电站机组的多个性能参数;上位机,根据多个性能参数构建多目标函数以及约束条件,并根据多目标函数以及约束条件建立多参数优化模型,基于所述多参数优化模型对多个性能参数进行优化调整后得到修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数;控制器,根据所述修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数对所述水电站机组进行控制。本发明通过采集影响水电站机组一体化稳定控制的主要因素,再通过对这些参数进行多参数优化分析后确定修正后的参数值,最后在修正后的参数范围内进行水电站机组的平稳控制。
Description
技术领域
本发明涉及水电站机组管理控制技术领域,具体涉及一种水电站机组一体化控制***及方法。
背景技术
水力发电站一般包括水电站机组转轮室、发电机组、变压设备等,其利用流动的海水、江水、河水产生动能来实现发电。随着技术的不断发展和创新,水电站机组需要实现一体化控制,如对水轮机、水轮发电机、站用变、油/气/水***进行统一部署与一体化控制,然而在实现一体化控制的进程中,存在着因不同***/设备之间的不同性能参数的相互影响,从而导致一体化控制的难以预见性,如发电机的线圈温度会影响到各个电气参数、压缩机的压力会影响到润滑油压力等。因此,在此背景下,水电站机组需要在实现一体化就控制的前提下尽量保证不同性能参数的平稳性,削弱或减少不同性能参数相关之间的影响。
因此,亟需提出一种水电站机组一体化控制***及方法解决上述技术问题。
发明内容
有鉴于此,有必要提供一种水电站机组一体化控制***及方法,用以解决现有技术中存在着因不同***/设备之间的不同性能参数的相互影响,从而导致一体化控制的难以预见性和稳定性较差的技术问题。
一方面,本发明提供了一种水电站机组一体化控制***,包括:
若干个采集装置,与所述水电站机组通信连接,用于采集水电站机组的多个性能参数,所述多个性能参数至少包括温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数;
上位机,与所述若干个采集装置均通信连接,用于根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数,构建多目标函数以及约束条件,并根据所述多目标函数以及约束条件建立多参数优化模型,基于所述多参数优化模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化调整后得到修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数;
控制器,与所述上位机通信连接,用于根据所述修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数对所述水电站机组进行控制。
在可能的一些实施方式中,所述上位机包括函数构建模块、约束条件确定模块以及优化模型建立模块;
所述函数构建模块用于根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数两两的相关性,构建所述多目标函数;
所述约束条件确定模块用于根据预设的多目标优化算法确定所述多目标函数的约束条件;
所述优化模型建立模块用于根据所述多目标函数和所述约束条件构建所述多参数优化模型。
在可能的一些实施方式中,所述函数构建模块包括相关系数确定模块、无量纲转换模块、权重分配模块以及分量叠加模块;
所述相关系数确定模块用于根据温度对压力的影响程度确定温压相关系数、根据压力对温度的影响程度确定压温相关系数、根据温度对电性的影响程度确定温电相关系数、根据电性对温度的影响程度确定电温相关系数、根据压力对电性的影响程度确定压电相关系数、根据电性对压力的影响程度确定电压相关系数、根据温度对开关量的影响程度确定温开关相关系数、根据压力对开关量的影响程度确定压开关相关系数、根据电性对开关量的影响程度确定电开关相关系数;
无量纲转换模块用于将所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的参数分别转换为对应的无量纲函数;
所述权重分配模块用于根据所述温压相关系数、压温相关系数、温电相关系数、电温相关系数、压电相关系数、电压相关系数、温开关相关系数、压开关相关系数以及电开关相关系数对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的无量纲函数进行权重分配后得到对应的分量函数;
所述分量叠加模块用于将所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数分别对应的分量函数进行相加得到所述多目标函数。
在可能的一些实施方式中,所述多目标函数的表达式为:
Min(G(x))=Min(ω1·β21·γ31·T(x)+ω2·α12·γ32·P(x)+
ω3·α13·β23·L(x)+ω4·α14·β24·γ34·S(x))
其中,ω1、ω2、ω3、ω4分别为温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数的权重值,α12为温压相关系数、α13为温电相关系数、α14为温开关相关系数、β21为压温相关系数、β23为压电相关系数、β24为压开关相关系数、γ31为电温相关系数、γ32为电压相关系数、γ34为电开关相关系数,T(x)、P(x)、L(x)、S(x)分别为温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的无量纲参数函数。
在可能的一些实施方式中,所述无量纲转换模块包括单位转换模块、参数编码模块以及关系匹配模块;
所述单位转换模块用于将所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的物理量转换为无量纲数并设定基数;
参数编码模块用于根据预设规则将所有无量纲数在基数的基础上生成子编号进行编码;
关系匹配模块用于根据所述子编码建立无量纲数与所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数的匹配关系。
在可能的一些实施方式中,所述约束条件确定模块包括多目标优化算法构建模块、优化约束范围确定模块以及约束条件生成模块;
所述多目标优化算法构建模块用于基于遗传算法构建多目标优化算法模型;
所述优化约束范围确定模块用于基于所述多目标优化算法模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化,得到优化约束范围;
约束条件生成模块用于根据所述优化约束范围构建约束条件。
在可能的一些实施方式中,所述优化约束范围确定模块包括初始群体生成模块、适应度确定模块以及约束范围模块;
所述初始群体生成模块用于根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数的初始范围,随机生成初始群体;
所述适应度确定模块用于根据多目标函数确定所述初始群体中个体的适应度值;
所述约束范围模块用于根据遗传算法终止准则,确定所述初始群体的进化代数是否满足预设终止条件,若是,得到所述约束范围,若否,根据所述适应值进行选择操作、交叉操作以及变异操作,然后重复获取所述适应值直至所述初始群体的进化代数满足预设终止条件。
在可能的一些实施方式中,所述约束条件为:
ω1≥ω2≥ω3≥ω4;
0.2≤α12≤0.5;0.4≤α13≤0.8;0.1≤α14≤0.7;
0.1≤β21≤0.3;0.4≤β23≤0.9;0.2≤β24≤0.3;
0.3≤γ31≤0.5;0.2≤γ32≤0.4;0.9≤γ34≤1。
在可能的一些实施方式中,所述上位机还包括修正模块;
所述修正模块用于基于所述多参数优化模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化调整后得到修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数。
另一方面,本发明还提供了一种水电站机组一体化控制方法,适用于上述任意一种可能的实现方式中的水电站机组一体化控制***,所述水电站机组一体化控制方法包括:
采集水电站机组的多个性能参数,所述多个性能参数至少包括温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数;
根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数,构建多目标函数以及约束条件,并根据所述多目标函数以及约束条件建立多参数优化模型,基于所述多参数优化模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化调整后得到修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数;
根据所述修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数对所述水电站机组进行控制。
采用上述实施例的有益效果是:本发明提供的水电站机组一体化控制***,通过采集影响水电站机组一体化稳定控制的主要因素,即:温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数,再通过对这些参数进行多参数优化分析后确定修正后的参数值,最后在修正后的参数范围内进行水电站机组的平稳控制。
进一步的,通过多目标参数分析能够通过无量纲的方式来找出主要因素之间的影响程度和关联程度,从而构建优化模型,通过优化模型进行参数调整,从而解决水电站机组的因不同***/设备之间的不同性能参数的相互影响,从而导致一体化控制的难以预见性和稳定性较差的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的水电站机组一体化控制***一个实施例的结构示意图;
图2为本发明提供的上位机一个实施例的结构示意图;
图3为本发明提供的函数构建模块一个实施例的结构示意图;
图4为本发明提供的无量纲转换模块一个实施例的结构示意图;
图5为本发明提供的约束条件确定模块一个实施例的结构示意图;
图6为本发明提供的优化约束范围确定模块一个实施例的结构示意图;
图7为本发明提供的水电站机组一体化控制方法一个实施例的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应当理解,示意性的附图并未按实物比例绘制。本发明中使用的流程图示出了根据本发明的一些实施例实现的操作。应当理解,流程图的操作可以不按顺序实现,没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外,本领域技术人员在本发明内容的指引下,可以向流程图添加一个或多个其他操作,也可以从流程图中移除一个或多个操作。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明实施例提供了一种水电站机组一体化控制***及方法,以下分别进行说明。
图1为本发明提供的水电站机组一体化控制***的一个实施例结构示意图,如图1所示,水电站机组一体化控制***10包括:
若干个采集装置11,与所述水电站机组20通信连接,用于采集水电站机组的多个性能参数,所述多个性能参数至少包括温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数,其中,若干个采集装置11包括采集装置1、采集装置2,…,采集装置n;
上位机12,与所述若干个采集装置11均通信连接,用于根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数,构建多目标函数以及约束条件,并根据所述多目标函数以及约束条件建立多参数优化模型,基于所述多参数优化模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化调整后得到修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数;
控制器13,与所述上位机12通信连接,用于根据所述修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数对所述水电站机组进行控制。
需要说明的是,温度参数包括但不限定于电机温度、水轮机温度、油路管道温度、主变油温、电机定子线圈温度等;压力参数包括但不限定于水导进口压力、润滑油压力、压缩空气压力等;电性参数包括但不限定于电机、变压器等设备的电流、电压、频率、功率等;开关量参数包括但不限定于变电所、机组、泵站辅机设备等设备的电气开关状态等信号参数。除此之外,性能参数还包括主机转速、叶片角度、闸门等、水位、流速、流量等参数。在此不一一赘述。
可以理解的是,上位机12为具有数据和信号处理能力的处理器或相关设备,其至少包括存储器和处理器。
需要说明的是,控制器13可以为可编程控制器,如FPGA、DSP等,其能够根据处理器发来的信号或者指令,生成或调整相关参数设置,从而对水电站机组进行参数调整。
与现有技术相比,本发明提供的水电站机组一体化控制***10通过采集影响水电站机组一体化稳定控制的主要因素,即:温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数,再通过对这些参数进行多参数优化分析后确定修正后的参数值,最后在修正后的参数范围内进行水电站机组的平稳控制。
进一步的,通过多目标参数分析能够通过无量纲的方式来找出主要因素之间的影响程度和关联程度,从而构建优化模型,通过优化模型进行参数调整,从而解决水电站机组的因不同***/设备之间的不同性能参数的相互影响,从而导致一体化控制的难以预见性和稳定性较差的技术问题。
在本发明的一些实施方式中,请参阅图2,所述上位机12包括函数构建模块121、约束条件确定模块122以及优化模型建立模块123;
所述函数构建模块121用于根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数两两的相关性,构建所述多目标函数;
所述约束条件确定模块122用于根据预设的多目标优化算法确定所述多目标函数的约束条件;
所述优化模型建立模块123用于根据所述多目标函数和所述约束条件构建所述多参数优化模型。
需要说明的是,为了确定或了解不同***/设备之间的不同性能参数存在的相互影响,本发明实施例分析了主要因素(温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数)之间的相关性,从而依据其影响关系构建函数,从而通过数字建模的方式来探究其内在联系,以实现稳定性一体化控制的合理性。
在本发明的一些实施方式中,请参阅图3,所述函数构建模块121包括相关系数确定模块1211、无量纲转换模块1212、权重分配模块1213以及分量叠加模块1214;
所述相关系数确定模块1211用于根据温度对压力的影响程度确定温压相关系数、根据压力对温度的影响程度确定压温相关系数、根据温度对电性的影响程度确定温电相关系数、根据电性对温度的影响程度确定电温相关系数、根据压力对电性的影响程度确定压电相关系数、根据电性对压力的影响程度确定电压相关系数、根据温度对开关量的影响程度确定温开关相关系数、根据压力对开关量的影响程度确定压开关相关系数、根据电性对开关量的影响程度确定电开关相关系数;
无量纲转换模块1212用于将所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的参数分别转换为对应的无量纲函数;
所述权重分配模块1213用于根据所述温压相关系数、压温相关系数、温电相关系数、电温相关系数、压电相关系数、电压相关系数、温开关相关系数、压开关相关系数以及电开关相关系数对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的无量纲函数进行权重分配后得到对应的分量函数;
所述分量叠加模块1214用于将所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数分别对应的分量函数进行相加得到所述多目标函数。
需要说明的是,经过分析后,本发明实施例找到了温度、压力以及电性参数相互之间的影响关系,以及温度、压力以及电性参数对开关量参数的影响程度,从而确定相关系数。
在具体的实施方式中,所述多目标函数的表达式为:
Min(G(x))=Min(ω1·β21·γ31·T(x)+ω2·α12·γ32·P(x)+
ω3·α13·β23·L(x)+ω4·α14·β24·γ34·S(x))
其中,ω1、ω2、ω3、ω4分别为温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数的权重值,α12为温压相关系数、α13为温电相关系数、α14为温开关相关系数、β21为压温相关系数、β23为压电相关系数、β24为压开关相关系数、γ31为电温相关系数、γ32为电压相关系数、γ34为电开关相关系数,T(x)、P(x)、L(x)、S(x)分别为温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的无量纲参数函数。
可以理解的是Min()是指取最小值,其在具体实施例中可以选择一定最小范围值。
在本发明的一些实施方式中,请查阅图4,所述无量纲转换模块1212包括单位转换模块12121、参数编码模块12122以及关系匹配模块12123;
所述单位转换模块12121用于将所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的物理量转换为无量纲数并设定基数;
参数编码模块12122用于根据预设规则将所有无量纲数在基数的基础上生成子编号进行编码;
关系匹配模块12123用于根据所述子编码建立无量纲数与所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数的匹配关系。
需要说明的是,单位转换模块12121具体是根据对应物理量的上下限和常规值进行分级划分为无量纲数,如以温度参数为例,见表1:
表1:温度参数物理量与无量纲转换表
物理量 | 无量纲数 |
<-40℃ | 1 |
[-40℃,0℃] | 2 |
[1℃,40℃] | 3 |
[40℃,100℃] | 4 |
[100℃,800℃] | 5 |
可以理解的是,上述转换表为一个示例,在实际实例时可以采用其他的转换方式,在此不赘述其他转换方式。
在本发明的一些实施方式中,请查阅图5,所述约束条件确定模122包括多目标优化算法构建模块1221、优化约束范围确定模块1222以及约束条件生成模块1223;
所述多目标优化算法构建模块1221用于基于遗传算法构建多目标优化算法模型;
所述优化约束范围确定模块1222用于基于所述多目标优化算法模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化,得到优化约束范围;
约束条件生成模块1223用于根据所述优化约束范围构建约束条件。
在具体的一些实施方式中,请查阅图6,所述优化约束范围确定模块1222包括初始群体生成模块12221、适应度确定模块12222以及约束范围模块12223;
所述初始群体生成模块12221用于根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数的初始范围,随机生成初始群体;
所述适应度确定模块12222用于根据多目标函数确定所述初始群体中个体的适应度值;
所述约束范围模块12223用于根据遗传算法终止准则,确定所述初始群体的进化代数是否满足预设终止条件,若是,得到所述约束范围,若否,根据所述适应值进行选择操作、交叉操作以及变异操作,然后重复获取所述适应值直至所述初始群体的进化代数满足预设终止条件。
需要说明的是,优化约束范围确定模块1222主要是利用遗传算法来对温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数的整体性情况进行优化设置,从而得出大致约束条件。
在本发明的一些实施方式中,所述约束条件为:
ω1≥ω2≥ω3≥ω4;
0.2≤α12≤0.5;0.4≤α13≤0.8;0.1≤α14≤0.7;
0.1≤β21≤0.3;0.4≤β23≤0.9;0.2≤β24≤0.3;
0.3≤γ31≤0.5;0.2≤γ32≤0.4;0.9≤γ34≤1。
在本发明的一些实施方式中,所述上位机还包括修正模块;
所述修正模块用于基于所述多参数优化模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化调整后得到修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数。
综上,本发明提供的水电站机组一体化控制***通过无量纲转换、目标函数和约束条件的函数优化确定修正参数,从而通过修正参数进行一体化控制,实现了一体化控制的平稳性。
本发明实施例还提供了一种水电站机组一体化控制方法,适用于上述任意一个实施例中的水电站机组一体化控制***10,如图7所示,水电站机组一体化控制方法包括:
S701、采集水电站机组的多个性能参数,所述多个性能参数至少包括温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数;
S702、根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数,构建多目标函数以及约束条件,并根据所述多目标函数以及约束条件建立多参数优化模型,基于所述多参数优化模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化调整后得到修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数;
S703、根据所述修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数对所述水电站机组进行控制。
上述实施例提供的水电站机组一体化控制方法可实现上述水电站机组一体化控制***实施例中描述的技术方案,上述各流程具体实现的原理可参见上述水电站机组一体化控制***实施例中的相应内容,此处不再赘述。
本领域技术人员可以理解,实现上述实施例方法的全部或部分流程,可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,程序可存储于计算机可读存储介质中。其中,计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上对本发明所提供的水电站机组一体化控制***及方法进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种水电站机组一体化控制***,其特征在于,包括:
若干个采集装置,与所述水电站机组通信连接,用于采集水电站机组的多个性能参数,所述多个性能参数至少包括温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数;
上位机,与所述若干个采集装置均通信连接,用于根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数,构建多目标函数以及约束条件,并根据所述多目标函数以及约束条件建立多参数优化模型,基于所述多参数优化模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化调整后得到修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数,其中,所述多目标函数的表达式为:
其中,、/>、/>、/>分别为温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数的权重值,为温压相关系数、/>为温电相关系数、/>为温开关相关系数、/>为压温相关系数、为压电相关系数、/>为压开关相关系数、/>为电温相关系数、/>为电压相关系数、/>为电开关相关系数,/>、/>、/>、/>分别为温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的无量纲参数函数;
控制器,与所述上位机通信连接,用于根据所述修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数对所述水电站机组进行控制。
2.根据权利要求1所述的水电站机组一体化控制***,其特征在于,所述上位机包括函数构建模块、约束条件确定模块以及优化模型建立模块;
所述函数构建模块用于根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数两两的相关性,构建所述多目标函数;
所述约束条件确定模块用于根据预设的多目标优化算法确定所述多目标函数的约束条件;
所述优化模型建立模块用于根据所述多目标函数和所述约束条件构建所述多参数优化模型。
3.根据权利要求2所述的水电站机组一体化控制***,其特征在于,所述函数构建模块包括相关系数确定模块、无量纲转换模块、权重分配模块以及分量叠加模块;
所述相关系数确定模块用于根据温度对压力的影响程度确定温压相关系数、根据压力对温度的影响程度确定压温相关系数、根据温度对电性的影响程度确定温电相关系数、根据电性对温度的影响程度确定电温相关系数、根据压力对电性的影响程度确定压电相关系数、根据电性对压力的影响程度确定电压相关系数、根据温度对开关量的影响程度确定温开关相关系数、根据压力对开关量的影响程度确定压开关相关系数、根据电性对开关量的影响程度确定电开关相关系数;
无量纲转换模块用于将所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的参数分别转换为对应的无量纲函数;
所述权重分配模块用于根据所述温压相关系数、压温相关系数、温电相关系数、电温相关系数、压电相关系数、电压相关系数、温开关相关系数、压开关相关系数以及电开关相关系数对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的无量纲函数进行权重分配后得到对应的分量函数;
所述分量叠加模块用于将所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数分别对应的分量函数进行相加得到所述多目标函数。
4.根据权利要求3所述的水电站机组一体化控制***,其特征在于,所述无量纲转换模块包括单位转换模块、参数编码模块以及关系匹配模块;
所述单位转换模块用于将所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数对应的物理量转换为无量纲数并设定基数;
参数编码模块用于根据预设规则将所有无量纲数在基数的基础上生成子编号进行编码;
关系匹配模块用于根据所述子编码建立无量纲数与所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数的匹配关系。
5.根据权利要求2所述的水电站机组一体化控制***,其特征在于,所述约束条件确定模块包括多目标优化算法构建模块、优化约束范围确定模块以及约束条件生成模块;
所述多目标优化算法构建模块用于基于遗传算法构建多目标优化算法模型;
所述优化约束范围确定模块用于基于所述多目标优化算法模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化,得到优化约束范围;
约束条件生成模块用于根据所述优化约束范围构建约束条件。
6.根据权利要求5所述的水电站机组一体化控制***,其特征在于,所述优化约束范围确定模块包括初始群体生成模块、适应度确定模块以及约束范围模块;
所述初始群体生成模块用于根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数的初始范围,随机生成初始群体;
所述适应度确定模块用于根据多目标函数确定所述初始群体中个体的适应度值;
所述约束范围模块用于根据遗传算法终止准则,确定所述初始群体的进化代数是否满足预设终止条件,若是,得到所述约束范围,若否,根据所述适应值进行选择操作、交叉操作以及变异操作,然后重复获取所述适应值直至所述初始群体的进化代数满足预设终止条件。
7.根据权利要求6所述的水电站机组一体化控制***,其特征在于,所述约束条件为:
;
;/>;/>;
;/>;/>;
;/>;/>。
8.根据权利要求2所述的水电站机组一体化控制***,其特征在于,所述上位机还包括修正模块;
所述修正模块用于基于所述多参数优化模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化调整后得到修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数。
9.一种水电站机组一体化控制方法,其特征在于,适用于权利要求1-8中任意一项所述的水电站机组一体化控制***,所述水电站机组一体化控制方法包括:
采集水电站机组的多个性能参数,所述多个性能参数至少包括温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数;
根据所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数,构建多目标函数以及约束条件,并根据所述多目标函数以及约束条件建立多参数优化模型,基于所述多参数优化模型对所述温度参数、压力参数、电性参数以及开关量参数进行优化调整后得到修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数;
根据所述修正温度参数、修正压力参数、修正电性参数以及修正开关量参数对所述水电站机组进行控制。
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103593508A (zh) * | 2013-10-23 | 2014-02-19 | 广东电网公司电力科学研究院 | 大型抽水蓄能电站通用仿真平台 |
CN105182917A (zh) * | 2015-04-02 | 2015-12-23 | 重庆新世纪电气有限公司 | 中小型水电站智能控制***及其方法 |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6816949B2 (ja) * | 2014-11-26 | 2021-01-20 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 発電プラント発電ユニットの制御を強化するための方法 |
CN109584099B (zh) * | 2018-10-24 | 2021-08-31 | 华中科技大学 | 电网调峰的水电站短期多目标发电计划编制方法及*** |
CN110380429B (zh) * | 2019-05-17 | 2023-01-03 | 武汉大学 | 一种兼顾阻尼特性的水电机组一次调频多目标优化方法 |
CN111222711B (zh) * | 2020-01-16 | 2022-04-08 | 大连理工大学 | 一种基于指标联动分析的电力***调峰调度多目标优化方法 |
CN111476475B (zh) * | 2020-04-01 | 2023-10-13 | 贵州黔源电力股份有限公司 | 多约束条件下梯级水电站短期优化调度方法 |
CN112084589B (zh) * | 2020-08-31 | 2021-12-17 | 西安理工大学 | 基于轴面流速控制的轴贯流式水轮机转轮叶片优化方法 |
CN112083700A (zh) * | 2020-09-11 | 2020-12-15 | 国电金沙江旭龙水电开发有限公司 | 规模水电站施工期废污水零排放管控*** |
CN112464478B (zh) * | 2020-11-30 | 2023-06-30 | 中国长江电力股份有限公司 | 一种水轮机调速***的控制规律优化方法及装置 |
CN113238486B (zh) * | 2021-06-03 | 2023-01-10 | 国家电网有限公司 | 一种自适应的多机水电站调速器参数调控方法 |
CN114626249A (zh) * | 2022-04-06 | 2022-06-14 | 洲际海峡能源科技有限公司 | 钻井作业参数多目标优化方法及装置 |
CN114825624A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-07-29 | 广西大学 | 一种中小型水电站智能化改造方法 |
CN115453931A (zh) * | 2022-09-02 | 2022-12-09 | 湖南五凌电力科技有限公司 | 一种水电机组监控***有功功率控制的优化方法及装置 |
CN115796501A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-14 | 河海大学 | 一种梯级水电站群多层级多目标协同调度方法及*** |
CN116663733B (zh) * | 2023-06-02 | 2023-11-21 | 北京金河水务建设集团有限公司 | 一种基于调度模型的梯级泵站优化调控方法及*** |
-
2023
- 2023-11-20 CN CN202311551206.9A patent/CN117590748B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103593508A (zh) * | 2013-10-23 | 2014-02-19 | 广东电网公司电力科学研究院 | 大型抽水蓄能电站通用仿真平台 |
CN105182917A (zh) * | 2015-04-02 | 2015-12-23 | 重庆新世纪电气有限公司 | 中小型水电站智能控制***及其方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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