专利名称：汽轮机调节系统参数智能辨识方法
技术领域：
本发明属于汽轮机建模技术领域，具体涉及一种汽轮机调节系统参数智能辨识方法。
背景技术：
对汽轮机调节系统实施参数辨识，可以获得汽轮机调节系统模型各环节的参数，从而建立对应模型，对电网的稳定性分析计算具有重要意义。传统的汽轮机调节系统参数辨识方法，是人工手动进行辨识，由于参数辨识过程计算量很大，人工辨识存在较大的不确定性，因此，不同的辨识人员对同一试验数据进行辨识，可能得到的是完全不一样的参数结果，这样的情形非常不利于建立准确的汽轮机调速 系统模型；近年来，出现了采用遗传算法或微粒群算法，或采用神经网络算法对汽轮机调节系统参数进行计算机辨识的，但在同一时间内只能选择其中一种算法进行辨识，因此，辨识结果缺乏对比，准确性不高，不利于电网稳定性分析计算。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，针对现有技术存在的缺陷，提供一种汽轮机调节系统参数智能辨识方法。使用该方法可提高汽轮机调节系统参数辨识的效率和准确度。本发明的技术解决方案是，所提供的上述汽轮机调节系统参数智能辨识方法包括下述步骤(I)、数据去噪处理由于现场试验环境、数据采样装置质量以及电磁干扰等诸多因素的影响，用于汽轮机调节系统参数辨识的实测数据绝大部分都是夹杂了噪声的、非平稳信号生成的数据，因此需要去噪处理才能用于参数辨识。具体来说就是配置MATLAB软件，该MATLAB软件具备小波去噪功能及最小二乘法函数、单纯形法函数、遗传算法函数、模拟退火算法函数、微粒群算法函数，现场进行汽轮机调节系统参数试验，获得将用于参数辨识的汽轮机调节系统参数试验数据。然后使用常规方法，通过所述MATLAB软件的小波去噪功能，对用于参数辨识的汽轮机调节系统参数试验数据进行去噪处理；(2)、用最小二乘法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLAB软件的最小二乘法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值；(3)、用单纯形法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLAB软件的单纯形法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值；(4)、用遗传算法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLAB软件的遗传算法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值；(5)、用模拟退火算法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLAB软件的模拟退火算法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值；(6)、用微粒群算法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLAB软件的微粒群算法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值；(7)、辨识结果智能选出从上述步骤(2) (6)分别所得的辨识结果数据值中，删除其中的最大值和最小值，所余三个辨识结果数据值，计算其平均值，以及该所余三个辨识结果数据值分别与所获平均值的差值。若所得三个差值都小于或等于所述平均值的10%，则该所余三个辨识结果数据值均是合理的辨识结果数据值，取该平均值作为最终辨识结果数据值；若所得三个差值中有任何一个差值大于平均值的10%，则该所余三个辨识结果数据值中存在至少一个不合理的辨识结果数据值，取该所余三个辨识结果数据值的中间值作为最终辨识结果数据值。 本发明的技术核心是对用于汽轮机调节系统参数辨识的试验数据进行小波去噪，继而采用多种计算方法分别对去噪后的数据实施参数辨识，最后对辨识结果进行智能选出，从而提高了汽轮机调节系统参数辨识的效率和准确度。本发明的有益效果是使用本方法对汽轮机调节系统实施参数辨识，提高了汽轮机调节系统参数辨识的效率和准确度，十分有利于电网的稳定性分析计算。
具体实施例方式实施例I :(I)、数据去噪处理配置MATLAB R2009a软件，该MATLAB R2009a软件具备小波去噪功能及最小二乘法函数、单纯形法函数、遗传算法函数、模拟退火算法函数、微粒群算法函数，现场进行汽轮机调节系统参数试验，获得将用于参数辨识的汽轮机调节系统参数试验数据。然后使用常规方法，通过所述MATLAB R2009a软件的小波去噪功能，对用于参数辨识的汽轮机调节系统参数试验数据进行去噪处理；(2)、用最小二乘法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLABR2009a软件的最小二乘法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值；(3)、用单纯形法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLABR2009a软件的单纯形法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值；(4)、用遗传算法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤⑴所配置MATLABR2009a软件的遗传算法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值；(5)、用模拟退火算法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLABR2009a软件的模拟退火算法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值；(6)、用微粒群算法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLABR2009a软件的微粒群算法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值；(7)、辨识结果智能选出从上述步骤(2) (6)分别所得的辨识结果数据值中，删除其中的最大值和最小值，所余三个辨识结果数据值，计算其平均值，以及该所余三个辨识结果数据值分别与所获平均值的差值。所得 三个差值都小于或等于所述平均值的10%，则该所余三个辨识结果数据值均是合理的辨识结果数据值，取该平均值作为最终辨识结果数据值；实施例2 步骤(I) (6)同实施例I ；(7)、辨识结果智能选出从上述步骤(2) (6)分别所得的辨识结果数据值中，删除其中的最大值和最小值，所余三个辨识结果数据值，计算其平均值，以及该所余三个辨识结果数据值分别与所获平均值的差值。所得三个差值中有任何一个差值大于平均值的10%，则该所余三个辨识结果数据值中存在至少一个不合理的辨识结果数据值，取该所余三个辨识结果数据值的中间值作为最终辨识结果数据值。
权利要求
1. 一种汽轮机调节系统参数智能辨识方法，该方法包括下述步骤 (1)、数据去噪处理配置MATLAB软件，该MATLAB软件具备小波去噪功能及最小二乘法函数、单纯形法函数、遗传算法函数、模拟退火算法函数、微粒群算法函数，现场进行汽轮机调节系统参数试验，获得将用于参数辨识的汽轮机调节系统参数试验数据，然后使用常规方法，通过所述MATLAB软件的小波去噪功能，对用于参数辨识的汽轮机调节系统参数试验数据进行去噪处理； (2)、用最小二乘法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLAB软件的最小二乘法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值； (3)、用单纯形法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLAB软件的单纯形法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值； (4)、用遗传算法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLAB软件的遗传算法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值； (5)、用模拟退火算法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLAB软件的模拟退火算法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值； (6)、用微粒群算法进行参数辨识使用常规方法，通过步骤(I)所配置MATLAB软件的微粒群算法函数，对步骤(I)所得经过去噪处理的汽轮机调节系统参数试验数据进行参数辨识，得到辨识结果数据值； (7)、辨识结果智能选出从上述步骤(2) (6)分别所得的辨识结果数据值中，删除其中的最大值和最小值，所余三个辨识结果数据值，计算其平均值，以及该所余三个辨识结果数据值分别与所获平均值的差值，若所得三个差值都小于或等于所述平均值的10%，则该所余三个辨识结果数据值均是合理的辨识结果数据值，取该平均值作为最终辨识结果数据值；若所得三个差值中有任何一个差值大于平均值的10%，则该所余三个辨识结果数据值中存在至少一个不合理的辨识结果数据值，取该所余三个辨识结果数据值的中间值作为最终辨识结果数据值。
全文摘要
本发明介绍了一种汽轮机调节系统参数智能辨识方法，该方法包括下述步骤(1)数据去噪处理；(2)用最小二乘法进行参数辨识；(3)用单纯形法进行参数辨识；(4)用遗传算法进行参数辨识；(5)用模拟退火算法进行参数辨识；(6)用微粒群算法进行参数辨识；(7)辨识结果智能选出。本发明对用于汽轮机调节系统参数辨识的试验数据进行小波去噪，继而采用多种计算方法分别对去噪后的数据实施参数辨识，最后对辨识结果进行智能选出，从而提高了汽轮机调节系统参数辨识的效率和准确度。十分有利于电网的稳定性分析计算。
文档编号G05B17/02GK102968060SQ20121047889
公开日2013年3月13日 申请日期2012年11月22日 优先权日2012年11月22日
发明者朱晓星, 盛锴, 刘武林, 寻新 申请人:湖南省电力公司科学研究院, 湖南省湘电试验研究院有限公司, 国家电网公司