一种水轮发电机组励磁系统参数辨识方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电力系统参数优化技术领域，更具体地，涉及一种水轮发电机组励磁 系统参数辨识方法。
【背景技术】
[0002] 在电力系统正常运行或事故状态下，水轮发电机励磁系统起着重要的作用。它具 有控制电压，控制无功功率的分配，提高水轮发电机并联运行的稳定性，改善电力系统的稳 定性的能力。然而过去电力部门常常使用典型参数，难以真实的反映电力系统的动态特性。 而电力系统中水轮发电机组励磁系统的模型和参数的准确程度直接关系到系统的安全稳 定运行水平。因此，对现场运行的励磁系统进行辨识实验，根据现场采集的数据进行励磁系 统参数辨识是一项非常重要的工作。
[0003]我国电力系统中常用的励磁系统参数辨识方法多为频域或时域辨识方法，包括快 速傅里叶变换（fastFouriertransform，FFT)、最小二乘法（Leastsquaresmethod， LSE)、分段线性多项式函数法(Piecewiselinerpolynomialfunction，PLPE)。上述辨识 方法原理明了、简便易行，都已经在我国电力系统中得到实际的应用。然而，这些方法是针 对线性系统的参数辨识，但是励磁系统中往往存在一些非线性环节，如限幅环节等，因此在 辨识非线性励磁系统时仍然存在不足。如果要用上述方法辨识励磁系统，需要做线性化处 理，所辨识的结果无法准确反映非线性系统的动态特性。为此有人提出将智能优化算法用 于励磁系统的参数辨识。粒子群优化算法(particleswarmoptimization，PS0)，引力搜索 算法(gravitationalsearchalgorithm，GSA)已经被应用于励磁系统的参数辨识，克服了 频域法和时域法的缺点，可以有效的辨识出系统参数。但是PS0和GSA在搜索最优解的过程 中仍然存在不足，容易陷入局部最优值，导致最终无法搜索到全局最优值。
【发明内容】
[0004]针对传统方法的不足，本发明提出了一种基于新型启发式优化算法的水轮发电机 组励磁系统参数辨识方法，可以有效辨识出系统参数，具有很好的实用价值。
[0005]为了实现上述目的，本发明提供了一种水轮发电机组励磁系统参数辨识方法，包 括如下步骤：
[0006]步骤（1):建立水轮发电机组励磁系统仿真模型，确定待辨识参数。水轮发电机组 励磁系统结构如图1所示，所述的系统包括PID控制器、放大单元、励磁机、水轮发电机、测量 单元。具体的，该励磁系统是一个典型的反馈控制系统，通过测量单元测量到的水轮发电机 机端电压与给定的参考电压比较，得到系统输出的偏移量，此偏移量经过PID控制器产生控 制信号，再经过放大单元放大后作用于励磁机，实现对励磁电压的调节，达到进一步调节水 轮发电机机端电压的目的。常用控制器包括，PID控制器以及分数阶PID控制器、模糊PID控 制器等改进型PID控制器。为方便说明，本发明以PID控制器作为励磁系统控制器。图1中Vref 为参考电压，V。为PID控制器输出，Vr为放大单兀输出，Vf为励磁机输出，Vt为水轮发电机机 端电压，Vs为传感器输出。其中kA，TA分别为放大单元增益和时间常数，kE，TE分别为励磁机增 益和时间常数，别为水轮发电机增益和时间常数，ks，TS分别为传感器增益和时间常 数。需要辨识的参数向量为
[0007]步骤(2):采集实际励磁系统动态过程数据。对实际励磁系统进行电压阶跃扰动试 验，采集实际励磁系统动态过程数据，动态过程数据包括各环节输出，即放大单元输出Vr， 励磁机输出Vf，水轮发电机机端电压Vt和传感器输出Vs;
[0008] 步骤(3):建立励磁系统参数辨识目标函数。采用实际系统输出与辨识系统输出的 加权误差平方和作为参数辨识的目标函数。目标函数定义如下：
[0009]
[0010] 其中1为系统输出采样点数，S为系统输出个数，W= [W1，W2，W3，W4 ]权重， 没=1?，:.,Γ(?，,]是待辨识参数。在相同系统输入下，为实际系统输出为yj(k)e{VR(k)，VF(k)，Vt(k)，Vs(k)};辨识系统输出为 {&(>),4(4),0,(A-)，G(幻}。其中，/_.(》). 是系统待辨识参数的函数，当参数向量g发生变化时，利用步骤（1)建立的仿真系统得到四 个系统输出，即四组输出曲线，用离散序列表不为：以_找心.轉，..6#)，,?^(幻:.，^=1，....爲，计算 对应的目标函数值，通过极小化目标函数，求取系统待辨识参数；
[0011] 步骤(4):运用启发式优化算法求解励磁系统参数辨识的目标函数，得到待辨识系 统参数。辨识步骤如下：
[0012] Step1:算法初始化:设置算法参数，包括群体规模N、最大迭代次数T、个体随机搜 索数量阶，淘汰幅度系数〇、跳跃阈值p;确定搜索待辨识参数的取值范围为[BL，Bu]，具体kA 已[l^A,min，kA,max]，ΤΑ已[TA,min，TA,max]，1? 已[1?,min，1?,max]，ΤΕ已[TE,min，TE,max]kc已[kc,min，kc,max]，TG已[TG,min，TG,max]，ks已[ks,min，ks,max]，TS已[TS,min，TS,max]，艮PBl- [kA,min,A,min, kE，min,TE，min，kG，min,TG，min，ks，min,Ts，min] 原I石兹系统{寸务辛识参数]白勺取小{直，Bu-[kA,max, TA,max，kE,max，TE,max，kG,max，TG,max，ks,max，TS,max]表励磁系统彳寸辨识参数的取大值。在角牛;??间[Bl,Bu]中随机初始化群体中所有个体的位置向量，其一组位置向量表示为Xi=[kA,τΑ,kE, te，kG, ,ks,ts]。设置最大迭代次数为T，令当前迭代次数t= 0;
[0013]Step2:计算个体的目标函数
并寻找群体目标 函数最小值，具有最小目标函数值的个体确定为当前最优个体XB(t);
[0014]Step3:对所有个体Xi(t)(i=l，···，N)进行个体随机搜索；
[0015]Step3.1:令个体搜索次数1 = 0;
[0016]Step3·2:观望一个位置X广(，），计算
[0017]
[0018]rand为(0，1)之间随机数，eplay为观望步长，eplay= 〇. 1 · ||Bu_Bl|| ;
[0019]Step3.3:计算下一个当前位置ΖΓ^(?)
[0020]
[0021] rand为(0，1)之间随机数，estep为惯性步长，estep = 〇.2 ·I|Bu-Bl|I;
[0022] Step3.4:1 = 1+1，如果l〈Ni，转至Step3.2;否则，转至Step4;
[0023]Step4:按照个体位置更新公式更新个体位置向量Xi(t)，i=l，…，N:
[0024]
[0025]其中，为中第i个个体与当前最优个体的距离向量，随机数ci= 2 ·rand，C2= (2 ·rand-l)exp(-10 ·t/T);由此可知ci为(0,2)之间的随机数，表示当前最优个体的号召 力，当Cl> 1时，表示当前最优个体的影响力增强，反之减弱;C2为动态随机数；
[0026]Step5:判断个体是否需要被淘汰并重新初始化：
[0027]Step5.1:如果第i个个体满足公式则该个体被淘汰并重新初始化：
[0028]
[0029]其中，是t代种群所有个体目标函数值的平均值，是最小的目标函数值， ω是一个随迭代次数而线性递增的参数
，取值范围为[-0,0];
[0030]Step5.2:被淘汰的个体初始化：
[0031] Xi=rand(1,D)X(Bu-Bl) +Bl
[0032] 其中，D为位置向量维数，D=8;
[0033] Step6:判断是否连续p代当前最优个体位置未发生移动，如果是，则认为种群灭 亡，按照式下式反演重构新的种群：
[0034]
[0035]其中R为反演半径，R= 0.1 · |IBu-BlI| ;rand为(0，1)之间随机数，p为跳跃阈值；
[0036]Step7:t=t+l，如果t>T，算法结束，输出最优位置向量即当前最优个体位置作为 终解;否则，转入Step2。所述的最优位置向量即为系统待辨识参数向量。
[0037]与现有技术相比，利用本发明所述方法辨识励磁系统参数时，可以搜索到更小的 目标函数值，能得到更精确的辨识参数。更精确的辨识参数使得辨识系统输出与实际系统 输出吻合较好。
【附图说明】
[0038]图1为本发明水轮发电机组励磁系统传递函数框图；
[0039]图2为本发明所述方法的辨识系统输出与实际系统输出比较；
[0040]图3为传统GSA方法的辨识系统输出与实际系统输出比较。
【具体实施方式】
[0041] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0042] 为说明本发明效果，下面以某一水轮发电机组励磁系统作为本发明的实施对象对 本发明方法进行进一步的说明：
[0043] 步骤（1):建立水轮发电机组励磁系统仿真模型，确定待辨识参数。励磁系统结构 图如图1所示，包括PID控制单元、放大单元、励磁机、水轮发电机、测量单元。图1中Vrrf为参 考电压，V。为PID控制器输出，Vr为放大单元输出，Vf为励磁机输出，Vt为水轮发电机机端电 压，Vs为传感器输出。其中kA，TA分别为放大单元增益和时间常数，kE，TE分别为励磁机增益和 时间常数，kC，T(^别为水轮发电机增益和时间常数，ks，is分别为传感器增益和时间常数。 需要辨识的参数向量为<9 =μ,,rP ^, &,&U对水轮发电机组励磁仿真系统进行 电压阶跃试验，采集仿真系统输出，包括放大单元输出VR，励磁机输出VF，水轮发电机机端电 压Vt和传感器输出Vs。电压扰动Vref = 1，仿真时间为3秒，仿真步长为0.01秒；
[0044]步骤(2):在电压扰动Vrrf=l时，对实际励磁系统进行电压阶跃扰动试验，采集实 际系统输出，采样时间为3秒，采样间隔为0.01秒。动态过程数据包括各环节输出，S卩：放大 单兀输出Vr，励磁机输出Vf，水轮发电机机端电压Vt和传感器输出Vs;
[0045]步骤(3):建立励磁系统参数辨识目标函数。采用实际系统输出与辨识系统输出的 加权误差平方和作为参数辨识的目标函数。目标函数定义如下：
[0046
[0047] 其中W= [Wl，W2，W3，W4]为各环节权重。备=1>4，.1^,4,1^,1^,&.，^3/；|是待辨识参 数。根据系统输出对参数的灵敏度来计算权重，得到的权重为：W= [0.3259，0.4923， 0.1346，0.0472]。具体计算过程参考文献:李超顺.水电机组控制系统辨识及故障诊断研究 [D] ·华中科技大学，2010 ·D01:10 · 7666/cLdl