一种水轮机调节系统控制参数的优选方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于水力发电技术领域，更具体地，涉及一种水轮机调节系统控制参数的 优选方法，用于在水轮机调节系统中对控制器控制参数进行优选。
【背景技术】
[0002] 水轮机调节系统是水电机组的核心控制系统，承担着稳定机组频率和调节机组 功率的重任，工程应用中该系统采用的控制规律一般为比例积分微分控制器（Proportion IntegrationDifferentiation，PID)控制。PID控制参数对机组的调节品质和动态响应指 标有着决定性影响，如何优化PID参数成为工程应用中的难题。在实际运行中，PID控制参 数一般依赖专家整定，缺乏参数自动整定技术。在理论研究方面，有研究通过优化技术来整 定PID控制参数，常用的优化算法大多数为启发式优化算法。
[0003] 启发式优化算法是现代优化方法的重要分支，其思想大多来源于自然规律，包 括生物现象以及物理定律。传统的PID控制参数优选方法包括梯度法、单纯形法、遗传 (GeneticAlgorithm，GA)算法、粒子群优化（ParticleSwarm0ptimization，PS0)算法等。 它们各有优点，但也存在明显缺陷。梯度法要求目标函数连续可导；单纯形法受初值和计算 步长的影响较大，易于收敛于局部最优解；遗传算法需要进行复制、交叉与变异操作，进化 速度慢，易产生早熟收敛，并且其性能对参数有较大的依赖性；PS0算法在复杂优化问题求 解中存在早熟、陷入局部极小等不足。这些缺陷均可能导致算法无法获得最优的水轮机调 节系统控制参数。
【发明内容】
[0004] 针对传统方法的不足，本发明提出了一种水轮机调节系统控制参数的优选方法， 该方法基于新型启发式优化算法，能有效提尚水轮机调节系统控制品质，提尚该调节系统 稳定性。
[0005] 为了实现上述目的，本发明提供了一种水轮机调节系统控制参数的优选方法，包 括如下步骤：
[0006] 步骤（1):建立水轮机调节系统的仿真模型，水轮机调节系统如图1所示。所述水 轮机调节系统包括PID控制器、电液随动系统、引水系统与水轮机、发电机及负载。其中， 电液随动系统、引水系统与水轮机、发电机及负载构成控制对象，由PID控制器进行调节控 制。PID控制器根据机组频率偏差产生调节控制信号驱动电液随动系统，改变水轮机导叶开 度，水轮机进口流量随之发生改变，在水轮机导叶开度改变瞬间，引水系统中往往发生水锤 现象，导致水轮机蜗壳压力发生变化；水轮机进口流量和蜗壳压力的变化，会使水轮机力矩 发生改变，从而使水轮机力矩与发电机的负载阻力矩产生差值，发电机转速随之发生变化， 转速改变同步地调节了频率大小，达到调节机组频率的目的。需要指出的是，非线性PID控 制器和分数阶PID控制器等改进型PID控制器也可能应用在水轮机调节系统中，利用本方 法进行控制参数优选，也均在本发明的保护范围之内。在此，本发明以常规PID控制器作为 水轮机调节系统控制器来阐述本发明思想。PID控制器中KP、KjPKD分别为比例、积分和微 分增益，是需要整定的控制参数。当PID控制参数变化时，通过水轮机调节系统仿真模型可 以获得对应的系统输出；
[0007] 步骤（2):建立上述水轮机调节系统的控制参数优化目标函数，采用离散时间误 差绝对值积分（IntegralTimeAbsoluteError，ITAE)指标作为控制参数优化的目标函 数，目标函数定义为：
[0008]
[0009] 其中，优化变量KP、KjPK。分别为比例、积分和微分增益，c(k)为频率扰动值，为 一常数，X为机组频率响应，是水轮机调节系统输出，受控制参数影响，Ns为采样点数，T(k) 为时间序列；
[0010] 步骤（3):运用启发式优化算法求解步骤（2)中目标函数，获得最优控制参数。
[0011] St印1 :算法初始化：设置算法参数，包括群体规模N、总迭代数T、个体随机搜 索数量K，淘汰幅度系数σ、跳跃阈值p;确定PID控制参数范围，KPe[ΚΡι_，ΚΡι_]， Iε[KIimin,KIimax]，Kdg[KD,min，KD,max]，确走优化变里边界[Bl,Bj，Bl -[KPilllin,KImin,KDmin], B^= [KP，_，&_，&_]，KP，_，KP，_分别为比例控制系数的最小值和最大值， 分别为积分控制系数的最小值和最大值，&_，&_分别为微分控制系数的最小值和最大 值，在此区间初始化群体中所有个体的位置向量，个体位置向量&=[KpjKwKuLi= 1，. . .，N，代表一组控制参数；令当前迭代次数t= 0 ;
[0012] Step2 :计算个体的目标函数值Fit=?·ΙΤΑΕ(Χ?(?))，i= 1，· · ·，N。过程如下：从个 体i位置向量Xjt)解码得到控制参数，其中KP、K#P1^分别为位置向量中的第一、第二和 第三个元素，将控制参数代入步骤（1)中水轮机调节系统仿真模型，仿真得到系统状态变 量随时间的变化过程。得到控制器输出X，按照步骤（2)中目标函数得到个体i的目标函数 值FA进一步，计算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);
[0013] Step3:对所有个体X1;i= 1，...，N进行个体随机搜索，计算惯性向量
[0014] St印3· 1 :令个体搜索次数1 = 0 ;
[0015] 3七印3.2:观望一个位置叉广七），计算1产'（〇，；_=1，~，况：
[0016]
[0017] rand为（0,1)之间随机数，εplay为观望步长，εplay= 〇· 1 · ||Βυ_Β」| ;
[0018] St印3· 3 :计算下一个当前位置Z严(?)
[0019]
[0020] rand为（0,1)之间随机数，εstep为惯性步长，εstep= 0· 2 · ||Bu-BL| | ;
[0021] Step3· 4 :1 = 1+1，如果 1 <K，转至Step3· 2 ;否贝丨J，转至Step4 ;
[0022] St印4:计算每个个体受当前最优个体召唤向量
[0023]
[0024] 其中δ;为中第i个个体与当前最优个体的距离向量，随机数c 2 ·γβγκ!，c2 = (2 ·rand-1) (1-t/T)，rand为（0,1)之间随机数；由此可知ClS(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；(32为 动态随机数，其所以c2的随机范围由1线性递减到0;
[0025]Step5:按照个体位置更新公式更新个体位置：
[0026]
[0027]Step6:判断个体是否需要被淘汰并重新初始化：
[0028]Step6. 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：
[0029]
[0030] 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，#d(2_f-l)，取值范围为[_0, 0];
[0031] St印6. 2 :被淘汰的个体初始化：
[0032] X;=rand(l,D)X(BU-BL)+BL
[0033] 其中，D为位置向量维数，D= 3 ;
[0034] Step7: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，按照下式反演重构新的种群：
[0035]
[0036] 其中R为反演半径，R= 0. 1 · | | ;rand为（0，1)之间随机数，p为跳跃阈 值；
[0037]Step8:t=t+Ι，如果t>T，算法结束，输出当前最优个体位置作为终解；否则，转 入Step2。当前最优个体位置即为最优控制参数向量。
[0038] 与现有技术相比，本发明有如下优点和效果：
[0039] (1)本发明设计的水轮机调节系统控制参数的优选方法，采用一种新型启发式优 化算法优化目标函数，具有较高全局搜索能力，有效避免在寻优过程中过早陷入局部最优 的情况，从而获得更优的PID控制参数。
[0040] (2)与PS0优化等传统方法相比，本发明提出的参数优选方法获得的PID控制参数 能使水轮机调节系统频率偏差更小，调节速度更快，系统调节品质更高。
【附图说明】
[0041] 图1为本发明水轮机调节系统原理图；
[0042]图2为本发明水轮机调节系统仿真模型图；
[0043] 图3为本发明所述方法和PS0优化算法在水轮机调节系统PID控制参数优选求解 中收敛曲线对比图。
[0044] 图4为本发明所述方法和PS0优化算法优选得到的PID控制参数对应的系统频率 扰动对比图。
【具体实施方式】
[0045] 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。
[0046] 本发明涉及一种水轮机调节系统的控制参数优化，该系统包括PID控制器、电液 随动系统、引水系统、水轮机、发电机及负载，如图1所示。其中，电液随动系统、引水系统、 水轮机、发电机及负载组成控制对象，由PID控制器进行调节控制。本发明的目的是提出一 种该系统的控制参数优选方法，从而提高水轮机调节系统动态控制品质，提高该调节系统 稳定性。
[0047] 为说明本发明效果，下面以某一水轮机调节系统作为本发明的实施对象对本发明 方法进行详细说明：
[0048] 步骤（1):建立的水轮机调节系统仿真模型。水轮机调节系统如图2所示。图2 中，X，y表示机组转速相对值和导叶主接力器行程变化的相对值；c为机组转速控制指令； Ty为导叶主接力器响应时间常数；T"为实际微分环节的时间常数；s为拉氏算子；eqy为水 轮机流量对导叶主接力器行程的传递系数；ey为水轮机力矩对导叶主接力器行程的传递系 数；eqh为水轮机流量对水头的传递系数；eh为水轮机力矩对水头的传递系数；e"为水电机 组自调节系数；!；为有压引水系统水流惯性时间常数；1\为机组惯性时间常数;mgO为负荷 扰动值；q、h分别为机组流量与有压引水管道水压偏差相对值。
[0049] 设置水轮机调节系统的各种参数如表1、表2所示。调节系统中取负荷扰动mgO为 0. 02,采样时间为0. 01s，仿真时间设置为25s;
[0050] 表1水轮机调节系统时间常数参数设定表
[0051]
[0052] 表2水轮机调节系统传递系数参数设定表
[0053]
[0054] 步骤（2):建立上述水轮机调节系统的控制参数优化目标函数。采用ITAE指标作 为控制参数优化的目标函数：
[0055]
[0056] 其中c(k)为频率扰动值，此处为0. 02;x为机组频率响应；Ns为采样点数；T(k)为 时间序列，最大值设置为25s;
[0057] 步骤（3):运用启发式优化算法求解步骤（2)中目标函数，优选出最优PID控制参 数。
[0058]Step1 :设置新型启发式优化算法参数：总迭代数T= 100,群体规模N= 20,算 法其它参数设置如下：个体随机搜索数&= 3,淘汰幅度系数〇 =