基于改進粒子群算法的水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)建模研究.pdf

1、伴隨著現(xiàn)代化建設(shè)的步伐，我國電力系統(tǒng)取得了長足的發(fā)展，不但規(guī)模日益增大，而且組成也更加多樣及復雜化，在給經(jīng)濟建設(shè)提供巨大動力的同時也給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行帶來新的挑戰(zhàn)。水電機組作為電力系統(tǒng)的重要組成部分，在電力系統(tǒng)中具有舉足輕重的地位，由于承擔調(diào)峰調(diào)頻的重任，所以其運行狀態(tài)對電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行具有至關(guān)重要的影響。目前，電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析與計算中一般將水電機組及其控制裝置簡化，采用其簡化模型，這給系統(tǒng)穩(wěn)定計算帶來一定的便利，但是隨著時間的推移，

2、這種方法所得到的計算結(jié)果越來越不符合實際情況，必須建立更加精確的模型才能滿足電力系統(tǒng)穩(wěn)定及經(jīng)濟運行的需要。
　　 本文結(jié)合當前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，在對水電機組及其控制裝置即水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)進行深入研究的基礎(chǔ)上，建立了其詳細數(shù)學模型。該模型包含了水輪機控制裝置和被控制對象的各個重要組成部分，設(shè)定相關(guān)參數(shù)后即可進行動態(tài)仿真。對于控制裝置，由于模型參數(shù)物理意義明確，所以其模型參數(shù)根據(jù)相關(guān)實測數(shù)據(jù)進行計算得到。對于被控制對象，則因為模型參數(shù)比

3、較多且物理意義不甚明確，其參數(shù)通過系統(tǒng)辨識的方法得到。
　　 系統(tǒng)辨識的方法很多，比較經(jīng)典的有最小二乘法，線性回歸法等，與一些智能算法相比，其具有實現(xiàn)簡單，運行快速等特點，但是由于采用的都是基于梯度的思想，所以難以避免產(chǎn)生局部最優(yōu)的問題，為了解決以上矛盾，本文引入一種改進的PSO算法。該算法是一種全局搜索方法，并且容易理解，操作方便，計算代價小，是一種很好的參數(shù)辨識方法。通過輸入實測數(shù)據(jù)，采用該算法對機組-引水系統(tǒng)模型進行辨識，