復(fù)雜發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的智能控制理論方法研究.pdf

1、隨著電力工業(yè)的不斷發(fā)展，對(duì)于電能的需求越來越大，對(duì)供電可靠性與電能質(zhì)量的要求也越來越高。發(fā)電機(jī)組是電力系統(tǒng)中提供電能的關(guān)鍵設(shè)備，對(duì)于電力系統(tǒng)的安全經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行有著至關(guān)重要的作用。大容量發(fā)電機(jī)組的增多并向超臨界化方向發(fā)展，使得發(fā)電機(jī)控制越來越復(fù)雜、也越來越重要。 論文首先介紹了電力系統(tǒng)控制和穩(wěn)定性的一般描述以及發(fā)電機(jī)控制的重要性，并說明了發(fā)電機(jī)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性對(duì)象，控制難度較大。接著，從國內(nèi)外發(fā)電機(jī)系統(tǒng)控制的研究現(xiàn)狀出發(fā)，提

2、煉出其中有待進(jìn)一步解決的關(guān)鍵問題并進(jìn)行深入的研究，從而形成比較系統(tǒng)的發(fā)電機(jī)系統(tǒng)智能控制理論和方法，為發(fā)電機(jī)組的高效節(jié)能與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供理論基礎(chǔ)。針對(duì)復(fù)雜發(fā)電機(jī)系統(tǒng)控制中的一些科學(xué)問題，本論文結(jié)合國家“十五”重大技術(shù)裝備國產(chǎn)化創(chuàng)新研制項(xiàng)目—“交流勵(lì)磁水輪發(fā)電機(jī)及其控制系統(tǒng)研制”，重點(diǎn)開展了以下幾個(gè)方面的研究工作： 1、提出了基于混沌模式搜索法的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)方法，將模式搜索法與混沌優(yōu)化算法相融合，給出了一種新型的混沌模式搜索法，

3、提高了混沌優(yōu)化算法的搜索效率和搜索精度。將同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)問題看作參數(shù)矢量的組合優(yōu)化問題，建立對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，以優(yōu)化算法來搜索最佳參數(shù)值。該參數(shù)辨識(shí)方法具有不受對(duì)象非線性特征影響、對(duì)擾動(dòng)信號(hào)限制少、搜索速度快等優(yōu)點(diǎn)。 2、提出了勵(lì)磁系統(tǒng)的一種逼近模型控制方法。首先介紹了勵(lì)磁系統(tǒng)的一般原理和數(shù)學(xué)模型，隨后提出了一種逼近模型控制器，采用基于Taylor擴(kuò)展的線性化方法來得到近似的逼近模型控制律，利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模來具體實(shí)現(xiàn)控制

4、律。論文分析了該逼近模型控制律的魯棒性特征，并給出了其仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 3、提出了一種勵(lì)磁系統(tǒng)的逼近內(nèi)?？刂破?。該逼近內(nèi)?？刂破靼ū平Ｐ涂刂破骱头答佈a(bǔ)償二個(gè)部分，采用基于Taylor擴(kuò)展的線性化方法得到逼近模型控制器，并由遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模來具體實(shí)現(xiàn)，再選取一個(gè)魯棒性濾波器作為反饋環(huán)節(jié)，并分析了逼近內(nèi)?？刂破鞯聂敯粜蕴卣?，仿真實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證了其有效控制性能。 4、水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)是一個(gè)水、機(jī)、電的綜合調(diào)節(jié)系統(tǒng)，針對(duì)該調(diào)節(jié)系統(tǒng)的

5、非線性模型，研究了一種剛性水錘效應(yīng)時(shí)的水輪機(jī)調(diào)速器的逆模型控制方法。首先介紹了水輪機(jī)的調(diào)速系統(tǒng)的原理，分析了其可逆性，采用支持向量機(jī)來建立逆模型，并對(duì)比研究了二種不同的逆模型控制器：直接逆模型控制和帶PI控制補(bǔ)償?shù)哪婺Ｐ涂刂?。直接逆模型控制易于?shí)現(xiàn)，然而魯棒性和抗干擾性性能明顯不如帶PI控制補(bǔ)償?shù)哪婺Ｐ涂刂啤?5、針對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了一種汽門系統(tǒng)的自適應(yīng)逆模型控制。首先介紹了汽輪機(jī)調(diào)速系統(tǒng)的調(diào)速原理和數(shù)學(xué)模型，分析了該

6、系統(tǒng)的可逆性，采用最小二乘支持向量機(jī)來辨識(shí)汽門系統(tǒng)的模型和逆模型，在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的逆模型控制系統(tǒng)，分析了該學(xué)習(xí)算法的收斂性特征。 6、研究了汽輪發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的綜合控制，將發(fā)電機(jī)組的勵(lì)磁和汽門系統(tǒng)相結(jié)合，設(shè)計(jì)了一種多模型控制系統(tǒng)。該多模型控制系統(tǒng)以發(fā)電機(jī)組的典型工況為依據(jù)，設(shè)計(jì)了不同工況時(shí)的子模型控制器，并提出了一種自學(xué)習(xí)算法在線調(diào)整優(yōu)化控制器的控制規(guī)則。同時(shí)，建立子模型庫，依據(jù)運(yùn)行工況與子模型的匹配程度來決

7、定子模型控制器的加權(quán)系數(shù)。 7、介紹了用于多機(jī)組發(fā)電機(jī)系統(tǒng)綜合控制的等效模型，并建立了三機(jī)組發(fā)電機(jī)系統(tǒng)綜合控制的狀態(tài)空間模型；隨后，采用線性二次最優(yōu)控制方法來設(shè)計(jì)綜合優(yōu)化控制器。本論文將權(quán)矩陣的選取看作一個(gè)多變量優(yōu)化問題，提出一種并行混沌優(yōu)化融合單純形的優(yōu)化算法，采用該優(yōu)化算法來搜索最佳的權(quán)矩陣，從而為線性二次最優(yōu)控制提供了一種有效方法。仿真實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證了該優(yōu)化控制器的有效性能。 論文最后總結(jié)了全文的主要?jiǎng)?chuàng)新性研究成果，對(duì)