[发明专利]基于水轮机仿真智能求解的一次调频控制方法及装置

说明书

一种基于水轮机仿真智能求解的一次调频控制方法及装置，步骤如下下：由功率给定模块得到功率给定值P0；由目标功率产生模块将给定功率P0与一次调频的目标功率Pf相加得到实际的目标控制功率CP=P0+Pf；由水头测量模块测量当前工作水头H；由灰狼优化算法寻找相同工况下的最优开度，优化目标为PID输出值最小；得到相同工况下的最优的开度后，通过GWO‑BP神经网络的形成仿真模型。本发明克服了现有技术的不足，有效的解决水轮机一次调频传统PID算法存在的问题，着力解决水轮机调速系统因为其非线性、时变性导致模型难以建立的缺陷。

技术领域

本发明属于调速器控制技术领域，特别涉及一种基于水轮机仿真智能求解的一次调频控制方法及装置。

背景技术

现有技术即PID算法较难满足一次调频要求，且面对水电厂多变的工况，其鲁棒性明显不足。现有专利文献CN111997825A公开的一种水轮机调速器功率/频率控制方法，公开的内容为：将频率偏差信号折算成目标功率信号与功率给定信号进行叠加，形成实际的目标给定功率，再与实际功率信号进行比较，得出控制偏差进行控制；这样频率功率与功率控制方法与过程完全一致；因此，可以很好地实现一次调频(频率控制)与AGC(功率控制)的协调；为实现不同水头下调节控制性能均能取得较好的指标，提出了参考模型控制方法；根据目标控制功率和当前运行水头，由参考模型直接产生所需的控制输出，加快了控制响应速度；为取得较好的控制精度，目标功率与实际功率进行比较，将偏差信号引入校正控制器输出校正控制输出；利用校正环节输出进行参考模型校正使参考模型具有自完善功能；

现有技术重点关注采用PID对调速系统进行闭环控制，缺乏智能化自适应控制；目前普遍采用PID依据给定值和实际测量值之间的误差，通过比例、积分、微分三个环节对系统进行控制；PID控制器相对于结构简单的线性系统来说有较好的控制效果，但是对于像水轮机调节系统这样具有非线性、时变性且存在非最小相位的系统来说，控制效果就不是那么理想了。

发明内容

鉴于背景技术所存在的技术问题，本发明所提供的基于水轮机仿真智能求解的一次调频控制方法及装置，本发明克服了现有技术的不足，有效的解决水轮机一次调频传统PID算法存在的问题，着力解决水轮机调速系统因为其非线性、时变性导致模型难以建立的缺陷。

为了解决上述技术问题，本发明采取了如下技术方案来实现：

一种基于水轮机仿真智能求解的一次调频控制方法及装置，步骤如下：

步骤1：由功率给定模块得到功率给定值P0；

步骤2：由目标功率产生模块将给定功率P0与一次调频的目标功率Pf相加得到实际的目标控制功率CP＝P0+Pf；

步骤3：由水头测量模块测量当前工作水头H；

步骤4：由灰狼优化算法寻找相同工况下的最优开度，优化目标为PID输出值最小；

步骤5：得到相同工况下的最优的开度后，通过GWO-BP神经网络的形成仿真模型。

优选的方案中，在步骤4中，根据灰狼的社会等级制度以及狩猎过程，构建数学模型；GWO算法的数学模型包括如下几个部分：社会等级分层、包围猎物、狩猎、攻击猎物和搜索猎物，按照如下方式构建模型：

1)社会等级分层：

在GWO算法中，首先，根据灰狼种群的社会等级制度构建层次模型，依据计算得到种群中每个灰狼个体的适应度值，并将适应度值按照从大到小进行排序，然后将适应度最好的三只灰狼分别记为α，β和δ，剩下的灰狼标记为ω，ω灰狼围绕α，β和δ完成位置更新；GWO算法的优化过程主要由每代种群中最好的三个个体，即α，β和δ来指导完成；

2)包围猎物：

灰狼种群在狩猎过程中，会对猎物进行搜索和不断靠近，并最终对猎物进行包围，该行为的数学模型如下：