CN106014849A

CN106014849A - 抽水蓄能机组调速系统的快速非线性模糊预测控制方法

Info

Publication number: CN106014849A
Application number: CN201610522883.1A
Authority: CN
Inventors: 周建中; 许颜贺; 郑阳; 胡弦; 张云程; 张楚; 付文龙; 李超顺; 胡肇伟; 赵威; 赵志高; 武越越; 张楠
Original assignee: Huazhong University of Science and Technology
Current assignee: Huazhong University of Science and Technology
Priority date: 2016-07-05
Filing date: 2016-07-05
Publication date: 2016-10-12
Anticipated expiration: 2036-07-05
Also published as: CN106014849B

Abstract

本发明公开了一种抽水蓄能机组调速系统快速非线性模糊预测控制方法，包括模糊PID参数自适应、在线滚动预测和控制律计算三个步骤；该控制方法具有模糊PID控制的参数随工况自调整功能，且通过控制器中建立的抽水蓄能机组调速系统非线性模型利用在线滚动预测方法对系统未来状态进行预测，在即时控制律的设置时考虑到了系统未来状态量偏差信息；本发明提供的这种预测控制方法能够满足抽水蓄能机组在不同工况下的控制过程，有效提高机组控制精度，改善机组运行过程的暂态性能。

Description

抽水蓄能机组调速系统的快速非线性模糊预测控制方法

技术领域

本发明属于抽水蓄能机组调速系统非线性控制领域，更具体地，涉及一种抽水蓄能机组调速系统的快速非线性模糊预测控制方法。

背景技术

随着经济和社会的快速发展，电力负荷迅速增长，峰谷差不断加大，电网对稳定性的要求也越来越高，调峰能力不足将成为制约电力系统发展的突出问题。抽水蓄能电站以其调峰填谷的独特运行特性，发挥着调节负荷、促进电力系统节能和维护电网安全稳定运行的功能，逐步成为我国电力系统有效的、不可或缺的调节手段。为实现抽水蓄能电站效益的最大化，保障抽水蓄能机组的高效稳定运行，研究作为抽水蓄能机组主要控制部分的调速系统先进控制方法成为当前抽水蓄能机组控制的一项重要工作。

现有的抽水蓄能机组主要运用比例积分微分(PID)控制作为调速系统的控制方式；然而PID控制方式的参数的选取高度依赖于机组的实时工况，给工业现场PID调速器参数的整定造成极大困难。

另一方面，工业现场的抽蓄机组PID控制器参数是根据典型工况离线整定出一组定值供不同工况选用，无法适应运行过程中工况的变化；当机组运行一段时间或经过检修后最优PID参数可能发生变化，这时若继续使用确定的PID参数可能会造成控制性能的下降；PID控制的即时控制律是根据系统过去和当前机组频率、导叶开度等状态量的变化信息进行计算的，缺乏对系统未来运行状态预测的功能。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种抽水蓄能机组调速系统的快速非线性模糊预测控制方法，其目的在于解决现有的控制方法无法对抽水蓄能机组调速系统的未来运行状态进行预测的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种抽水蓄能机组调速系统的快速非线性模糊预测控制方法，包括如下步骤：

(1)建立抽水蓄能机组调速系统的非线性预测模型，包括液压执行机构模型、水泵水轮机非线性模型、有压引水系统模型和发电机模型；

(2)根据抽水蓄能机组频率的测量值与给定值之间的差值及差值的变化量，采用模糊推理方法确定每个采样周期的PID控制参数的实时值；

其中，PID的控制参数包括比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d；

(3)在抽水蓄能机组调速系统当前运行状态下，根据上述的非线性预测模型，在当前采样周期采用在线滚动预测的方法对预测时域内系统状态进行状态预测，获取本时刻的预测时域内预测状态量序列；

(4)根据上述预测状态量序列，对机组频率偏差按预测步数进行非线性权重衰减方式的加权处理，获得机组的累积频率偏差预测值；

根据累积频率偏差预测值与增量型PID控制的控制量增量求解公式，获得当前时刻控制量增量Δu(k)；根据当前时刻控制量增量Δu(k)获得即时控制律u(k)；

(5)将上述即时控制律作用到抽水蓄能机组调速系统，直到下一控制器采样周期；

(6)在下一采样周期中，重复步骤(2)～步骤(5)，直到控制过程结束。

上述的快速非线性模糊预测控制方法，包括系统非线性建模、模糊PID参数自适应、快速滚动预测和预测控制律计算的步骤；在模糊PID参数自适应阶段，根据当前采样周期中抽蓄机组实时频率偏差和频率偏差增量，采用Mandani模糊规则，经过模糊化、模糊隶属度运算和去模糊化流程得到对应工况下的PID各参数变化量，与基于频率偏差趋势的自适应变化速率因子相乘确定实际PID参数变化量；在快速滚动预测阶段，根据建立的抽蓄机组调速系统非线性离散模型，通过模糊PID控制在每个控制器采样周期中对控制器预测时域内的控制律和机组状态量进行不断迭代预测，从而得到抽蓄机组在未来一定时间段内的控制律增量预测值；

在预测控制律计算中，根据快速滚动预测得到的机组频率预测值，计算预测时域内各采样时刻的频率偏差预测值，将其按非线性递减权重加权求得累积预测频率偏差，并以此计算模糊预测控制器的实时控制律；该预测控制方法能够根据机组工况快速调整PID参数，使控制器具有更好的工况适应能力；且其即时控制律的设置考虑了系统未来的预测信息，可有效提高控制品质。

优选地，上述的快速非线性模糊预测控制方法，当前时刻的机组累积频率偏差预测值为

其中，i为预测采样时刻的序号，i＝0,1,…,N_p-1；N_p是指预测步数，为第i个预测采样时刻的累积误差衰减系数，e((k+i)/k)是指第k个控制采样时刻预测的第(k+i)个控制采样时刻的机组频率偏差，k是指控制采样时刻序号。

优选地，上述的快速非线性模糊预测控制方法，即时控制律

u(k)＝u(k-1)+Δu(k)；

其中，

Δu(k)＝[K_p(k)+K_i(k)+K_d(k)]·e_Σ(k)+[-K_P(k)-2K_d(k)]·e_Σ(k-1)+K_d(k)·e_Σ(k-2)；

其中，k是指采样时刻序号，K_p(k)是指k采样时刻的比例系数、K_i(k)是指k采样时刻的积分系数，K_d(k)是指k采样时刻的微分系数；△u是控制律增量，e_Σ是指累计频率偏差。

优选地，上述的快速非线性模糊预测控制方法，其步骤(2)包括以下子步骤：

(2-1)根据PID参数变化特性分别建立ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d三个参数对应的模糊规则表；

其中，ΔK_p是指比例系数增量，ΔK_i是指积分系数增量，ΔK_d是指微分系数增量；

(2-2)根据当前采样时刻控制量偏差e(t)与偏差变化量e_c(t)，查模糊规则表得到当前时刻ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d三个参数变化量的模糊子集及对应隶属度；其中，e_c(t)＝e(t)-e(t-1)；

(2-3)根据重心法对ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d的模糊子集解模糊获取当前时刻ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d的实际取值；

(2-4)根据系统存储的频率偏差变化趋势，设置PID参数速率变化因子λ(k)；

其中，

其中，e是指机组频率偏差；

(2-5)根据上述当前时刻ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d的实际取值与各自的初值，

获得当前时刻PID自适应参数

其中，K_p0是指比例系数的初值，K_i0是指积分系数的初值，K_d0是指微分系数的初值。

优选地，上述的快速非线性模糊预测控制方法，其步骤(3)的在线滚动预测包含以下子步骤：

(3-1)在当前预测时刻，令i＝0，根据当前PID控制参数，使用PID控制对抽水蓄能机组按频率进行调节，获得预测控制量及其增量；并将预测控制量作用于上述非线性预测模型，获得下一采样时刻的系统状态量预测值，并令i＝i+1；

(3-2)判断i<N_p是否成立，若否，则进入步骤(3-4)；若是，则利用上一步预测获得的机组预测频率与给定频率的偏差及偏差的变化量，通过模糊推理获得下一采样时刻的PID参数自适应取值预测值；

使用PID控制对抽水蓄能机组按频率进行调节，获得预测控制量及其增量；将预测控制量作用于上述非线性预测模型，获得下一采样时刻的系统状态量预测值；并令i＝i+1；

(3-3)判断i<N_p是否成立，若否，则进入步骤(3-4)；若是，则进入步骤(3-2)，预测预测时域中更后时刻的系统状态及控制量增量；

(3-4)根据当前采样周期中每一步预测得到的控制量增量、机组频率预测值与给定值的频率偏差，获得状态量预测序列。

优选地，上述的抽水蓄能机组调速系统非线性预测模型，建立抽水蓄能机组调速系统的非线性预测模型的方法，包括如下子步骤：

(1-1)建立执行机构模型；包括描述接力器工作速率限制的饱和环节1，描述主接力器积分环节和描述接力器运动行程限制的饱和环节2的反馈闭环结构；

该执行机构模型考虑了各饱和限幅环节和主接力器时间常数，能精确地描述抽蓄机组控制系统执行机构的非线性运动特性；

(1-2)采用考虑引水管道弹性水击效应的弹性水击模型，建立引水系统模型，其函数关系为

其中，T_r为水击相长，h_w为管路特性系数，q(s)是指流量偏差相对值，h(s)指水头偏差相对值，s是指拉普拉斯算子；

(1-3)根据电站实测的水泵水轮机全特性曲线数据建立水泵水轮机的非线性插值模型；具体为转矩-转速特性曲线M_t11＝f₁(α,n₁₁)和流量-转速特性曲线Q₁₁＝f₂(α,n₁₁)；

其中，M_t11为单位转矩，Q₁₁为单位流量，α为导叶开度，n₁₁为单位转速；

为了克服水泵水轮机的“驼峰”特性与“S”区域对插值的影响，对全特性曲线采用改进Suter变换处理以消除其插值的多值性问题，可充分描述水泵水轮机复杂的工况变化特性；

(1-4)建立发电机模型，其函数关系为

其中，T_a为抽蓄机组的惯性常数；e_n为水轮发电机组自调节系数；ω为转速偏差相对值；m_t为水泵水轮机机械转矩偏差相对值；m_g0为负载转矩变动偏差相对值；

发电机模型为采用反应转子运动特性与机组自调节能力的一阶发电机模型，在保证机组模型转速求解精度前提下，简化发电机电磁特性，提高模型计算效率；

(1-5)建立抽水蓄能机组调速系统的非线性预测模型，包括执行机构模型、引水系统模型、水泵水轮机模型和发电机模型；；

其中，模型输入为机组即时控制律u，输出为机组实时转速w；模型状态变量包括导叶开度y，流量q，水压h，机械转矩m_t和转速w。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

(1)本发明提供的抽水蓄能机组调速系统的快速非线性模糊预测控制方法，充分考虑调速系统各组成部分的复杂非线性特性，构建了抽水蓄能机组非线性预测模型；

由于模型中直接运用抽水蓄能机组实测全特性曲线并对其进行数学变换处理作为水泵水轮机非线性模型，较传统采用状态微分方程、六参数模型等局部线性化模型的方法更能全面反映其复杂非线性特性，且更能适应控制过程中机组工况的大范围变化；而液压执行机构模型重点考虑主接力器动作速率、行程上的饱和限制，而忽略掉配压阀，辅助接力器，油系统等对调速控制过程影响微弱的部件，简化模型阶次；对与水泵水轮机同轴的发电/电动机模型，忽略比调速暂态过程动作快很多的电磁暂态，将其简化为一根刚性转动的轴，既保留了机组转速变化的主要特性又大大减小模型计算量；由此，本发明使用的调速系统非线性模型为抽蓄机组调速系统预测控制的实施建立了模型基础；

(2)本发明提供的抽水蓄能机组调速系统的快速非线性模糊预测控制方法，借助模糊控制进行在线滚动预测，该方法在获取控制量增量预测序列的过程中，由于控制律的求解过程借助模糊PID控制规律，在预测时域内用滚动预测代替了滚动优化，避免了传统预测控制算法中复杂的非线性规划问题的在线求解，因此较传统预测控制的滚动优化方法极大程度地减少了在线计算量，缩短了在线计算时间，保证了预测控制的实时性；

(3)本发明提供的抽水蓄能机组调速系统的快速非线性模糊预测控制方法，区别于传统预测控制中只保留预测控制律序列的第一项(即时控制律)而抛弃其余时刻的预测控制律的做法，本发明通过对模糊PID控制下预测时域内各采样时刻的机组频率偏差预测序列以非线性递减形式进行加权处理得到累积预测频率偏差，并将其作为PID控制器的输入来求取预测控制器的即时控制律，从而使机组即时控制量的设置同时包含机组的实时状态偏差信息和对未来控制过程的预测信息；由于控制器实时控制律中已经考虑了未来系统可能出现的状态量偏差及其后续控制规律，故控制偏差较传统控制方法能够得到进一步减小；

(4)本发明提供的抽水蓄能机组调速系统的快速非线性模糊预测控制方法，由于在每个采样周期，模糊推理机都会根据实时工况信息中的转速偏差及其偏差变化率，分别通过三个控制参数的模糊推理原则，并在预测时域内考虑到PID参数的变化速率和系统状态偏差变化趋势间的关系，不断对实时PID参数进行调整，达到控制器参数工况自适应的效果，进而运用PID控制根据滚动预测原理预测机组未来采样时刻状态量信息，从而提高控制品质。

附图说明

图1抽蓄机组调速控制系统非线性模糊预测控制流程；

图2是实施例中抽水蓄能机组调速系统的结构框图；

图3是实施例中抽水蓄能机组调速系统的执行机构非线性模型；

图4是实施例中抽水蓄能机组调速系统的水泵水轮机全特性曲线；其中，(a)是转矩特性曲线，(b)是流量特性曲线；

图5是实施例中抽水蓄能机组调速系统的改进Suter变换后的水泵水轮机全特性曲线；其中，(a)是WM曲线，(b)是WH曲线；

图6是实施例中抽水蓄能机组调速系统非线性模糊预测控制框图；

图7是实施例中模糊PID参数自适应原理图；

图8是实施例中快速滚动预测流程图；

图9是实施例中本发明控制方法下的抽蓄技能机组发电方向开机过程仿真结果示意图。

具体实施方式

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。

本发明实施例以某抽水蓄能电站机组的开机过程控制为例，对本发明提供的抽水蓄能机组调速系统的快速非线性模糊预测控制方法进行阐述。实施例中的抽水蓄能电站机组的设计参数如表1所列；

表1抽水蓄能机组设计参数

转轮直径(m)	额定转速(r/min)	额定水头(m)	额定流量(m³/s)	额定机械转矩Nm
					3.850	500	540	62.09	5.8446×10⁶

结合抽水蓄能机组实际运行经验，设定实施例的抽水蓄能电站机组的开机过程仿真整体控制策略：开机过程初期，在机组转速低于90％额定转速时，水轮机导叶以一定速度直线开启，至空载限制开度后保持不变；待机组转速到达90％额定转速时，机组转入实施例提供的预测控制；其中，预测控制器及仿真重要参数如表2所列；

表2控制器及仿真参数

K_p0	K_i0	K_d0	N_p	投入频率	仿真时间(s)	开机时刻(s)
							1.2	0.5	0.1	5	90％额定	60	5

在开机后机组频率达到90％额定频率(即45Hz)后，机组转为由预测控制控制水轮机导叶开度的变化；抽水蓄能机组调速系统的非线性模糊预测控制的流程如图1所示，具体包括如下步骤：

步骤1：建立抽水蓄能机组调速系统非线性预测模型；实施例中，抽水蓄能机组调速系统结构如图2所示，除控制器外，系统由执行机构、引水系统、水泵水轮机和发电/电动机四个部分组成；建立的抽水蓄能机组调速系统非线性预测模型，包括执行机构模型、弹性水击模型、水泵水轮机全特性曲线插值模型和一阶发电模型；其中，执行机构模型考虑各饱和限幅环节和主接力器时间常数，其结构如图3所示，饱和环节1描述接力器动作速率的限制，饱和环节2描述接力器运动行程的限制，T_y表示主接力器时间常数。

引水系统模型采用考虑引水管道弹性水击效应的弹性水击模型，其函数式如下

\frac{q (s)}{h (s)} = \frac{Σ_{i = 0}^{n} \frac{{(0.5 T_{r} s)}^{2 i}}{(2 i)!}}{2 h_{w} Σ_{i = 0}^{n} \frac{{(0.5 T_{r} s)}^{2 i + 1}}{(2 i + 1)!}} = - \frac{\frac{1}{8} T_{r}^{2} s^{2} + 1}{h_{w} (\frac{1}{24} T_{r}^{3} s^{3} + T_{r} s)};

其中，T_r为水击相长，h_w为管路特性系数；

为了充分描述水泵水轮机复杂的工况变化特性，实施例中，抽水蓄能机组采用电站实测的水泵水轮机全特性曲线数据作为其非线性插值模型，如图4所示，图4(a)为不同典型开度下机组的单位转速-单位转矩关系曲线；图4(b)为不同典型开度下机组的单位转速-单位流量关系曲线。

机组全特性曲线包含了机组的所有可能工况，在任意工况下通过确定的导叶开度和机组转速可以通过插值从图中分别得到转矩和流量。然而由于水泵水轮机存在“驼峰”效应和反“S”特性，故曲线在某些区域存在交叉和插值的多样性问题。

为了克服水泵水轮机的“驼峰”特性与“S”区域对插值的影响，对全特性曲线采用改进Suter变换处理以消除其插值的多值性问题，如图5所示；其中，图5(a)为使用改进Suter变换处理后的WM曲线，图5(b)为使用改进Suter变换处理后的WH曲线。从图中可以看出，数学变换后的机组全特性曲线中的曲线交叠被完全解开，且不同开度下的曲线分布均匀，利于插值处理。

发电机采用反应转子运动特性与机组自调节能力的一阶发电机模型，其函数式为

实施例中的抽水蓄能机组调速系统非线性模糊预测控制结构如图6所示，整个调速预测控制系统由预测控制器，执行机构，水泵水轮机及其引水系统和发电电动机四个部分组成。其中，模型输入为机组即时控制律u，输出为机组实时转速w；模型状态变量包括导叶开度y，流量q，水压h，机械转矩m_t和转速w。

实施例中，对采用函数表示的数学模型进行离散化，便于计算机实现。

步骤2：根据初始状态对调速系统状态变量设置初值，包括水头偏差相对值h₀、流量偏差相对值q₀、导叶开度偏差相对值y₀、机械转矩偏差相对值m_t0和机组频率偏差相对值f₀；

根据初始运行工况设置PID参数初值K_p0,K_i0,K_d0，并设定预测控制器采样步长T_s与预测步数N_p；实施例中，控制步数N_c与预测步数N_p取值相等；

步骤3：根据经验值与现场状态给定ΔK_p,ΔK_i,ΔK_d三个控制参数增量的模糊隶属度函数和模糊规则矩阵，并根据机组频率偏差及其增量对其进行模糊PID参数自适应，如图7所示；图中，频率偏差和频率偏差增量信号通过模糊推理机，经过模糊化，模糊规则推理和去模糊三个步骤后级联自适应速率变化因子环节输出PID控制器的三个控制参数变化量ΔK_p,ΔK_i和ΔK_d。

为了控制器实现的方便性与运算的快速性，上述三个控制参数的模糊隶属度函数均取为三角形函数，频率偏差e和偏差增量e_c的模糊子集均为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}七个状态；

实施例中，ΔK_p,ΔK_i,ΔK_d三个参数的模糊规则分别如表3至表5所列；

表3ΔK_p模糊规则表

表4ΔK_i模糊规则表

表5ΔK_d模糊规则表

步骤4：设置离散时间的机组频率给定值序列f_ref。

步骤5：对控制系统状态进行在线滚动预测，其具体实施流程如图8所示；具体地，根据实时机组频率偏差由模糊PID控制器求得调速器控制律，通过快速滚动预测中的预测模型和机组实时状态，采用离散的预测算法可以求得下一时刻的状态量预测值；

用某一时刻机组频率给定f_ref(k)与机组频率f(k)相减得到当前时刻频率偏差e(k)，并计算频率偏差增量e_c(k)＝e(k)-e(k-1)；

以e(k)和e_c(k)作为模糊推理输入，通过控制器模糊规则矩阵，分别得到当前时刻PID参数增量ΔK_p(k),ΔK_i(k),ΔK_d(k)；

为避免PID参数过快变化造成的控制过程中出现不期望的波形抖动，根据系统存储的频率偏差变化趋势，设置PID参数速率变化因子λ(k)；

其中，

将其与PID参数初值相加得到当前时刻自适应的PID参数

K_p(k),K_i(k),K_d(k)；

其中，

步骤6：获取预测时域内各采样时刻预测控制量增量，具体包含以下子步骤：

(6-1)令

获取对应控制量预测值u(k/k)＝u(k-1)+Δu(k/k)；

其中，即时PID控制量增量输出

Δu(k/k)＝[K_P(k)+K_i(k)+K_d(k)]·e(k)+[-K_P(k)-2K_d(k)]·e(k-1)+K_d(k)·e(k-2)；

(6-2)根据抽蓄机组调速系统离散状态方程组、即时PID控制量u(k/k)与当前系统状态X(k)，获得系统在k时刻对(k+1)时刻的预测状态X(k+1/k)；

其中，抽蓄机组调速系统离散状态方程组为X(k+1/k)＝f(X(k),u(k/k))

其中，X(k)＝[x₁(k),x₂(k),...,x_n(k)]表示k时刻系统状态向量，

Y(k)＝[y₁(k),y₂(k),...,y_n(k)]表示k时刻系统输出向量；

(6-3)将(k+1)时刻的状态预测量X(k+1/k)中机组频率预测值f(k+1/k)与其给定值f_ref(k+1)进行比较，获得k时刻对(k+1)时刻的频率偏差e(k+1/k)及频率偏差增量e_c(k+1/k)；

其中，e(k+1/k)＝f_ref(k+1)-f(k+1/k)；e_c(k+1/k)＝e(k+1/k)-e(k/k)；

采用e(k+1/k)和e_c(k+1/k)重复步骤5，获得k时刻对(k+1)时刻的预测PID自适应参数K_p(k+1/k),K_i(k+1/k),K_d(k+1/k)；

获取k时刻对(k+1)时刻的预测PID控制量增量Δu(k+1/k)，

\begin{matrix} Δ u (k + 1 / k) = [K_{P} (k + 1 / k) + K_{I} (k + 1 / k) + K_{d} (k + 1 / k)] \cdot e (k + 1 / k) \\ + [- K_{P} (k + 1 / k) - 2 K_{d} (k + 1 / k)] \cdot e (k / k) + K_{d} (k + 1 / k) \cdot e (k - 1) \end{matrix};

其中，对应的控制量u(k+1/k)＝u(k/k)+Δu(k+1/k)；

利用X(k+1/k)和u(k+1/k)，获得k时刻对(k+2)时刻的状态量预测值X(k+2/k)＝f(X(k+1),u(k+1/k))；

(6-4)自Δu(k+2/k)开始，求解k时刻的预测时域内的PID预测控制增量Δu(k+i/k)不再与本时刻(k时刻)之前的机组频率偏差量相关；

故预测时域内剩余采样时刻控制量增量预测值求解公式统一表示为：

\begin{matrix} Δ u (k + i / k) = [k_{P} (k + i / k) + K_{I} (k + i / k) + K_{d} (k + i / k)] \cdot e (k + i / k) \\ + [- K_{P} (k + i / k) - 2 K_{d} (k + i / k)] \cdot e (k + i - 1 / k) + K_{d} (k + i / k) \cdot e (k + i - 2) \end{matrix};

其中，i＝2,3,…,N_p-1；(k+i)时刻的PID自适应参数预测值采用步骤(5)的方法根据e(k+i/k)以及e_c(k+i/k)获取；

对应的控制量u(k+i/k)＝u(k+i-1/k)+Δu(k+i/k)；

根据X(k+i/k)和u(k+i/k)获取k时刻对(k+i+1)时刻的状态量预测值X(k+i+1/k)＝f(X(k+i),u(k+i/k))，并从中计算对应时刻的机组频率与频率给定的偏差e(k+i+1/k)＝f(k+i+1/k)-f(k+i/k)；其中，i＝2,3,…,N_p-1；

(6-5)对k时刻控制器预测时域内采样时刻进行滚动预测完毕后，获取预测时域N_p内每个采样时刻的机组频率的预测偏差值。

步骤7：对远离当前时刻的控制器预测时域内未来时刻机组频率偏差以非线性递减权重进行加权得到预测时域内累计误差

利用步骤5中PID参数，由

Δu(k)＝[K_P(k)+K_I(k)+K_d(k)]·e_Σ(k)+[-K_P(k)-2K_d(k)]·e_Σ(k-1)+K_d(k)·e_Σ(k-2)计算预测控制下的控制量增量。

步骤8：获取当前时刻预测控制器的实际控制量取值u(k)＝u(k-1)+Δu(k)。

实施例中，用本发明提供的预测控制方法对抽水蓄能机组调速系统从停机状态进行开机控制直到机组进入空载稳态的过程仿真，抽蓄机组各状态变量变化过程如图9所示，如图中所示的，机组由停机状态在5s开机启动，在机组转速达到0.9倍额定转速前，导叶开度以恒定速率逐渐开启；在转速达到0.9倍额定转速时，机组控制转入模糊预测控制，根据机组实时运行状态和控制算法预测得到的机组未来状态信息对导叶开度变化规律进行控制，从图中可以看出，导叶转速相对值从0逐步上升至1的过程平滑，基本无超调量，开机规律符合机组导叶开度给定曲线趋势且系统进入稳态运行时间短；流量、开度、水压等状态变量的暂态过程总体变化平稳，过程曲线符合正常开机规律。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种抽水蓄能机组调速系统的快速非线性模糊预测控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

(3)根据所述的非线性预测模型，在当前采样周期采用在线滚动预测的方法对预测时域内系统状态进行状态预测，获取本时刻的预测时域内预测状态量序列；

(4)根据所述预测状态量序列，对机组频率偏差按预测步数进行非线性权重衰减方式的加权处理，获得机组的累积频率偏差预测值；

(5)将所述即时控制律作用于抽水蓄能机组调速系统，直到进入下一控制器采样周期；

(6)在下一采样周期中，重复步骤(2)～(5)，直到控制过程结束。

2.如权利要求1所述的快速非线性模糊预测控制方法，其特征在于，机组当前时刻的累积频率偏差预测值

3.如权利要求1所述的快速非线性模糊预测控制方法，其特征在于，所述即时控制律u(k)＝u(k-1)+Δu(k)；

其中，

Δu(k)＝[K_p(k)+K_i(k)+K_d(k)]·e_∑(k)+[-K_P(k)-2K_d(k)]·e_∑(k-1)+K_d(k)·e_∑(k-2)；

其中，k是指控制采样时刻序号，K_p(k)是指k采样时刻的比例系数、K_i(k)是指k采样时刻的积分系数，K_d(k)是指k采样时刻的微分系数。

4.如权利要求1或2所述的快速非线性模糊预测控制方法，其特征在于，所述步骤(2)包括如下子步骤：

(2-1)根据PID参数变化特性分别建立ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d三个增量对应的模糊规则表；

(2-2)根据当前采样时刻控制量偏差e(t)与偏差变化量e_c(t)，查询模糊规则表得到当前时刻ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d三个参数变化量的模糊子集及对应隶属度；其中，e_c(t)＝e(t)-e(t-1)；

(2-4)根据系统存储的频率偏差变化趋势，

设置PID参数速率变化因子

λ (k) = \{\begin{matrix} 0 & | e (k - 1) - e (k - 2) = 0 | \\ | \frac{e (k) - e (k - 1)}{e (k - 1) - e (k - 2)} | & | e (k - 1) - e (k - 2) | > | e (k) - e (k - 1) | \\ 1 & | e (k - 1) - e (k - 2) | < | e (k) - e (k - 1) | \end{matrix};

其中，e是指机组频率偏差；

(2-5)根据所述当前时刻ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d的实际值与各自的初值，

获得当前时刻PID自适应参数

5.如权利要求1或2所述的快速非线性模糊预测控制方法，其特征在于，所述步骤(3)的在线滚动预测包括以下子步骤：

(3-1)在当前预测时刻，令i＝0，根据当前PID控制参数，通过PID控制对抽水蓄能机组按频率进行调节，获得预测控制量及其增量；并将预测控制量作用于非线性预测模型，获得下一采样时刻的系统状态量预测值，并令i＝i+1；

通过PID控制对抽水蓄能机组按频率进行调节，获得预测控制量及其增量；将预测控制量作用于非线性预测模型，获得下一采样时刻的系统状态量预测值；并令i＝i+1；

(3-3)判断i<N_p是否成立，若否，则进入步骤(3-4)；若是，则进入步骤(3-2)；

(3-4)根据当前采样周期中每一步预测得到的控制量增量、机组频率预测值与给定值的频率偏差，获得预测状态量序列。