CN106649999A - 汽轮发电机组中控制参数的优化方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及汽轮发电机组中控制参数的优化方法和装置。所述方法包括：基于汽轮发电机组中各控制系统的工作特性，构建各控制系统的系统模型；根据所述系统模型确定待优化控制参数，建立对应的协调优化目标函数，所述协调优化目标函数以汽轮发电机组的辅助调节性能指标和动态稳定性能指标作为目标约束，并以待优化控制参数的全局最优解为输出；采用全局迭代寻优算法对所述协调优化目标函数进行求解，得到所述待优化控制参数的全局最优解。本发明能够有效确定出系统控制参数全局最优解，避免因参数设置不当而引发的低频振荡。

Description

汽轮发电机组中控制参数的优化方法和装置

技术领域

本发明涉及电力设备技术领域，特别是涉及汽轮发电机组中控制参数的优化方法和汽轮发电机组中控制参数的优化装置。

背景技术

传统对电力系统动态稳定性的研究主要集中在励磁调节控制参数对系统阻尼的影响，为了解决这个问题，在系统中引入电力系统稳定器(Power System Stabilizer，简称PSS)，通过向系统提供正向阻尼来提高系统的动态稳定性。

现代电力系统广泛采用大容量机组，同时电网的负荷峰谷差日益增加，为了满足电网的负荷要求与频率稳定，大型机组需要具有较强的一次调频能力。然而随着数字电液控制系统(Digital Electric-Hydraulic Control System，DEH)的普及，调速系统的响应速度得到很大的提高，对系统动态稳定性的影响也越来越显著。然而，在通过改变DEH的控制参数来提高一次调频性能的同时，也有可能会引发系统产生低频振荡。此外，在汽轮机自动控制运行中，机炉协调控制系统以及调速器的负荷参考值及其变化率同样会对系统的一次调频性能和动态稳定性产生影响。

基于此，对于汽轮发电机组多控制系统而言，为了保证汽轮发电机组的安全稳定运行，如何优化控制参数成为了亟待解决的问题。

发明内容

基于此，本发明实施例提供了汽轮发电机组中控制参数的优化方法和装置，能够有效确定出系统控制参数全局最优解，避免因参数设置不当而引发的低频振荡。

本发明一方面提供汽轮发电机组中控制参数的优化方法，包括：

基于汽轮发电机组中各控制系统的工作特性，构建各控制系统的系统模型；

根据所述系统模型确定待优化控制参数，建立对应的协调优化目标函数，所述协调优化目标函数以汽轮发电机组的辅助调节性能指标和动态稳定性能指标作为目标约束，并以待优化控制参数的全局最优解为输出；

采用全局迭代寻优算法对所述协调优化目标函数进行求解，得到所述待优化控制参数的全局最优解。

本发明另一方面提供一种汽轮发电机组中控制参数的优化装置，包括：

模型构建单元，用于基于汽轮发电机组中各控制系统的工作特性，构建各控制系统的系统模型；

目标函数确定单元，用于根据所述系统模型确定待优化控制参数，建立对应的协调优化目标函数，所述协调优化目标函数以汽轮发电机组的辅助调节性能指标和动态稳定性能指标作为目标约束，并以待优化控制参数的全局最优解为输出；

迭代求解单元，用于采用全局迭代寻优算法对所述协调优化目标函数进行求解，得到所述待优化控制参数的全局最优解。

上述技术方案，基于汽轮发电机组中各控制系统的工作特性，构建各控制系统的系统模型；根据所述系统模型确定待优化控制参数，建立对应的协调优化目标函数，所述协调优化目标函数以汽轮发电机组的辅助调节性能指标和动态稳定性能指标作为目标约束，并以待优化控制参数的全局最优解为输出；采用全局迭代寻优算法对所述协调优化目标函数进行求解，得到所述待优化控制参数的全局最优解。通过本发明实施例的方案，有利于优化汽轮发电机组中的控制系统，使得汽轮发电机组的辅助调节性能和动态稳定性能得到提升。

附图说明

图1为一实施例的汽轮发电机组中控制参数的优化方法的示意性流程图；

图2为一实施例的汽轮发电机组中控制参数的优化方法的示意性原理图；

图3为一实施例的汽轮发电机组中励磁系统工作特性的示意性原理图；

图4为一实施例的汽轮发电机组中PSS系统工作特性的示意性原理图；

图5为一实施例的汽轮发电机组中CCS负荷指令系统工作特性的示意性原理图；

图6为一实施例的汽轮发电机组中CCS汽轮机主控与锅炉主控系统工作特性的示意性原理图；

图7为一实施例的采用禁忌搜索算法对所述协调优化目标函数进行求解的示意性流程图；

图8为一实施例的汽轮发电机组初始状态对应的系统实际调频量的响应曲线图；

图9为一实施例的汽轮发电机组的控制参数优化后的系统实际调频量的响应曲线图；

图10为一实施例的汽轮发电机组中控制参数的优化装置的示意性结构图。

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。

图1为一实施例的汽轮发电机组中控制参数的优化方法的示意性流程图；如图1所示，本实施例中的汽轮发电机组中控制参数的优化方法包括步骤：

S11，基于汽轮发电机组中各控制系统的工作特性，构建各控制系统的系统模型；

汽轮发电机组中的控制系统包括锅炉控制系统、汽轮机控制系统、励磁系统、电力系统稳定器控制系统、调速器控制系统以及机炉协调控制系统等，由于各控制系统的控制参数的变化均会影响到汽轮发电机组的辅助调节性能和动态稳定性能，因此为了实现保证汽轮发电机组的辅助调节性能和动态稳定性能，需综合至少两个控制系统的控制参数对汽轮发电机组进行协调优化。

S12，根据所述系统模型确定待优化控制参数，建立对应的协调优化目标函数，所述协调优化目标函数以汽轮发电机组的辅助调节性能指标和动态稳定性能指标作为目标约束，并以待优化控制参数的全局最优解为输出；

本实施例中，即将所述汽轮发电机组的辅助调节性能指标和动态稳定性能指标作为所述协调优化目标函数的目标函数值，求解使所述目标函数值最优的待优化控制参数。

S13，采用全局迭代寻优算法对所述协调优化目标函数进行求解，得到所述待优化控制参数的全局最优解。

在一优选实施方式中，采用禁忌搜索算法对所述协调优化目标函数进行求解。禁忌搜索(Tabu Search，简称TS)算法是一种亚启发式(meta-heuristic)随机搜索算法，它从一个初始可行解出发，选择一系列的特定搜索方向(移动)作为试探，选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。为了避免陷入局部最优解，TS算法中采用了一种灵活的“记忆”技术，对已经进行的优化过程进行记录和选择，指导下一步的搜索方向，这就是禁忌表的建立。禁忌搜索算法属于全局迭代寻优算算法，通过禁忌规则和禁忌表的引入来避免迂回搜索，并通过特赦规则来赦免一些被禁忌的优良状态，从而保证最终实现全局优化。

在一优选实施方式中，步骤S11中构建的系统模型包括：励磁系统模型、电力系统稳定器模型、调速器模型以及机炉协调控制系统模型。基于上述系统模型的汽轮发电机组中控制参数的优化方法的原理如图2所示。

进一步的，下面结合图3～图7，对各系统模型的构建原理进行举例说明。

(1)确定汽轮发电机组中汽轮机的传递函数模型

实际运行中的汽轮机多为三缸系统，优选的，将汽轮机简化为一个只考虑高压汽室容积常数的环节，汽轮机简化后的传递函数模型为：

其中，T_CH为进汽室时间常数，F_HP为高压缸功率系数，sT_CH表示进汽室时间常数的复数。

(2)确定汽轮发电机组中调速器的传递函数模型

目前应用最为广泛的功频电液控制系统控制器为数字电液控制，因为电液转换器速度很快，因此可以忽略，而线性位移传感器一般置为单位负反馈。PID环节中只保留比例和积分环节，因此调速器简化后的传递函数模型为：

式中，T_S为油动机时间常数，K_P、T_R分别为PID控制器的比例和积分时间常数，sT_R表示PID控制器的积分时间常数的复数,sT_S表示油动机时间常数的复数。

(3)确定汽轮发电机组中的励磁系统模型

参考图3所示，在励磁调节系统中，发电机的机端电压E_t经过电压传感器，结合电压参考信号V_ref和PSS环节的输出信号V_s，通过励磁机的积分、微分以及比例环节，最终将生成的控制信号E_fd输入系统，为系统提供电磁转矩。图3中，T_e为励磁响应时间常数，比例控制参数K_A为励磁调节放大倍数。

(4)确定汽轮发电机组中的PSS模型

电力系统稳定器(PSS)通过引入系统反馈信号，为系统引入正阻尼。参考图4所示，△ω_r为转子角速度变化量，△P_e为电磁功率输出变化量，G(s)为扭转滤波器的传递函数，M为惯性常数。根据转子角速度信号和电磁功率信号导出等效转子角速度信号，等效转子角速度△ω_eq经过信号增益、信号滤波、相位补偿和幅值限定环节，产生PSS向系统的输入信号V_s。控制参数包括电力系统稳定器增益K_STAB，时间常数T_W，相位补偿时间常数T₁和T₂，输入信号幅值的上限V_smax和下限V_smin。

(5)确定汽轮发电机组中的CCS负荷指令管理系统模型

CCS通常接受来自三个方面的负荷指令，即电网中心调度遥控的负荷分配指令(中调指令或ADS)、机组就地设定的负荷指令(就地指令)和电网调频所需要负荷指令，形成满足单元机组设备负荷能力和运行安全性的目标负荷指令。如图5所示，切换器T1选择电网中调指令或就地指令作为目标负荷指令；切换器T2选择一次调频的投入或切除；△f为电网频率偏差信号，通过函数发生器f₁(x)形成电网调频所需要的负荷指令。最终通过限幅环节形成目标负荷指令，其中，P_max为负荷指令上限，P_min为负荷指令下限。因此CCS负荷指令管理系统的控制参数包括切换器T1、切换器T2，以及函数发生器f₁(x)的调频死区和调频特性。

(6)确定汽轮发电机组中的CCS汽轮机主控和锅炉主控系统模型

参考图6所示，在协调控制方式下，功率偏差信号(P_E-P_e0)送到比例积分功率调节器PID1，其输出的负荷参考值M_T送入DEH，控制汽轮机调门开度。为了防止主蒸汽压力大幅度波动,将主蒸汽压力偏差信号(P_T-P_T0)经函数f₃(x)引入调节器PID1，函数f₃(x)规定主蒸汽压力调节特性。因此汽轮机主控系统的控制参数包括调节器PID1的比例环节倍数K_P1，积分环节倍数K₁₁，微分环节倍数K_D1，以及f₃(x)的调频死区和调频特性。

主蒸汽压力偏差信号送到比例积分调节器PI2，调节器的输出指令作用于锅炉子控制系统。锅炉主控还增加了功率偏差的动态调节,机组功率偏差信号(P_E-P_e0)通过函数f₂(x)与压力偏差信号(P_T-P_T0)叠加,引入调节器PI2的输入端。因此锅炉主控系统的控制参数包括调节器PI2的比例环节倍数K_P2，积分环节倍数K₂₁，以及f₂(x)的调频死区和调频特性。

在一优选实施方式中，步骤S12中根据所述系统模型确定的待优化控制参数包括：励磁调节器放大倍数K_A，电力系统稳定器增益K_STAB，协调控制系统汽轮机主控的比例放大倍数K_P1，锅炉主控的比例放大倍数K_P2，调速器的比例放大倍数K_P。并且建立对应的协调优化目标函数的步骤包括：

(1)计算所述汽轮发电机组的辅助调节性能指标：

其中，P_e,i为第i次采样的系统的实际调频量，P_0,i为第i次采样对应的一次调频指令，N为总采样次数；为了考察汽轮机的辅助调节性能，对初始响应阶段和中间过渡阶段的系统实际调频量均进行误差跟踪，优选的，误差求和公式中采样总时间长度为50秒。

(2)计算所述汽轮发电机组的动态稳定性能指标，由系统模型的特征方程得到状态矩阵的特征值，每一对共轭复数特征值对应系统的一个振荡模式，用阻尼比的形式所述动态稳定性能指标：

其中，σ为状态矩阵中一对共轭复数特征值σ±jω的实部，ω为所述一对共轭复数特征值σ±jω的虚部。

(3)根据所述辅助调节性能指标、动态稳定性能指标，建立对应的协调优化目标函数为：

其中，w₁、w₂分别为预设的辅助调节性能指标的权值和动态稳定性能指标的权值；q为预设的惩罚因子，且当ξ为负值时，q值取为负数。优选的，当采样周期为0.1秒时，w₁/w₂的取值范围为40～80；当ξ为负值时，q值取-100。

在一优选实施方式中，采用禁忌搜索算法对所述协调优化目标函数进行求解的过程中包括：确定禁忌搜索算法中当前点的领域，其方法为：

假设待优化控制参数的总数为n，则当前点表示为n维矢量x＝[x₁，x₂，…，x_n]，根据当前点x中各元素取值范围，确定当前点x的上限为x_u＝[x_u₁，x_u₂，…，x_u_n]，下限为x_l＝[x_l₁，x_l₂，…，x_l_n]；

进一步的，计算当前点x对应的中心超矩形H₀和外围同心超矩形H_i：

h_i＝2×h_i-1，i＝1，2，...，k；

其中，h₀为预设的中心超矩形的半径，x_j为当前点x的第j个分量；x′为当前点x的邻域空间内的一个状态点，x′_j为点x′的第j个分量。

然后，从k个外围同心超矩形中各随机取一个点，由该k个点组成当前点x在n维空间中的邻域，同时也避免由于中心超矩形H₀参与导致算法陷入死循环；其中，k为设定的整数。

在一优选实施方式中，采用禁忌搜索算法对所述协调优化目标函数进行求解还包括：确定禁忌搜索算法的禁忌规则为：设定禁忌对象为当前点x及所述中心超矩形H₀对应的域，将当前点x及目标函数值放入禁忌表中；当禁忌表已满时，释放禁忌表中最先存入的对象；确定禁忌搜索算法的特赦规则为：比较当前点x的目标函数值f(x)与当前全局最优解xbest的目标函数f(xbest)，若f(x)<f(xbest)，则当前点x满足特赦规则；以及，确定禁忌搜索算法的终止规则为：当在连续设定迭代次数内目标值没有改善，或者达到设定的最大迭代次数时，终止迭代。

基于上述当前点的领域确定方法、以及禁忌规则、特赦规则等，参考图7所示，采用禁忌搜索算法对所述协调优化目标函数进行求解，得到所述待优化控制参数的全局最优解的具体过程包括：

步骤一：获取各待优化控制参数的取值范围，初始化当前点为x＝x₀，根据所述取值范围确定所述当前点为x的上下限；并初始化最优点xbest＝x₀，初始化最优目标函数值f(xbest)＝f(x₀)，清空禁忌表；

步骤二：生成当前点x的邻域，计算邻域内各点对应的目标函数值；

当前点x的邻域的生成方法参考上述实施例所述。计算邻域内各点对应的目标函数值即计算邻域内各点对应的辅助调节性能指标和动态稳定性能指标。

步骤三：获取步骤二中目标函数值最小的点，记为x^*；

步骤四：判断点x^*是否满足特赦规则，若满足，则将当前点更新为x＝x^*，将当前最优点xbest更新为xbest＝x^*，将当前最优目标函数值f(xbest)更新为f(xbest)＝f(x^*)，并转到步骤六；若不满足，则转到步骤五；

步骤五：判断点x^*是否满足禁忌规则，若满足，则将点x^*从所述邻域内删除，并返回步骤三；若不满足，则将当前点更新为x＝x^*，并转到步骤六；

步骤六：更新禁忌表；判断是否满足终止规则，若不满足，则返回步骤二；若满足，则终止迭代，根据当前最优点xbest得到各待优化控制参数的全局最优解。

下面通过一具体应用场景，对本发明实施例的汽轮发电机组中控制参数的优化方法做示例性说明.

某电厂有两台额定功率为330MW的汽轮发电机，其中发电机励磁系统采用自并励励磁方式，电力系统稳定器采用PSS2A模型，机炉协调控制系统的控制方式为以汽轮机跟随为基础的协调控制方式，负荷指令来源于就地指令和电网调频所需负荷指令。选择以下控制参数作为待优化参数：励磁调节器放大倍数K_A，电力系统稳定器增益K_STAB，协调控制系统汽轮机主控的比例放大倍数K_P1，锅炉主控的比例放大倍数K_P2，调速器的比例放大倍数K_P。

初始化：根据各控制参数的经验值初始化当前点x＝[K_A，K_STAB，K_P1，K_P2，K_P]，例如初始化当前点为x₀＝[200，6，1，1，1]，同时根据各个控制参数的取值范围确定搜索上下限，即x_u＝[800，30，2，2，5]，x_l＝[50，0，0，0，1]。

算法参数设置：生成当前点的邻域时，令k＝5，即除了中心超矩形H₀外还有5个外围同心超矩形，并且令中心超矩形的半径h₀＝0.01×(x-u-x-l)。禁忌表的长度设为5，算法的最大迭代次数设置为2000，同时当目标函数值在80步内没有改善时，算法终止。

利用禁忌搜索法进行参数协调优化：根据禁忌搜索算法流程的六个步骤，对待优化的参数进行迭代搜索，最终输出待优化控制参数的全局全局最优解xbest＝[500，8，1.5，1.5，4]。当系统的控制参数为初始值时，实际调频量的响应曲线如图8所示，图9展示的是最优控制参数下系统的实际调频量响应曲线，可以看出在控制参数经过协调优化后，系统的辅助调节性能和动态稳定性能得到提升。

通过本实施例的汽轮发电机组中控制参数的优化方法，综合考虑系统的辅助调节性能和动态稳定性，来实现机组多控制系统参数优化，因此能够有效确定出系统控制参数的全局最优解，避免因参数设置不当而引发的低频振荡。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。此外，还可对上述实施例进行任意组合，得到其他的实施例。

基于与上述实施例中的汽轮发电机组中控制参数的优化方法相同的思想，本发明还提供汽轮发电机组中控制参数的优化装置，该装置可用于执行上述汽轮发电机组中控制参数的优化方法。为了便于说明，汽轮发电机组中控制参数的优化装置实施例的结构示意图中，仅仅示出了与本发明实施例相关的部分，本领域技术人员可以理解，图示结构并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

图10为本发明一实施例的汽轮发电机组中控制参数的优化装置的示意性结构图；如图10所示，本实施例的汽轮发电机组中控制参数的优化装置包括：模型构建单元310、目标函数确定单元320以及函数求解单元330，各模块详述如下：

所述模型构建单元310，用于基于汽轮发电机组中各控制系统的工作特性，构建各控制系统的系统模型；

所述目标函数确定单元320，用于根据所述系统模型确定待优化控制参数，建立对应的协调优化目标函数，所述协调优化目标函数以汽轮发电机组的辅助调节性能指标和动态稳定性能指标作为目标约束，并以待优化控制参数的全局最优解为输出；

所述函数求解单元330，用于采用全局迭代寻优算法对所述协调优化目标函数进行求解，得到所述待优化控制参数的全局最优解。

需要说明的是，上述示例的汽轮发电机组中控制参数的优化装置的实施方式中，各模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明前述方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明前述方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

此外，上述示例的汽轮发电机组中控制参数的优化装置的实施方式中，各功能模块的逻辑划分仅是举例说明，实际应用中可以根据需要，例如出于相应硬件的配置要求或者软件的实现的便利考虑，将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将所述汽轮发电机组中控制参数的优化装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。其中各功能模既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，作为独立的产品销售或使用。所述程序在执行时，可执行如上述各方法的实施例的全部或部分步骤。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，不能理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种汽轮发电机组中控制参数的优化方法，其特征在于，包括：

基于汽轮发电机组中各控制系统的工作特性，构建各控制系统的系统模型；

根据所述系统模型确定待优化控制参数，建立对应的协调优化目标函数，所述协调优化目标函数以汽轮发电机组的辅助调节性能指标和动态稳定性能指标作为目标约束，并以待优化控制参数的全局最优解为输出；

采用全局迭代寻优算法对所述协调优化目标函数进行求解，得到所述待优化控制参数的全局最优解。

2.根据权利要求1所述的汽轮发电机组中控制参数的优化方法，其特征在于，构建的系统模型包括：励磁系统模型、电力系统稳定器模型、调速器模型以及机炉协调控制系统模型；

根据所述系统模型确定的待优化控制参数包括：励磁调节器放大倍数，电力系统稳定器增益，协调控制系统汽轮机主控的比例放大倍数，锅炉主控的比例放大倍数以及调速器的比例放大倍数。

3.根据权利要求1所述的汽轮发电机组中控制参数的优化方法，其特征在于，建立对应的协调优化目标函数的步骤，包括：

计算所述汽轮发电机组的辅助调节性能指标：

$d=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^N|P_{e,i}-P_{0,i}|}{N};$

计算所述汽轮发电机组的动态稳定性能指标，由各系统模型的特征方程得到状态矩阵的特征值，每一对共轭复数特征值对应系统的一个振荡模式，用阻尼比表示所述动态稳定性能指标为：

$\mathrm{\&xi;}=\frac{-\mathrm{\&sigma;}}{\sqrt{{\mathrm{\&sigma;}}^2+{\mathrm{\&omega;}}^2}};$

根据所述辅助调节性能指标、动态稳定性能指标，建立对应的协调优化目标函数：

$F=w_{1}d+\frac{w_2}{\mathrm{\&xi;}}+q\frac{w_2}{\mathrm{\&xi;}};$

其中，P_e,i为第i次采样的系统实际调频量，P_0,i为第i次采样对应的一次调频指令，N为总采样次数；σ为共轭复数特征值的实部，ω为所述共轭复数特征值的虚部；w₁、w₂分别为预设的辅助调节性能指标的权值和动态稳定性能指标的权值；q为预设的惩罚因子，且当ξ为负值时，q值取为负数。

4.根据权利要求1所述的汽轮发电机组中控制参数的优化方法，其特征在于，采用全局迭代寻优算法对所述协调优化目标函数进行求解的步骤包括：采用禁忌搜索算法对所述协调优化目标函数进行求解；

得到所述待优化控制参数的全局最优解之后，还包括：根据待优化控制参数的全局最优解调整所述汽轮发电机组中对应的控制参数。

5.根据权利要求4所述的汽轮发电机组中控制参数的优化方法，其特征在于，采用禁忌搜索算法对所述协调优化目标函数进行求解的过程包括：确定禁忌搜索算法中当前点的领域，包括：

若待优化控制参数的总数为n，则当前点表示为n维矢量x＝[x₁，x₂，…，x_n]，根据当前点x中各元素取值范围，确定当前点x的上限为x-u＝[x-u₁，x-u₂，…，x-u_n]，下限为x-l＝[x_l₁，x_l₂，…，x_l_n]；

计算当前点x对应的中心超矩形H₀和外围同心超矩形H_i：

$H_i\left(x,h_{i-1},h_i\right)=\left\{x^{\&prime;}|\begin{array}{c}{h}_{i-1,j}\&le;|{x^{\&prime;}}_j-x_j|<h_{i,j}\\ x\_u_j<{x^{\&prime;}}_j<x\_l_j\end{array},j=1,2,\mathrm{...},n\right\};$

$H_0\left(x,h_0\right)=\left\{x^{\&prime;}|\begin{array}{c}|{x^{\&prime;}}_j-x_j|<h_{0,j}\\ x\_u_j<{x^{\&prime;}}_j<x\_l_j\end{array},j=1,2,\mathrm{...},n\right\};$

h_i＝2×h_i-1，i＝1，2，...，k；

其中，h₀为预设的中心超矩形的半径，x_j为当前点x的第j个分量；x′为当前点x的邻域空间内的一个状态点，x′_j为点x′的第j个分量；

从k个外围同心超矩形中各随机取一个点，由该k个点组成当前点x在n维空间中的邻域；k为设定的整数。

6.根据权利要求5所述的汽轮发电机组中控制参数的优化方法，其特征在于，采用禁忌搜索算法对所述协调优化目标函数进行求解的步骤还包括：

确定禁忌搜索算法的禁忌规则为：设定禁忌对象为当前点x及所述中心超矩形H₀对应的域，将当前点x及目标函数值放入禁忌表中；当禁忌表已满时，释放禁忌表中最先存入的对象；

确定禁忌搜索算法的特赦规则为：比较当前点x的目标函数值f(x)与当前全局最优解xbest的目标函数f(xbest)，若f(x)<f(xbest)，则当前点x满足特赦规则；

以及，确定禁忌搜索算法的终止规则为：当在连续设定迭代次数内最优解没有改善，或者达到最大迭代次数时，终止迭代。

7.根据权利要求6所述的汽轮发电机组中控制参数的优化方法，其特征在于，采用禁忌搜索算法对所述协调优化目标函数进行求解，得到所述待优化控制参数的全局最优解，包括：

步骤一：获取各待优化控制参数的取值范围，初始化当前点为x＝x₀，根据所述取值范围确定所述当前点为x的上下限；并初始化最优点xbest＝x₀，初始化最优目标函数值f(xbest)＝f(x₀)，清空禁忌表；

步骤二：生成当前点x的邻域，计算邻域内各点对应的目标函数值；

步骤三：获取步骤二中目标函数值最小的点，记为x^*；

步骤四：判断点x^*是否满足特赦规则，若满足，则将当前点更新为x＝x^*，将当前最优点xbest更新为xbest＝x^*，将当前最优目标函数值f(xbest)更新为f(xbest)＝f(x^*)，并转到步骤六；若不满足，则转到步骤五；

步骤五：判断点x^*是否满足禁忌规则，若满足，则将点x^*从所述邻域内删除，并返回步骤三；若不满足，则将当前点更新为x＝x^*，并转到步骤六；

步骤六：更新禁忌表；判断是否满足终止规则，若不满足，则返回步骤二；若满足，则终止迭代，根据当前最优点xbest得到各待优化控制参数的全局最优解。

8.根据权利要求2所述的汽轮发电机组中控制参数的优化方法，其特征在于，基于汽轮发电机组中各控制系统的工作特性，构建各控制系统的系统模型的步骤之前，还包括：

确定汽轮发电机组中汽轮机的传递函数模型为：

$G\left(s\right)=\frac{F_{HP}}{1+{\mathrm{sT}}_{CH}}$

其中，T_CH为进汽室时间常数，F_HP为高压缸功率系数，sT_CH表示进汽室时间常数的复数。

9.根据权利要求2所述的汽轮发电机组中控制参数的优化方法，其特征在于，基于汽轮发电机组中各控制系统的工作特性，构建各控制系统的系统模型的步骤之前，还包括：

确定汽轮发电机组中调速器的传递函数模型为：

$G\left(s\right)=\frac{K_P}{1+{\mathrm{sT}}_R}\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_S}$

式中，T_S为油动机时间常数，K_P、T_R分别为PID控制器的比例和积分时间常数，sT_R表示PID控制器的积分时间常数的复数,sT_S表示油动机时间常数的复数。

10.一种汽轮发电机组中控制参数的优化装置，其特征在于，包括：

模型构建单元，用于基于汽轮发电机组中各控制系统的工作特性，构建各控制系统的系统模型；

目标函数确定单元，用于根据所述系统模型确定待优化控制参数，建立对应的协调优化目标函数，所述协调优化目标函数以汽轮发电机组的辅助调节性能指标和动态稳定性能指标作为目标约束，并以待优化控制参数的全局最优解为输出；

函数求解单元，用于采用全局迭代寻优算法对所述协调优化目标函数进行求解，得到所述待优化控制参数的全局最优解。