CN108363292B - 一种基于模糊控制策略的火电机组agc控制方法及装置 - Google Patents
一种基于模糊控制策略的火电机组agc控制方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108363292B CN108363292B CN201810142764.2A CN201810142764A CN108363292B CN 108363292 B CN108363292 B CN 108363292B CN 201810142764 A CN201810142764 A CN 201810142764A CN 108363292 B CN108363292 B CN 108363292B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- active power
- fuzzy
- power deviation
- actual
- domain
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 32
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 10
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 9
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 9
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 8
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 4
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 4
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B11/00—Automatic controllers
- G05B11/01—Automatic controllers electric
- G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
- G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法及装置,通过对有功功率偏差和有功功率偏差变化量进行模糊算法处理得到模糊量,并根据优化隶属度函数、预先建立的模糊规则推导出有效模糊集合,并利用反模糊计算得到实际值,并生成对应的调节信号,可以在汽机主调门控制环节中引入调节信号,解决了现有对于AGC协调控制这样的时变和非线性系统,采用常规的单一PID控制,其参数不能随着被控对象特性的变化而作相应的调整,导致的适用度较差,普遍存在调节滞后、抗干扰能力弱、控制精度差的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及电力测控领域,尤其涉及一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法及装置。
背景技术
现阶段,火电机组值控制系统广泛采用常规PID控制方法,通过自动控制来提高各工艺参数的控制精度,增强系统的鲁棒性,但是燃煤机组被控对象是具有多变量、非线性、强耦合、大惯性、大延迟、参数时变和不确定性的特点。
现有对于AGC协调控制这样的时变和非线性系统,采用常规的单一PID控制,其参数不能随着被控对象特性的变化而作相应的调整,导致了适用度较差,普遍存在调节滞后、抗干扰能力弱、控制精度差的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法,用于解决了现有对于AGC协调控制这样的时变和非线性系统,采用常规的单一PID控制,其参数不能随着被控对象特性的变化而作相应的调整,导致了适用度较差,普遍存在调节滞后、抗干扰能力弱、控制精度差的技术问题。
本发明提供的一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法,包括:
确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输入量为有功功率偏差和有功功率偏差变化量;
确定输入量模糊子集、输入量模糊论域、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述有功功率偏差变化量的实际变化范围;
确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输出量为比例系数增量和积分系数增量;
确定输出量模糊子集、输出量模糊论域、所述比例系数增量的实际变化范围和所述积分系数增量的实际变化范围;
根据所述有功功率偏差的实际变化范围、所述有功功率偏差、所述有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差模糊量;
根据所述有功功率偏差变化量、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差变化量模糊量;
确定所述模糊子集的隶属度函数,并采用遗传算法对所述隶属度函数进行优化划分,得到优化隶属度函数;
建立汽机主控回路PID参数整定的模糊规则;
根据所述有功功率偏差模糊量、所述有功功率偏差变化量模糊量、所述优化隶属度函数和所述模糊规则通过Mamdani模糊推理分别得到模糊输出变量的有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合;
将所述有功功率偏差有效模糊集合和所述有功功率偏差变化量有效模糊集合通过重心法计算分别得到有功功率偏差模糊论域值和有功功率偏差变化量模糊论域值;
根据所述有功功率偏差模糊论域值、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差实际值;
根据所述有功功率偏差变化量模糊论域值、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差变化量实际值;
PID控制器将所述有功功率偏差实际值和所述有功功率偏差变化量实际值进行运算处理,得到汽机主调门的调节信号。
优选地,所述输入量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大。
优选地,所述输出量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大。
优选地,根据所述有功功率偏差的实际变化范围、所述有功功率偏差、所述有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差模糊量;根据所述有功功率偏差变化量、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差变化量模糊量具体包括:
根据所述有功功率偏差的实际变化范围、所述有功功率偏差、所述有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域通过第一预设公式计算得到有功功率偏差模糊量,所述第一预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x0为所述有功功率偏差;
根据所述有功功率偏差变化量的实际变化范围、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域通过第二预设公式计算得到有功功率偏差变化量模糊量,所述第二预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x3为所述有功功率偏差变化量。
优选地,根据所述有功功率偏差模糊论域值、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述输出量模糊论域计算得到有功功率偏差实际值;根据所述有功功率偏差变化量模糊论域值、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和所述输出量模糊论域计算得到有功功率偏差变化量实际值具体包括:
根据所述有功功率偏差模糊论域值、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过第三预设公式计算得到有功功率偏差实际值,所述第三预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x1为有功功率偏差模糊量;
根据所述有功功率偏差变化量模糊论域值、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过第四预设公式计算得到有功功率偏差变化量实际值,所述第四预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x2为所述有功功率偏差变化量模糊量。
本发明提供的一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制装置,包括:
第一确定模块,用于确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输入量为有功功率偏差和有功功率偏差变化量;
第二确定模块,用于确定输入量模糊子集、输入量模糊论域、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述有功功率偏差变化量的实际变化范围;
第三确定模块,用于确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输出量为比例系数增量和积分系数增量;
第四确定模块,用于确定输出量模糊子集、输出量模糊论域、所述比例系数增量的实际变化范围和所述积分系数增量的实际变化范围;
第一计算模块,用于根据所述有功功率偏差的实际变化范围、所述有功功率偏差、所述有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差模糊量;
第二计算模块,用于根据所述有功功率偏差变化量、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差变化量模糊量;
第五确定模块,用于确定所述模糊子集的隶属度函数,并采用遗传算法对所述隶属度函数进行优化划分,得到优化隶属度函数;
第一建立模块,用于建立汽机主控回路PID参数整定的模糊规则;
第一推理模块,用于根据所述有功功率偏差模糊量、所述有功功率偏差变化量模糊量、所述优化隶属度函数和所述模糊规则通过Mamdani模糊推理分别得到模糊输出变量的有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合;
第三计算模块,用于将所述有功功率偏差有效模糊集合和所述有功功率偏差变化量有效模糊集合通过重心法计算分别得到有功功率偏差模糊论域值和有功功率偏差变化量模糊论域值;
第四计算模块,用于根据所述有功功率偏差模糊论域值、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差实际值;
第五计算模块,用于根据所述有功功率偏差变化量模糊论域值、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差变化量实际值;
第六计算模块,设置在PID控制器上,用于将所述有功功率偏差实际值和所述有功功率偏差变化量实际值进行运算处理,得到汽机主调门的调节信号。
优选地,所述输入量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大。
优选地,所述输出量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大。
优选地,所述第一计算模块,具体用于根据所述有功功率偏差的实际变化范围、所述有功功率偏差、所述有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域通过第一预设公式计算得到有功功率偏差模糊量,所述第一预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x0为所述有功功率偏差;
所述第二计算模块,具体用于根据所述有功功率偏差变化量的实际变化范围、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域通过第二预设公式计算得到有功功率偏差变化量模糊量,所述第二预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x3为所述有功功率偏差变化量。
优选地,所述第四计算模块,具体用于根据所述有功功率偏差模糊论域值、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过第三预设公式计算得到有功功率偏差实际值,所述第三预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x1为有功功率偏差模糊量;
所述第五计算模块,具体用于根据所述有功功率偏差变化量模糊论域值、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过第四预设公式计算得到有功功率偏差变化量实际值,所述第四预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x2为所述有功功率偏差变化量模糊量。
从以上技术方案可以看出,本发明具有以下优点:
本发明提供的一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法,包括:确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输入量为有功功率偏差和有功功率偏差变化量;确定输入量模糊子集、输入量模糊论域、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述有功功率偏差变化量的实际变化范围;确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输出量为比例系数增量和积分系数增量;确定输出量模糊子集、输出量模糊论域、所述比例系数增量的实际变化范围和所述积分系数增量的实际变化范围;根据所述有功功率偏差的实际变化范围、所述有功功率偏差、所述有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差模糊量;根据所述有功功率偏差变化量、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差变化量模糊量;确定所述模糊子集的隶属度函数,并采用遗传算法对所述隶属度函数进行优化划分,得到优化隶属度函数;建立汽机主控回路PID参数整定的模糊规则;根据所述有功功率偏差模糊量、所述有功功率偏差变化量模糊量、所述优化隶属度函数和所述模糊规则通过Mamdani模糊推理分别得到模糊输出变量的有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合;将所述有功功率偏差有效模糊集合和所述有功功率偏差变化量有效模糊集合通过重心法计算分别得到有功功率偏差模糊论域值和有功功率偏差变化量模糊论域值;根据所述有功功率偏差模糊论域值、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差实际值;根据所述有功功率偏差变化量模糊论域值、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差变化量实际值;PID控制器将所述有功功率偏差实际值和所述有功功率偏差变化量实际值进行运算处理,得到汽机主调门的调节信号。
本发明中,通过对有功功率偏差和有功功率偏差变化量进行模糊算法处理得到模糊量,并根据优化隶属度函数、预先建立的模糊规则推导出有效模糊集合,并利用反模糊计算得到实际值,并生成对应的调节信号,可以在汽机主调门控制环节中引入调节信号,解决了现有对于AGC协调控制这样的时变和非线性系统,采用常规的单一PID控制,其参数不能随着被控对象特性的变化而作相应的调整,导致的适用度较差,普遍存在调节滞后、抗干扰能力弱、控制精度差的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明提供的一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法的一个实施例的流程示意图;
图2为本发明提供的一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法的另一个实施例的流程示意图;
图3为本发明提供的一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制装置的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法及装置,解决了现有对于AGC协调控制这样的时变和非线性系统,采用常规的单一PID控制,其参数不能随着被控对象特性的变化而作相应的调整,导致的适用度较差,普遍存在调节滞后、抗干扰能力弱、控制精度差的技术问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明实施例提供了一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法的一个实施例,包括:
101:确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输入量为有功功率偏差和有功功率偏差变化量;
102:确定输入量模糊子集、输入量模糊论域、有功功率偏差的实际变化范围和有功功率偏差变化量的实际变化范围;
103:确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输出量为比例系数增量和积分系数增量;
104:确定输出量模糊子集、输出量模糊论域、比例系数增量的实际变化范围和积分系数增量的实际变化范围;
105:根据有功功率偏差的实际变化范围、有功功率偏差、有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差模糊量;
106:根据有功功率偏差变化量、有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差变化量模糊量;
107:确定模糊子集的隶属度函数,并采用遗传算法对隶属度函数进行优化划分,得到优化隶属度函数;
可选地,输入、输出量的模糊子集可以采用相同的隶属度函数;
在模糊规则确定的情况下,模糊推理结果主要受隶属度函数选择形式的影响,其中,模糊子集的隶属度函数形式越陡,跟踪性能越好,控制灵敏度越高;相反,则控制稳定性越好,鲁棒性越强。
可选地,可以综合汽机主控回路的控制特性,对模糊子集进行不规则划分;
108:建立汽机主控回路PID参数整定的模糊规则;
可选地,建立汽机主控回路PID参数ΔKp和ΔKi整定的模糊规则表,分别见表1、表2。
表1ΔKp的模糊规则表
表2ΔKi的模糊规则表
109:根据有功功率偏差模糊量、有功功率偏差变化量模糊量、优化隶属度函数和模糊规则通过Mamdani模糊推理分别得到模糊输出变量的有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合;
可选地,推理采用mamdani模糊推理,运用极大—极小合成运算方法作为模糊关系与模糊集合的合成运算法则,基于上述表1和表2中的规则,所采用的二维模糊控制器的模糊控制规则形式为:
规则i:if Ai and Bi then Ci,i=1,2,....,n;
模糊推理格式为:
110:将有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合通过重心法计算分别得到有功功率偏差模糊论域值和有功功率偏差变化量模糊论域值;
111:根据有功功率偏差模糊论域值、有功功率偏差的实际变化范围和输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差实际值;
112:根据有功功率偏差变化量模糊论域值、有功功率偏差变化量的实际变化范围和输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差变化量实际值;
113:PID控制器将有功功率偏差实际值和有功功率偏差变化量实际值进行运算处理,得到汽机主调门的调节信号。
可选地,汽机主控PID控制器基于PID控制策略及模糊推理器得到的模糊输出变量进行处理运算,得到汽机主调门的调节信号。其中,所采用的PID算法公式如下:
Δu(k)=KpΔe(k)+Kie(k)+Kd[Δe(k)-Δe(k-1)]
其中,Δe(k)=e(k)-e(k-1),e(k)=PV(k)-SP(k);
其中,当前时刻t的控制参数值等于上一时刻的控制参数值与修正值之和,具体公式如下:
Kp(k)=Kp(k-1)+ΔKp
Ki(k)=Ki(k-1)+ΔKi
Kd(k)=Kd(k-1)+ΔKd;
本发明实施例提供的一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法,包括:确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输入量为有功功率偏差和有功功率偏差变化量;确定输入量模糊子集、输入量模糊论域、有功功率偏差的实际变化范围和有功功率偏差变化量的实际变化范围;确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输出量为比例系数增量和积分系数增量;确定输出量模糊子集、输出量模糊论域、比例系数增量的实际变化范围和积分系数增量的实际变化范围;根据有功功率偏差的实际变化范围、有功功率偏差、有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差模糊量;根据有功功率偏差变化量、有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差变化量模糊量;确定模糊子集的隶属度函数,并采用遗传算法对隶属度函数进行优化划分,得到优化隶属度函数;建立汽机主控回路PID参数整定的模糊规则;根据有功功率偏差模糊量、有功功率偏差变化量模糊量、优化隶属度函数和模糊规则通过Mamdani模糊推理分别得到模糊输出变量的有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合;将有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合通过重心法计算分别得到有功功率偏差模糊论域值和有功功率偏差变化量模糊论域值;根据有功功率偏差模糊论域值、有功功率偏差的实际变化范围和输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差实际值;根据有功功率偏差变化量模糊论域值、有功功率偏差变化量的实际变化范围和输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差变化量实际值;PID控制器将有功功率偏差实际值和有功功率偏差变化量实际值进行运算处理,得到汽机主调门的调节信号。
本发明实施例中,通过对有功功率偏差和有功功率偏差变化量进行模糊算法处理得到模糊量,并根据优化隶属度函数、预先建立的模糊规则推导出有效模糊集合,并利用反模糊计算得到实际值,并生成对应的调节信号,可以在汽机主调门控制环节中引入调节信号,解决了现有对于AGC协调控制这样的时变和非线性系统,采用常规的单一PID控制,其参数不能随着被控对象特性的变化而作相应的调整,导致的适用度较差,普遍存在调节滞后、抗干扰能力弱、控制精度差的技术问题。
以上是对一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法的一个实施例进行的描述,下面将对一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法的另一个实施例进行详细的描述。
参照图2,本发明提供的一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法的另一个实施例,包括:
201:确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输入量为有功功率偏差和有功功率偏差变化量;
202:确定输入量模糊子集、输入量模糊论域、有功功率偏差的实际变化范围和有功功率偏差变化量的实际变化范围,输入量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大。
203:确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输出量为比例系数增量和积分系数增量;
204:确定输出量模糊子集、输出量模糊论域、比例系数增量的实际变化范围和积分系数增量的实际变化范围,输出量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大;
205:根据有功功率偏差的实际变化范围、有功功率偏差、有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域通过第一预设公式计算得到有功功率偏差模糊量,第一预设公式具体为:
其中,有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b],输入量模糊论域具体为[-m,m],x0为有功功率偏差;
206:根据有功功率偏差变化量的实际变化范围、有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域通过第二预设公式计算得到有功功率偏差变化量模糊量,第二预设公式具体为:
其中,有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],输入量模糊论域具体为[-m,m],x3为有功功率偏差变化量。
207:确定模糊子集的隶属度函数,并采用遗传算法对隶属度函数进行优化划分,得到优化隶属度函数;
208:建立汽机主控回路PID参数整定的模糊规则;
209:根据有功功率偏差模糊量、有功功率偏差变化量模糊量、优化隶属度函数和模糊规则通过Mamdani模糊推理分别得到模糊输出变量的有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合;
210:将有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合通过重心法计算分别得到有功功率偏差模糊论域值和有功功率偏差变化量模糊论域值;
211:根据有功功率偏差模糊论域值、有功功率偏差的实际变化范围和输出量模糊论域通过第三预设公式计算得到有功功率偏差实际值,第三预设公式具体为:
其中,有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b],输入量模糊论域具体为[-m,m],x1为有功功率偏差模糊量;
212:根据有功功率偏差变化量模糊论域值、有功功率偏差变化量的实际变化范围和输出量模糊论域通过第四预设公式计算得到有功功率偏差变化量实际值,第四预设公式具体为:
其中,有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],输入量模糊论域具体为[-m,m],x2为有功功率偏差变化量模糊量。
213:PID控制器将有功功率偏差实际值和有功功率偏差变化量实际值进行运算处理,得到汽机主调门的调节信号。
以上是一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法的另一个实施例进行的描述,下面将对一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制装置的一个实施例进行描述。
参照图3,本发明提供的一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制装置的一个实施例,包括:
第一确定模块301,用于确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输入量为有功功率偏差和有功功率偏差变化量;
第二确定模块302,用于确定输入量模糊子集、输入量模糊论域、有功功率偏差的实际变化范围和有功功率偏差变化量的实际变化范围,输入量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大;
第三确定模块303,用于确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输出量为比例系数增量和积分系数增量;
第四确定模块304,用于确定输出量模糊子集、输出量模糊论域、比例系数增量的实际变化范围和积分系数增量的实际变化范围,输出量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大;
第一计算模块305,用于根据有功功率偏差的实际变化范围、有功功率偏差、有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域通过第一预设公式计算得到有功功率偏差模糊量,第一预设公式具体为:
其中,有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b],输入量模糊论域具体为[-m,m],x0为有功功率偏差;
第二计算模块306,用于根据有功功率偏差变化量的实际变化范围、有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域通过第二预设公式计算得到有功功率偏差变化量模糊量,第二预设公式具体为:
其中,有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],输入量模糊论域具体为[-m,m],x3为有功功率偏差变化量;
第五确定模块307,用于确定模糊子集的隶属度函数,并采用遗传算法对隶属度函数进行优化划分,得到优化隶属度函数;
第一建立模块308,用于建立汽机主控回路PID参数整定的模糊规则;
第一推理模块309,用于根据有功功率偏差模糊量、有功功率偏差变化量模糊量、优化隶属度函数和模糊规则通过Mamdani模糊推理分别得到模糊输出变量的有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合;
第三计算模块310,用于将有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合通过重心法计算分别得到有功功率偏差模糊论域值和有功功率偏差变化量模糊论域值;
第四计算模块311,用于根据有功功率偏差模糊论域值、有功功率偏差的实际变化范围和输出量模糊论域通过第三预设公式计算得到有功功率偏差实际值,第三预设公式具体为:
其中,有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b),输入量模糊论域具体为[-m,m],x1为有功功率偏差模糊量;
第五计算模块312,用于根据有功功率偏差变化量模糊论域值、有功功率偏差变化量的实际变化范围和输出量模糊论域通过第四预设公式计算得到有功功率偏差变化量实际值,第四预设公式具体为:
其中,有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],输入量模糊论域具体为-[-m,m],x2为有功功率偏差变化量模糊量;
第六计算模块313,设置在PID控制器上,用于将有功功率偏差实际值和有功功率偏差变化量实际值进行运算处理,得到汽机主调门的调节信号。
本实施例中的具体实施方式已在上述实施例中说明,这里不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,系统和模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的模块和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的模块实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块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。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法,其特点在于,包括:
确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输入量为有功功率偏差和有功功率偏差变化量;
确定输入量模糊子集、输入量模糊论域、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述有功功率偏差变化量的实际变化范围;
确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输出量为比例系数增量和积分系数增量;
确定输出量模糊子集、输出量模糊论域、所述比例系数增量的实际变化范围和所述积分系数增量的实际变化范围;
根据所述有功功率偏差的实际变化范围、所述有功功率偏差、所述有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差模糊量;
根据所述有功功率偏差变化量、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差变化量模糊量;
确定所述模糊子集的隶属度函数,并采用遗传算法对所述隶属度函数进行优化划分,得到优化隶属度函数;
建立汽机主控回路PID参数整定的模糊规则;
根据所述有功功率偏差模糊量、所述有功功率偏差变化量模糊量、所述优化隶属度函数和所述模糊规则通过Mamdani模糊推理分别得到模糊输出变量的有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合;
将所述有功功率偏差有效模糊集合和所述有功功率偏差变化量有效模糊集合通过重心法计算分别得到有功功率偏差模糊论域值和有功功率偏差变化量模糊论域值;
根据所述有功功率偏差模糊论域值、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差实际值;
根据所述有功功率偏差变化量模糊论域值、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差变化量实际值;
PID控制器将所述有功功率偏差实际值和所述有功功率偏差变化量实际值进行运算处理,得到汽机主调门的调节信号。
2.根据权利要求1所述的基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法,其特征在于,所述输入量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大。
3.根据权利要求2所述的基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法,其特征在于,所述输出量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大。
4.根据权利要求3所述的基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法,其特征在于,根据所述有功功率偏差的实际变化范围、所述有功功率偏差、所述有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差模糊量;根据所述有功功率偏差变化量、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差变化量模糊量具体包括:
根据所述有功功率偏差的实际变化范围、所述有功功率偏差、所述有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域通过第一预设公式计算得到有功功率偏差模糊量,所述第一预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x0为所述有功功率偏差;
根据所述有功功率偏差变化量的实际变化范围、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域通过第二预设公式计算得到有功功率偏差变化量模糊量,所述第二预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x3为所述有功功率偏差变化量。
5.根据权利要求4所述的基于模糊控制策略的火电机组AGC控制方法,其特征在于,根据所述有功功率偏差模糊论域值、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述输出量模糊论域计算得到有功功率偏差实际值;根据所述有功功率偏差变化量模糊论域值、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和所述输出量模糊论域计算得到有功功率偏差变化量实际值具体包括:
根据所述有功功率偏差模糊论域值、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过第三预设公式计算得到有功功率偏差实际值,所述第三预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x1为有功功率偏差模糊量;
根据所述有功功率偏差变化量模糊论域值、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过第四预设公式计算得到有功功率偏差变化量实际值,所述第四预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x2为所述有功功率偏差变化量模糊量。
6.一种基于模糊控制策略的火电机组AGC控制装置,其特征在于,包括:
第一确定模块,用于确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输入量为有功功率偏差和有功功率偏差变化量;
第二确定模块,用于确定输入量模糊子集、输入量模糊论域、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述有功功率偏差变化量的实际变化范围;
第三确定模块,用于确定AGC协调控制系统中汽机主控回路的输出量为比例系数增量和积分系数增量;
第四确定模块,用于确定输出量模糊子集、输出量模糊论域、所述比例系数增量的实际变化范围和所述积分系数增量的实际变化范围;
第一计算模块,用于根据所述有功功率偏差的实际变化范围、所述有功功率偏差、所述有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差模糊量;
第二计算模块,用于根据所述有功功率偏差变化量、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域计算得到有功功率偏差变化量模糊量;
第五确定模块,用于确定所述模糊子集的隶属度函数,并采用遗传算法对所述隶属度函数进行优化划分,得到优化隶属度函数;
第一建立模块,用于建立汽机主控回路PID参数整定的模糊规则;
第一推理模块,用于根据所述有功功率偏差模糊量、所述有功功率偏差变化量模糊量、所述优化隶属度函数和所述模糊规则通过Mamdani模糊推理分别得到模糊输出变量的有功功率偏差有效模糊集合和有功功率偏差变化量有效模糊集合;
第三计算模块,用于将所述有功功率偏差有效模糊集合和所述有功功率偏差变化量有效模糊集合通过重心法计算分别得到有功功率偏差模糊论域值和有功功率偏差变化量模糊论域值;
第四计算模块,用于根据所述有功功率偏差模糊论域值、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差实际值;
第五计算模块,用于根据所述有功功率偏差变化量模糊论域值、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过反模糊计算得到有功功率偏差变化量实际值;
第六计算模块,设置在PID控制器上,用于将所述有功功率偏差实际值和所述有功功率偏差变化量实际值进行运算处理,得到汽机主调门的调节信号。
7.根据权利要求6所述的基于模糊控制策略的火电机组AGC控制装置,其特征在于,所述输入量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大。
8.根据权利要求7所述的基于模糊控制策略的火电机组AGC控制装置,其特征在于,所述输出量模糊子集具体为:
{NB、NS、ZO、PS、PB},其中,NB表示负大、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PB表示正大。
9.根据权利要求8所述的基于模糊控制策略的火电机组AGC控制装置,其特征在于,所述第一计算模块,具体用于根据所述有功功率偏差的实际变化范围、所述有功功率偏差、所述有功功率偏差的实际变化范围和输入量模糊论域通过第一预设公式计算得到有功功率偏差模糊量,所述第一预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x0为所述有功功率偏差;
所述第二计算模块,具体用于根据所述有功功率偏差变化量的实际变化范围、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和输入量模糊论域通过第二预设公式计算得到有功功率偏差变化量模糊量,所述第二预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x3为所述有功功率偏差变化量。
10.根据权利要求9所述的基于模糊控制策略的火电机组AGC控制装置,其特征在于,所述第四计算模块,具体用于根据所述有功功率偏差模糊论域值、所述有功功率偏差的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过第三预设公式计算得到有功功率偏差实际值,所述第三预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差的实际变化范围具体为[a,b],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x1为有功功率偏差模糊量;
所述第五计算模块,具体用于根据所述有功功率偏差变化量模糊论域值、所述有功功率偏差变化量的实际变化范围和所述输出量模糊论域通过第四预设公式计算得到有功功率偏差变化量实际值,所述第四预设公式具体为:
其中,所述有功功率偏差变化量的实际变化范围具体为[c,d],所述输入量模糊论域具体为[-m,m],x2为所述有功功率偏差变化量模糊量。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810142764.2A CN108363292B (zh) | 2018-02-11 | 2018-02-11 | 一种基于模糊控制策略的火电机组agc控制方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810142764.2A CN108363292B (zh) | 2018-02-11 | 2018-02-11 | 一种基于模糊控制策略的火电机组agc控制方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108363292A CN108363292A (zh) | 2018-08-03 |
CN108363292B true CN108363292B (zh) | 2020-11-03 |
Family
ID=63006020
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810142764.2A Active CN108363292B (zh) | 2018-02-11 | 2018-02-11 | 一种基于模糊控制策略的火电机组agc控制方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108363292B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110488601A (zh) * | 2019-09-26 | 2019-11-22 | 山东和信智能科技有限公司 | 基于实时监测数据的火电机组负荷控制优化系统及方法 |
CN111930075B (zh) * | 2020-07-31 | 2022-03-15 | 深圳吉兰丁智能科技有限公司 | 一种自适应加工控制方法及非易失性可读存储介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101078373A (zh) * | 2007-07-05 | 2007-11-28 | 东北大学 | 一种微型燃气轮机的燃烧控制装置及控制方法 |
CN101745457A (zh) * | 2008-12-12 | 2010-06-23 | 上海建设路桥机械设备有限公司 | 用于轮齿式破碎机的模糊控制系统及控制方法 |
CN101816821A (zh) * | 2010-05-26 | 2010-09-01 | 天津大学 | 基于蚁群模糊控制器的助行功能性电刺激精密控制方法 |
CN102621892A (zh) * | 2012-04-06 | 2012-08-01 | 杭州电子科技大学 | 横机伺服系统速度调节器的控制方法 |
CN102654751A (zh) * | 2012-04-05 | 2012-09-05 | 甘肃电力科学研究院 | 基于非线性控制和模糊控制的协调控制方法 |
CN103713520A (zh) * | 2013-12-12 | 2014-04-09 | 东南大学 | 一种陀螺稳定平台的自适应复合控制方法 |
CN105955015A (zh) * | 2016-05-17 | 2016-09-21 | 成都奥特为科技有限公司 | 一种用于外骨骼系统的模糊控制方法 |
-
2018
- 2018-02-11 CN CN201810142764.2A patent/CN108363292B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101078373A (zh) * | 2007-07-05 | 2007-11-28 | 东北大学 | 一种微型燃气轮机的燃烧控制装置及控制方法 |
CN101745457A (zh) * | 2008-12-12 | 2010-06-23 | 上海建设路桥机械设备有限公司 | 用于轮齿式破碎机的模糊控制系统及控制方法 |
CN101816821A (zh) * | 2010-05-26 | 2010-09-01 | 天津大学 | 基于蚁群模糊控制器的助行功能性电刺激精密控制方法 |
CN102654751A (zh) * | 2012-04-05 | 2012-09-05 | 甘肃电力科学研究院 | 基于非线性控制和模糊控制的协调控制方法 |
CN102621892A (zh) * | 2012-04-06 | 2012-08-01 | 杭州电子科技大学 | 横机伺服系统速度调节器的控制方法 |
CN103713520A (zh) * | 2013-12-12 | 2014-04-09 | 东南大学 | 一种陀螺稳定平台的自适应复合控制方法 |
CN105955015A (zh) * | 2016-05-17 | 2016-09-21 | 成都奥特为科技有限公司 | 一种用于外骨骼系统的模糊控制方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
兆瓦级风力机变桨距控制及其执行机构优化设计;孙涛;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;20110415(第4期);第C041-5页 * |
基于模糊自适应PID控制的水电站有功功率调节;李涛 等;《石河子大学学报(自然科学版)》;20091015;第27卷(第5期);第650-653页 * |
风力机变桨距的模糊PID参数自整定控制;孙涛 等;《机床与液压 》;20110528;第39卷(第10期);第121-123、130页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108363292A (zh) | 2018-08-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Song et al. | Robust optimal control for disturbed nonlinear zero-sum differential games based on single NN and least squares | |
CN108696210B (zh) | 基于参数辨识的直流电机电流环控制器参数自整定方法 | |
CN108809167A (zh) | 一种基于模糊控制的bp神经网络pid调速控制算法 | |
JPH04259004A (ja) | フィードバック制御方法 | |
CN111766777A (zh) | 一种pid控制器及pid控制方法 | |
CN108363292B (zh) | 一种基于模糊控制策略的火电机组agc控制方法及装置 | |
Gao et al. | Design of PID controller for greenhouse temperature based on Kalman | |
Liu et al. | Adaptive fuzzy output-feedback control of uncertain SISO nonlinear systems | |
CN105227035A (zh) | 一种永磁直线电机控制方法 | |
CN114995108A (zh) | 一种基于模糊pid和滑膜控制复合控制的控制方法 | |
US9098078B2 (en) | Control algorithm based on modeling a controlled object | |
Xiao et al. | Fuzzy adaptive PID control tank level | |
CN109298631A (zh) | 一种基于传统pid控制器附加二次比例系数的自适应参数整定方法 | |
Lin et al. | Adaptive fuzzy H∞ tracking design of SISO uncertain nonlinear fractional order time-delay systems | |
CN112072961A (zh) | 一种基于anfis的无刷直流电机调速系统 | |
Shengji | An Excitation Control Strategy of Synchronous Generator Based on Fuzzy PID | |
CN110794676A (zh) | 基于Hammerstein-Wiener模型的CSTR过程非线性控制方法 | |
Jiménez et al. | Linear quadratic regulator based takagi-sugeno model for multivariable nonlinear processes | |
Park et al. | Decentralized output-feedback controller for uncertain large-scale nonlinear systems using higher-order switching differentiator | |
Arafat et al. | The Development of a Matlab-Based Fuzzy PID Controller and The Simulation | |
Zheng et al. | Stability Region Design of Fractional Complex Order $ PI^{\lambda+\mu\mathrm {i}} $ Controller Using D Segmentation | |
Vasanthi et al. | Fuzzy and PID excitation control system with AVR in power system stability analysis | |
Ying | Design of a general class of Takagi-Sugeno fuzzy control systems | |
Behera et al. | Comparison of Performance Analysis of Different Control Structures | |
Li et al. | Suppression of disturbances in networked control systems based on adaptive model predictive control and equivalent-input-disturbance approach |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |