CN111027178A - 一种抽水蓄能机组调频参数优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种抽水蓄能机组调频参数优化方法，参数优化方法包括：构建待调频抽水蓄能机组的仿真模型，仿真模型包括：分数阶PID控制器和模糊推理模块；对仿真模型施加预设频率扰动，并通过搜索算法优化得到控制器的最优调频参数以及模糊推理模块的最优隶属度函数；计算并基于最优调频参数下的机组频率偏差及其微分，控制模糊推理模块采用最优隶属度函数，得到最优调频参数的修正量；采用修正量修正最优调频参数，完成调频参数优化。本发明引入模糊分数阶PID控制器，其可根据频率偏差调节算法优化得到的调频参数，能有效快速抑制转速波动，避免了仅采用算法优化得到的调频参数进行调频控制而存在调频效率低的问题。

Description

一种抽水蓄能机组调频参数优化方法

技术领域

本发明属于抽水蓄能机组调频领域，更具体地，涉及一种抽水蓄能机组调频参数优化方法。

背景技术

机组调节系统是控制水泵水轮机组一次调频的关键，调频参数的优化是至关重要的，其中控制器的类型、调节算法的不同都对系统的频率、功率的稳定性具有重大意义。在控制器调频参数的优化中，由于当水泵水轮机调节系统受到较大干扰时，将引起调节系统某些参数较大的变动，其中有的参数变化将超出其线性范围。另外，抽蓄机组工况复杂、启停频繁，“S”特性特别明显，在低水头的工况下运行时单位转速很大，很容易受到“S”特性的影响进入反水泵工况区运行。因此，建立一个精准的一次调频工况下的非线性抽水蓄能机组调节系统模型以及优化算法是必不可少的。

而目前传统的抽水蓄能机组仍然使用的是PID控制器，当机组在低水头受到频率扰动时，PID控制器不能在短时间内使转速恢复到额定值，频率调节效率低，久而久之，由于振动带来的机械损耗，也会严重影响机组的使用寿命。

发明内容

本发明提供一种抽水蓄能机组调频参数优化方法，用以解决现有抽水蓄能机组调频中因所采用的控制器所输出的调频指令未充分考虑现有算法计算的调频误差而存在调频效率低的技术问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种抽水蓄能机组调频参数优化方法，包括：

构建待调频抽水蓄能机组的仿真模型，所述仿真模型包括：分数阶PID控制器和模糊推理模块；

对所述仿真模型施加预设频率扰动，并通过搜索算法优化得到所述控制器的最优调频参数以及所述模糊推理模块的最优隶属度函数；

计算并基于所述最优调频参数下的机组频率偏差及其微分，控制所述模糊推理模块采用所述最优隶属度函数，得到所述最优调频参数的修正量；

采用所述修正量修正所述最优调频参数，完成调频参数优化。

本发明的有益效果是：由于抽水蓄能机组在并网运行的过程中，当外界负荷发生变化时，阻力矩的大小也会之改变，由此造成阻力矩和动力矩的力矩不平衡，根据运动方程可知，此时会造成机组的转速偏离额定转速，进而形成对电网的频率扰动。对此，发明引入模糊分数阶PID控制器，该控制器可根据频率偏差调节控制信号(表征导叶开度大小)，也即当系统出现偏差时，控制器在系统运行过程中不断计算频率偏差和偏差变化率，并根据模糊规则原理，在线调整算法优化得到的调频参数，以驱动电液随动系统，改变导叶开度的大小，控制水泵水轮机的进口流量，以此来达到出力平衡(阻力矩和动力矩平衡)，达到机组调频的目的，使系统频率(也即转速)达到稳定状态。本发明方法避免了仅采用算法优化得到的调频参数进行调频控制而忽略调频参数下的频率与设定值的误差大小进而导致调频不彻底、不到位而存在调频效率低的问题，因而在引入模糊理论并考虑调频误差以实时调整算法优化的调频参数的条件下，使得抽水蓄能机组调节系统在低水头工况下运行时受到频率扰动时更能有效抑制转速波动，能更快地达到额定转速，提供更加稳定的控制性能。

上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，所述仿真模型中的引水系统为弹性水击模型。

本发明的进一步有益效果是：本方法建立的非线性抽水蓄能机组仿真模型考虑了弹性水击的引水系统，具有较高的精度，能准确反映压力、流量等参数的变化。

进一步，所述搜索算法为多目标引力搜索算法，且所述多目标引力搜索算法的目标函数为最小化转速误差和导叶开度误差。

本发明的进一步有益效果是：为了更加准确的生成调频参数，获取导叶开度和频率变化之间的综合指标，因此采用多目标的引力搜索算法MOGSA，得到最优调频参数以及最优隶属度函数。

进一步，所述转速误差J₁＝ITAE+w₁·OUS+w₂·SSE；式中，ITAE表示时间乘绝对误差积分准则，OUS表示机组转速的波动程度，其值为调节过程中的转速最大值和最小值之间的差值；SSE表示机组转速的稳态误差，其值为稳态转速和设定转速之间的差值，w₁、w₂为权重系数。

本发明的进一步有益效果是：该目标函数考虑机组转速的稳态误差SSE，可以有效减少机组转速的稳态误差。

进一步，所述权重系数w₁、w₂的取值均在相同预设数值范围内。

本发明的进一步有益效果是：权重系数w₁、w₂的取值均在相同预设数值范围内，保证两个权重系数相差不大，以使得该目标函数充分考虑转速波动程度和转速稳定程度两个变量。

进一步，所述机组频率偏差为所述最优调频参数下的模型输出频率与预设频率之间的差值。

进一步，所述修正，具体为：将所述最优调频参数与修正量相加，得到最终调频参数。

本发明的进一步有益效果是：在优化中，直接进行加减运算，提高调频优化效率。

进一步，所述模糊推理模块包括：

模糊化单元，用于采用所述最优隶属度函数，分别对所述频率偏差及其微分转换为大小模糊量；

近似推理单元，用于基于两个所述大小模糊量，通过近似推理运算，得到模糊量U；

清晰化单元，用于对所述模糊量U清晰化，得到修正量。

本发明还提供一种抽水蓄能机组调频方法，包括：

存储待调频抽水蓄能机组在各频率扰动工况下的采用如上所述的任一种抽水蓄能机组调频参数优化方法得到的调频控制参数；

调用当前频率扰动工况对应的调频控制参数，控制待调频抽水蓄能机组运行。

本发明的有益效果是：本发明采用上述抽水蓄能机组调频参数优化方法，得到考虑算法优化误差的调频参数，该调频参数能够使得实际抽水蓄能机组系统具有较高的水泵水轮机调节动态控制品质，当机组发生频率扰动时，抽水蓄能机组系统采用该调频参数可以快速有效地克服频率扰动，达到额定转速，同时，调节转速的速度快，也即恢复频率稳定的时间更短，能够延长自身的使用寿命。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如上述任一种抽水蓄能机组调频参数优化方法和/或如上所述的任一种抽水蓄能机组调频方法。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种抽水蓄能机组调频参数优化方法的流程框图；

图2为本发明实施例提供的抽水蓄能机组的仿真模型示意图；

图3为本发明实施例提供的隶属度函数曲线图；

图4为本发明实施例提供的模糊分数阶控制器与传统PID控制器、分数阶PID控制器前沿优化结果的对比图；

图5为本发明实施例提供的模糊分数阶控制器与传统PID控制器、分数阶PID控制器转速扰动对比图。

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。

实施例一

一种抽水蓄能机组调频参数优化方法100，如图1所示，包括：

步骤110、构建待调频抽水蓄能机组的仿真模型，上述仿真模型包括：分数阶PID控制器和模糊推理模块。

步骤120、对上述仿真模型施加预设频率扰动，并通过搜索算法优化得到上述控制器的最优调频参数以及上述模糊推理模块的最优隶属度函数。

步骤130、计算并基于最优调频参数下的机组频率偏差及其微分，控制模糊推理模块采用最优隶属度函数，得到最优调频参数的修正量。

步骤140、采用修正量修正最优调频参数，完成调频参数优化。

需要说明的是，步骤110中的待调频抽水蓄能机组为低水头工况下稳态运行中的抽水蓄能机组，为该种抽水蓄能机组建立非线性仿真模型，如图2所示，仿真模型包括模糊分数阶PID控制器(即采用模糊规则和隶属函数得到修正量，并用修正量修正算法得到的调频参数，此处将上述分数阶PID控制器和模糊推理模块统称为模糊分数阶PID控制器)、电液随动系统、引水系统与水泵水轮机、发电机及负载。其中，上述最优调频参数也即控制器参数，包括K_p0,K_i0,K_d0,λ,μ，K_p0为比例增益，K_i0为积分增益，K_d0为微分增益，λ为积分阶数，μ为微分阶数。电液随动系统根据控制器的输出u，来控制导叶开度的大小，进而控制机组的流量。

其中，u为控制器输出信号，其为控制器基于最终调频参数得到；k₀为放大系数；T_yb为辅助接力器时间常数；T_y为主接力器时间常数；y₁为主配压阀值；y为导叶开度值，s为拉普拉斯算子。

本实施例控制器为区别于传统控制器的模糊分数阶PID控制器，其结合算法优化得到的最优控制参数以及模糊推理模块得到的修正量来控制电液随动系统。

抽水蓄能机组导叶开度变化的相对值和接力器位移的相对值之间呈非线性关系，目前还未建立出具体的数学模型。因此，抽水蓄能机组仿真计算时需要基于全特性曲线来获取水泵水轮机力矩和流量与其他参数之间的关系，如下式：

式中，参数Q₁₁为单位流量，M₁₁为单位力矩，N₁₁为单位转速，θ为导叶开度。

采用改进的Suter变换，将机组在四象限内的全特性曲线转换成2条周期变换的曲线，转换关系式如下：

式中，k₁为系数，在0.5～1.2之间取值；k₂为系数，

C_y为系数，在0.1～0.3之间取值；C_h为系数，在0.4～0.6之间取值；a为相对转速；q为相对流量；h为相对水头；y为相对开度；x为变换后的横坐标。

根据改进的Suter变换水泵水轮机模型表示如下：

方程中，h₁₁和m₁₁代表了抽水蓄能机组特性曲线的插值。

关于发电机和负载，机组主动力矩m_t与发电机负载力矩m_g之间的动态平衡关系，由机组运动方程描述。根据动力学原理，可建立其运动方程：

式中，T_a为发电机惯性时间常数；e_g为发电机自调节系数。

由于抽水蓄能机组在并网运行的过程中，当外界负荷发生变化时，阻力矩的大小也会之改变，由此造成阻力矩和动力矩的力矩不平衡，根据上述运动方程

可知，此时会造成机组的转速偏离额定转速，进而由公式

(n为转速；f为频率；P为磁极对数)可知，形成对电网的频率扰动。而本实施例引入模糊分数阶PID控制器，该控制器可根据频率偏差调节控制信号(表征导叶开度大小)，也即当系统出现偏差时，控制器在系统运行过程中不断计算频率偏差和偏差变化率，并根据模糊规则原理，在线调整算法优化得到的调频参数{K_p,K_i,K_d}，以驱动电液随动系统，改变导叶开度的大小，控制水泵水轮机的进口流量，以此来达到出力平衡(阻力矩和动力矩平衡)，达到机组调频的目的，使系统频率(也即转速)达到稳定状态。该方法避免了仅采用算法优化得到的调频参数进行调频控制而忽略调频参数下的频率与设定值的误差大小进而导致调频不彻底、不到位而存在调频效率低的问题，因而在引入模糊理论并考虑调频误差以实时调整算法优化的调频参数的条件下，使得抽水蓄能机组调节系统在低水头工况下运行时受到频率扰动时更能有效抑制转速波动，能更快地达到额定转速，提供更加稳定的控制性能，体现了模糊分数阶PID控制器具有更高的灵活性和更强的适应性。

另外，因为在改变导叶开度的瞬间，水泵水轮机压力引水系统内会产生水击，此时产生的压力上升和压力下降(认为是弹性管道)会对引水系统的强度产生影响。因此，由于本实施例方法由于调频精度高，进而调节转速的速度快，也即恢复频率稳定的时间更短，进而可以延长引水系统的使用寿命。

需要说明的是，上述频率扰动的预设可以结合实际扰动类型设置。

优选的，上述仿真模型中的引水系统为弹性水击模型。

具体的，考虑弹性水击模型的建立是根据水锤的基本方程：

式中，H为水头；V为流速；D为管道内径；α是管道和水平线的夹角；f是摩擦损失系数；a为波速；g为重力加速度。

采用特征线法可以转换为以下特征方程：

C⁺:Q_P＝C_p-C_aH_p；C^-:Q_P＝C_n+C_aH_p；

式中，C_P＝Q_R+C_aH_R-RQ_R|Q_R|,C_n＝Q_S-C_aH_S-RQ_S|Q_S|,

A为管道面积，R为系数，Q_R和H_R为管道内部P点处的前一节点的流量和水头，Q_S和H_S为管道内部P点处的后一节点的流量和水头。

由此可以求出管道内部节点各个时刻的流量值Q_P和压力值H_P。

本方法建立的非线性抽水蓄能机组仿真模型考虑了弹性水击的引水系统，具有较高的精度，能准确反映压力、流量等参数的变化。

优选的，上述搜索算法为多目标引力搜索算法，且上述多目标引力搜索算法的目标函数为最小化转速误差和导叶开度误差。

在一次调频的过程中，主要考虑的是机组转速的稳定性,因为转速稳定性反应了电网频率的稳定性，以及导叶的关闭规律，导叶的关闭规律影响了压力管道内的水利波动。因此，采用多目标的优化算法同时优化这两个目标得到最优的控制参数。通过最小化目标函数，得到最优调频参数以及最优隶属度函数。

优选的，目标函数为：

式中，J₁为转速误差，J₂为导叶开度误差，X代表转速，Y代表导叶开度，ITAE表示时间乘绝对误差积分准则，OUS表示机组转速的波动程度，其值为调节过程中的转速最大值和最小值之间的差值；SSE表示机组转速的稳态误差，其值为稳态转速和设定转速之间的差值，w₁、w₂、w₃均为权重系数。其中，权重系数w₁、w₂的取值均在相同预设数值范围内，数值范围的设定可以根据实际需要设置；OVO表示导叶开度的波动程度，其值为调节过程中的导叶开度最大值和最小值之间的差值。

另外，用多目标引力搜索优化算法求解上述目标函数，获得最优控制参数和隶属度函数，具体的可为：

Step 1：算法初始化，设置迭代次数N，种群数量nPop，前沿粒子数nRep，搜索空间的范围；

Step 2：种群位置在搜索空间中随机初始化，然后将每个粒子对应的速度矢量初始化为零；

其中

表示第i个粒子在d维空间的位置。

Step 3：计算每个粒子在各个目标上的适应度值，根据外部关系更新外部档案，并由适应度值创造前沿粒子网格；

网格结构创建如下：目标空间中的每个维度被划分为相等的划分，其中i表示维度索引，因此对于目标优化问题，将存在不同的段；

Step 4：更新引力常数，计算存档中每个解对应的质量(主动质量)，并为搜索粒子分配一个统一的质量(被动质量)；

对于求最小值问题来说：

Step 5：通过对粒子质量的计算，从外部档案中筛选出最优的非主导解；

Step 6：对每一个种群个体，计算它所承受的总力，从中分别找到加速度、速度和下一个位置；

其中G(t)表示t时刻的引力常数，R_ij表示第i个粒子和第d个粒子之间的距离，ε是常数避免除数等于0；

Step 7：将所有非支配的个体添加到档案中，并且删除档案中的主导粒子；

Step 8：更新网格，判断档案内非支配解的个数是否超出容量，若超出容量删除网格中密集的非支配解，直至非支配解数为设定值；

Step 9：判断是否达到了终值条件，若不满足，则循环操作Step3～Step9，若满足条件则输出Rep中存储的非支配解，该非支配解即为初始值和隶属度函数。

优选的，上述机组频率偏差为最优调频参数下的模型输出频率与预设频率之间的差值。

上述修正具体为：将最优调频参数与修正量相加，得到最终调频参数。

该种方法进行修正，简单方便，提高运算效率。

优选的，上述模糊推理模块包括：模糊化单元，用于采用最优隶属度函数，分别对频率偏差及其微分转换为大小模糊量；近似推理单元，用于基于两个大小模糊量，通过近似推理运算，得到模糊量U；清晰化单元，用于对模糊量U清晰化，得到修正量。

如图2所示，模糊分数阶PID控制器包括分数阶PID控制器和模糊推理模块，“知识库”(也即模糊推理模块)包括模糊化模块(D/F，其采用隶属度函数MF)、推理模块(A^* _oR，采用模糊规则R)、清晰化单元(F/D，采用清晰化算法fd)。D/F完成清晰量转换成模糊量的运算，本实施例中输入量和输出量的模糊集合为{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}，分别代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。输入量的隶属度函数如图3所示，输出量的隶属度函数用高斯函数表示，可将高斯函数的位置参数和比例尺参数为优化参数。A^* _oR完成输入模糊量通过模糊规则进行近似推理运算，得出模糊量U。模糊规则的设置如表1-3所示。F/D完成模糊量U转换清晰量，关系为：

表1 k_p的模糊规则

表2 k_i的模糊规则

表3 k_d的模糊规则

本实施例根据水电站的专家经验制定了模糊规则，建立了区别于传统控制器的模糊分数阶PID控制器来控制电液随动系统。

例如，对于图2所示的模型，设置抽水蓄能机组仿真模型的各种参数如表4所示，并采用多目标引力优化算法MOGSA得到的PID控制器、分数阶PID和模糊分数阶PID控制器的调频参数如表5所示，调节系统在正常运行在5s时受到转速扰动为0.01，采样时间为0.02s，仿真时间设置为100s。

表4 仿真模型参数

表5 调频参数

为比较本实施例方法的控制性能，由多目标算法得到模糊分数阶控制器和传统PID控制器、分数阶PID控制器前沿优化结果的对比图，图4可以看出，模糊分数阶PID控制器的前沿粒子明显优于传统控制器。由转速扰动对比图5可以看出，采用模糊分数阶控制器的机组转速稳定时间更短，波动更小，系统调节时间更短，整个曲线也更加光滑。

实施例二

一种抽水蓄能机组调频方法，包括：

存储待调频抽水蓄能机组在各频率扰动工况下的采用如上所述的任一种抽水蓄能机组调频参数优化方法得到的调频控制参数；

调用当前频率扰动工况对应的调频控制参数，控制待调频抽水蓄能机组运行。

本实施例采用上述抽水蓄能机组调频参数优化方法，得到考虑算法优化误差的调频参数，该调频参数能够使得实际抽水蓄能机组系统具有较高的水泵水轮机调节动态控制品质，当机组发生频率扰动时，抽水蓄能机组系统采用该调频参数可以快速有效地克服频率扰动，达到额定转速，同时，调节转速的速度快，也即恢复频率稳定的时间更短，能够延长自身的使用寿命。

相关技术方案同实施例一，在此不再赘述。

实施例三

一种存储介质，存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如上实施例一所述的任一种抽水蓄能机组调频参数优化方法和/或如上实施例二所述的任一种抽水蓄能机组调频方法。

相关技术方案同实施例一，在此不再赘述。

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 (10)

1.一种抽水蓄能机组调频参数优化方法，其特征在于，包括：

构建待调频抽水蓄能机组的仿真模型，所述仿真模型包括：分数阶PID控制器和模糊推理模块；

对所述仿真模型施加预设频率扰动，并通过搜索算法优化得到所述控制器的最优调频参数以及所述模糊推理模块的最优隶属度函数；

计算并基于所述最优调频参数下的机组频率偏差及其微分，控制所述模糊推理模块采用所述最优隶属度函数，得到所述最优调频参数的修正量；

采用所述修正量修正所述最优调频参数，完成调频参数优化。

2.根据权利要求1所述的一种抽水蓄能机组调频参数优化方法，其特征在于，所述仿真模型中的引水系统为弹性水击模型。

3.根据权利要求1所述的一种抽水蓄能机组调频参数优化方法，其特征在于，所述搜索算法为多目标引力搜索算法，且所述多目标引力搜索算法的目标函数为最小化转速误差和导叶开度误差。

4.根据权利要求3所述的一种抽水蓄能机组调频参数优化方法，其特征在于，所述转速误差J₁＝ITAE+w₁·OUS+w₂·SSE；式中，ITAE表示时间乘绝对误差积分准则，OUS表示机组转速的波动程度，其值为调节过程中的转速最大值和最小值之间的差值；SSE表示机组转速的稳态误差，其值为稳态转速和设定转速之间的差值，w₁、w₂为权重系数。

5.根据权利要求4所述的一种抽水蓄能机组调频参数优化方法，其特征在于，所述权重系数w₁、w₂的取值均在相同预设数值范围内。

6.根据权利要求1所述的一种抽水蓄能机组调频参数优化方法，其特征在于，所述机组频率偏差为所述最优调频参数下的模型输出频率与预设频率之间的差值。

7.根据权利要求1所述的一种抽水蓄能机组调频参数优化方法，其特征在于，所述修正，具体为：将所述最优调频参数与修正量相加，得到最终调频参数。

8.根据权利要求1至7任一项所述的一种抽水蓄能机组调频参数优化方法，其特征在于，所述模糊推理模块包括：

模糊化单元，用于采用所述最优隶属度函数，分别对所述频率偏差及其微分转换为大小模糊量；

近似推理单元，用于基于两个所述大小模糊量，通过近似推理运算，得到模糊量U；

清晰化单元，用于对所述模糊量U清晰化，得到修正量。

9.一种抽水蓄能机组调频方法，其特征在于，包括：

存储待调频抽水蓄能机组在各频率扰动工况下的采用权利要求1至8任一项所述的一种抽水蓄能机组调频参数优化方法得到的调频控制参数；

调用当前频率扰动工况对应的调频控制参数，控制待调频抽水蓄能机组运行。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行上述如权利要求1至8任一项所述的一种抽水蓄能机组调频参数优化方法和/或如权利要求9所述的一种抽水蓄能机组调频方法。

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