基于遗传算法和神经网络的PID控制参数的优化研究

针对传统的PID控制中参数整定的难题，采用智能控制技术优化PID参数，利用神经网络进行系统商务谈判识，建立对象模型，在此模型基础上，运用遗传算法寻优PID控制参数采用变交叉 概率和变异概率自适应遗传算法寻优得到PID控制参数，与传统的整定结果相比较，遗传算法优化效果更好，最终达到最优的控制效果。     

非线性PID控制器在主蒸汽温度控制中的应用

针对传统线性PID控制器中控制参数固定导致的控制品质下降的问题,分析了控制参数与对象误差的理想变化关系,给出了控制参数随误差变化的非线性函数,基于此设计了非线性PID(NPID)控制器,并利用Simulink中的NCD模块对其进行了参数整定,并将NPID控制器应用于主蒸汽温度控制系统.仿真结果表明NPID较常规PID具有更好的控制品质和鲁棒性.     

智能算法在控制系统中的应用

本文在神经网络系统辨识和遗传算法寻优理论研究的基础上，以双容水箱水位控制系统为实际对象，模拟实际生产过程中不同工况下，对象特性发生变化时PID控制器的参数寻优过程，提出了对不同工况分别建立模型，优化参数的控制思想，具有广泛的工业应用背景。本文采用智能控制技术优化PID参数，利用神经网络进行系统辨识，建立对象模型；在此模型基础上，运用遗传算法寻优PID控制参数，达到最优控制效果。     

基于MVO算法与改进目标函数的电力系统负荷频率控制

针对风电并网时的随机波动功率、负荷频率控制(load frequency control, LFC)系统参数变化所引起的电力系统频率稳定问题,提出了一种基于智能优化算法与改进目标函数的互联电网LFC系统最优PID控制器设计方法。首先,分析了基于PID控制的含风电互联电力系统LFC闭环模型。其次,在时间乘误差绝对值积分(integral of time multiplied absolute error, ITAE)性能指标的目标函数中考虑了区域控制器的输出信号偏差,对优化目标函数进行改进。采用性能优良的多元宇宙优化(multi-verse optimizer, MVO)算法先计算后验证的思路,寻优获得最优PID控制器参数。最后,以两区域4机组互联电力LFC系统为例,仿真验证了基于MVO算法结合改进目标函数所获得的PID控制器,比基于MVO算法所获得的PID控制器,对阶跃负荷扰动、随机负荷扰动、风电功率偏差扰动以及系统的参数变化,具有相对较好的鲁棒性能。并且,对控制器参数也具有相对较好的非脆弱性指标。     

信息熵改进免疫遗传算法在火电厂主蒸汽温度控制系统中应用

为提高火电厂主蒸汽温度控制系统控制品质,一般选择非线性PID(NPID)控制器,但NPID控制器参数整定尚无系统方法。本文提出一种基于信息熵改进免疫遗传(GAIE)算法的火电厂主蒸汽温度控制方法,该算法在免疫遗传算法中加入信息熵思想,改善了免疫遗传算法易陷入局部最优、寻优慢的情况。通过采集的电厂实际运行数据,对主蒸汽温度控制系统进行辨识,然后根据所辨识的系统传递函数采用GAIE算法寻优NPID控制器进行控制。实际数据验证及仿真结果表明:GAIE算法辨识模型的输出更好地拟合了现场实际输出,比免疫遗传算法模型平均精度提高40.18%,模型参数寻优速度提高了86.67%;GAIE算法寻优NPID控制器控制效果明显优于传统PID控制器。     

基于遗传PID整定的感应电机控制研究

提出了基于遗传算法的感应电动机调速系统PID参数的寻优方法，并利用优化后的PID控制器作为感应电动机双闭环调速系统的转速调节器进行仿真分析。研究表明，利用遗传算法寻优设计的PID控制器来控制感应电动机，可以获得良好的稳定性、鲁棒性和动态品质。     

遗传算法改进的单神经元PID控制器及其应用

单神经元(PSD)控制器利用神经元的自学习、自组织能力,根据被控对象的变化情况对控制器的权值进行在线调整,达到了在线调整PID参数的目的;且设计时无需精确对象模型,克服了常规PID因负载、模型参数的变化及非线性因素等影响PID精确调节的缺点。采用遗传算法对单神经元PID参数进行寻优,在搜索空间内获得全局最优点。仿真结果表明:采用遗传算法改进的单神经元PID控制器能获得较好的控制效果。     

遗传算法改进的单神经元PID控制器及其应用

单神经元(PSD)控制器利用神经元的自学习、自组织能力,根据被控对象的变化情况对控制器的权值进行在线调整,达到了在线调整PID参数的目的;且设计时无需精确对象模型,克服了常规PID因负载、模型参数的变化及非线性因素等影响PID精确调节的缺点。采用遗传算法对单神经元PID参数进行寻优,在搜索空间内获得全局最优点。仿真结果表明:采用遗传算法改进的单神经元PID控制器能获得较好的控制效果。     

具有频率不确定性的π型谐振感应电能传输系统H∞控制方法

在π型谐振感应电能传输（inductive power transfer,IPT）系统中,由于负载及耦合参数变化,导致系统谐振频率产生随机漂移。针对频率不确定条件下的输出控制,利用广义状态空间平均（generalized state space averaging,GSSA）法对系统进行频域建模,将状态变量进行频域展开获得广义状态变量,从而获得线性状态空间模型。借助线性分式变换,将GSSA模型的确定部分与不确定部分分离,从而将系统的不确定模型转化为含摄动反馈的线性动力学系统。在此基础上提出一种基于GSSA模型的H∞控制方法,又基于频域设计出混合灵敏度H∞控制器,实现了多变量无静差跟踪鲁棒控制,并利用结构奇异值分析方法校验了鲁棒控制器的稳定性及性能。仿真及实验结果验证了其可行性。     

一种改进算法在位置随动系统中的应用

位置随动系统的输出在很多场合需要迅速、精确地跟踪给定值的变化传统PID控制器难以克服被控系统中的参数变化范围大和非线性干扰的影响。为解决此问题,该文提出了一种利用单神经元PID的形式结合神经网络PID自适应寻优PID参数的控制方法。将此方法应用于工业二阶纯滞后系统并在MATLAB中进行了仿真,证明改进算法在控制精度方面明显好于经典PID算法。此方法应用于位置随动系统中,能够提高系统的响应速度和稳态精度。     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

电解铝整流系统建模与稳流协调控制策略

介绍了大功率直流电解铝供电系统结构,建立了包括电解槽负载模型、饱和电抗器（ＳＲ）模型以及有载调压变压器（OLTC）的整流系统模型,提出了稳流协调控制策略：OLTC可对系列电流进行离散性的粗调,SR可在一定范围内实现对系列电流的连续性微调,两者结合能有效地解决机组投入与退出、阳极效应发生等大扰动下的稳流精确控制问题。基于电磁暂态分析软件包（ＥＭＴＤＣ）搭建了6机组整流系统,对网侧电压波动、负荷波动等工况进行了仿真分析,仿真结果表明：所提协调控制策略能保持直流系统处于最佳的运行状态,可实现电解铝生产过程中电流的平稳。     

多ARM协同架构的智能合并单元设计

为降低合并单元设备成本、增强其智能化和通用化特性,利用多ARM（高级精简指令集处理器）并行处理的优势来构建智能合并单元。采用灵活的模块化方式来进行总体架构的设计,通过光纤接口方式与其他智能电子设备建立基于快速以太网的双向通信,遵循IEC 61850通信标准进行采样值报文和GOOSE报文的高速网络化传输。结合数据处理和报文传输的要求,详细阐述了采样控制和开入开出控制等核心部分的软件处理流程。采样值及GOOSE传输等相关测试结果表明,该智能合并单元工作可靠而稳定,可满足智能变电站中合并单元在实时性强、可靠性高、通信流量大等方面的要求。     

基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算

扩展卡尔曼滤波法(EKF)被认为是一种精度较高的电动汽车动力电池荷电状态(SOC)估算法,但是观测方程误差会对SOC估算结果带来影响。对EKF滤波过程进行改进,根据观测方程的误差对原EKF滤波过程增设动态卡尔曼增益修正系数,提出基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算法。仿真结果表明EKF法可以有效克服SOC初始值不准确所造成的估算误差,动态卡尔曼增益修正系数可以进一步减小由于观测方程误差造成的SOC估算误差,使估算误差保持在5%之内。     

碱法提取煤矸石中氧化铝试验条件优化

工业固体废物煤矸石中存在有价值的氧化铝，如能将其替代铝土矿提取氧化铝，则将变废为宝。然而，煤矸石中的铝、硅主要以高岭土形式存在，活性很低，因此需要通过高温破坏煤矸石中高岭土结构，才能将其中的氧化铝转化为可溶于碳酸钠溶液的铝酸钙。为了使煤矸石中的氧化铝尽可能多地溶出，采用正交试验方法分别对采用石灰烧结法提取煤矸石氧化铝的活化和溶出条件进行了优化。试验结果表明：采用石灰烧结法提取煤矸石氧化铝，最佳条件下煤矸石中氧化铝溶出率可高达89.5%，试验所确定的最佳条件可供工业试验参考。     

级联Boost变换器输出电压纹波分析

级联Boost变换器含有两个LC滤波器,呈现四阶动力学特性,具有宽输入电压范围的特点。其输出电压纹波与电感、开关周期、电容和负载等因素有关,其中输出电压纹波受电容等效串联电阻影响较大。采用时间平均等效原理对级联Boost变换器进行直流稳态分析,分析了两个电容等效串联电阻对输出电压纹波的影响,由理论分析可知电容C1的等效串联电阻对输出电压纹波影响较小,电容C2的等效串联电阻对输出电压纹波影响较大。采用谷值电流控制策略,保证了变换器稳定地工作在较高直流电压传输比的情况下,避免了次谐波振荡现象。实验验证了理论分析的正确性。     

关于“十三五”配电网发展的思考

配电网直接面向电力用户,是保障电力“落得下、用得上”的关键环节,也是改善民生的重要基础设施。面对“十三五”期间配电网发展“高质量、智能化”的需求,在梳理总结当前存在问题的基础上,从经济社会发展、高供电可靠性要求、分布式能源与多元化负荷接入、外部建设环境变化等角度阐述了配电网发展面临的挑战与机遇,提出了未来配电网发展面临的关键问题,并从规划建设角度提出了应对措施与建议。     

DZM与FM系列铅酸蓄电池在制造过程中的比较

根据多年的实际工作经验,从基本原理、客户要求及电池使用的角度出发,通过不同生产及工艺条件下反应生成物的不同,对DZM与FM系列铅酸蓄电池在生产制造过程中的不同进行了阐述。     

基于NW小世界的量子进化算法在无功优化中的研究

针对量子进化算法的早熟问题,提出了一种适于电力系统无功优化的NW（newman-watts）小世界量子进化算法。该算法引入了NW小世界网络模型,以一种新颖的随机加边方式动态改变种群个体的邻域拓扑结构,从而保证了整个优化过程中的种群多样性,提高了算法的全局搜索能力。应用该算法对IEEE-14节点和IEEE-57节点系统进行无功优化的仿真分析,结果表明,NW小世界量子进化算法在电网无功优化计算中具有较强的全局寻优能力和较高的收敛精度。     

新能源发展关键问题研究

2006年以来,中国新能源发展取得了巨大成就,但也面临新能源发展与电网发展不协调、局部地区风电消纳困难、新能源补贴拖欠等问题。“十三五”是中国新能源发展的关键时期,复制现有技术、依靠政府不断扩大补贴规模的新能源发展模式已难以为继。新能源发展需要处理好新能源经济激励政策调整、新能源与其他电源以及电网的统一规划、大型新能源基地市场消纳三大关键问题。