基于遗传算法的水轮机模糊自适应PID调节系统控制规则

针对水轮机调节系统常规PID控制参数不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的问题，结合遗传算法与模糊PID控制，用遗传算法优化模糊自适应PID控制的模糊规则，利用模糊推理的方法求解PID参数的变化量，对PID参数进行自动整定。同时针对遗传算法寻优生成的模糊规则存在跳变和规则曲面粗糙等缺陷，在目标函数中引入光滑因子，有效解决了模糊规则跳变现象。仿真表明，该方法是寻找水轮机调节系统模糊自适应PID控制规则的一种可行方法。     

水轮机调速器参数自整定遗传算法的研究

水轮机调速器的参数整定直接关系到水轮机调节系统的稳定运行及调节品质,进而会影响到电能的质量.应用可变交叉概率和变异概率的改进遗传算法对水轮机PID调速器参数进行优化,并将改进遗传算法的计算结果进行仿真分析,结果表明,该方法有效地消除了对参数初值的依赖性,使得寻优效率大大提高,改善了收敛性,是一种较好的PID参数寻优方法。     

智能模糊PID控制在水轮发电机组中的应用

针对水轮发电机组常规PID控制不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的缺点，提出一种改进的智能自适应模糊PID控制系统，模糊控制器隶属函数和推理规则采用遗传算法优化，模糊推理输出在线修改PID参数，并探讨了如何整定PID参数以达到最优控制效果。仿真实验表明这是一种有效的控制策略，尤其是启停机过程及负载扰动过程比传统PID控制具有更好的鲁棒性和稳定性。     

基于遗传算法的水轮机调节系统 PID参数优化整定

应用基于实数编码的遗传算法,在整定水轮机调节系统最优调节参数的同时,进行遗传算子的设计,避免了根据经验公式不易获得最佳参数以及采用单纯形法易陷入局部最小值的缺陷,有效地解决了传统遗传算法中海明悬崖、计算精度等问题．由此获得的调节参数优于传统公式整定的调节参数,性能指标良好．     

自整定模糊PID控制在电机控制系统中的应用

在参数自整定模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且将该控制器在电机调速系统中的应用进行了研究,实验结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,具有较好的应用价值。     

基于遗传算法的水轮发电机组模糊PID控制研究

水轮发电机组是一个复杂的非线性系统,水轮机调节系统常规PID控制不能根据水轮发电机组的动态过程自动调整PID控制参数。因此,常规PID控制很难满足高性能控制要求。结合遗传算法和模糊PID控制的优点,用模糊推理在线整定PID控制参数,利用遗传算法优化模糊PID控制系统的模糊控制规则。仿真结果表明,这是一种非常有效的控制策略,其控制品质较传统PID控制系统有很大的改善和提高。     

基于特征辨识的PID水轮机调速器研究

介绍了一种基于特征辨识的PID水轮机调速器的设计方法,并引入了专家系统和智能控制的设计技术,通过水轮机调速器信息的在线提取,将其直接用于PID控制器和参数的在线整定。给出的仿真实例表明,该方法优于常规PID控制。     

蓄能机组一次调频分析及优化

介绍了一次调频在电力系统中的作用及广东电网对一次调频技术指标要求,并介绍了PID参数整定方法。对广州蓄能水电厂6号机组调速器PID参数优化进行了阐述。     

水力发电机组的模糊神经网络参数自整定PID控制及仿真

为适应水电机组的复杂工况和高指标的控制要求,提出了一种水力发电机组的模糊神经网络参数自整定PID控制系统．即利用多层神经网络构建模糊自适应PID控制算法,通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则。优化控制器隶属度函数,根据不同时刻的误差e和误差变化ec,利用模糊逻辑控制,在线自整定PID参数,进一步完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度。仿真实验表明：该控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有参考价值。     

BYWT型微机调速器调节参数的选择与整定

该文介绍BYWT型新一代微机调速器的特点和功能、PID控制算法的形式以及PID运算环节参数的选择计算、调节参数的选择计算与整定等。     

水轮机调节系统控制策略综述

综述水轮机调节系统常规PID控制、自适应控制、智能控制和非线性控制的特点,指出模糊控制和专家控制精度较低;神经元网络控制学习速度较慢、易收敛到局部最小点;遗传算法可有效地解决参数寻优问题;非线性控制着眼于水轮机调节系统的非线性特性,控制效果较好.提出将非线性控制与其它控制策略相结合形成复合控制,将是水轮机调节系统控制策略的发展方向.     

基于BPNN-PID的风电机组桨距控制分析

变桨控制技术是风力发电机组的核心技术之一,开展对风力发电机组变桨控制方面的研究具有重要的理论和应用价值。根据风力发电机组在额定风速以上如何保持输出功率稳定和降低风轮转速波动的控制技术进行研究,在传统的变桨距控制策略基础上,提出了基于BP神经网络(Neural Network,NN)整定PID的控制策略,并在Matlab/simulink环境下对PID控制和BP神经网络控制相结合的复合控制系统进行建模与分析。对1.5MW风电机组的仿真验证了BPNN-PID算法的有效性,提出算法不仅能够解决传统PID控制器参数整定困难的问题,而且优化效率更高,可以得到优良的控制性能。     

水电机组智能复合控制策略研究

水轮发电机组系统是一非线性、时变、高阶系统,传统PID或模糊控制很难达到理想的控制效果,模糊和PID适当结合控制可提高控制效果。对模糊和PID控制相结合形式进行了讨论,并设计了常用的几种模糊和PID控制结合的控制器;又结合具体水电站控制工程,对控制器进行了仿真分析,并分析了模糊和PID如何优势互补达到较好的控制效果。为了说明问题,设计模糊和PID控制器时用遗传算法和神经网络进行了优化。     

基于自适应模糊PID控制的水轮机调节系统

针对水轮机的大惯性和"水锤"效应,以及水轮机调节系统各环节的时变非线性特性,传统的PID控制很难改善其控制品质,容易产生超调量大、摆动时间长、波动频繁以及调节"迟钝"等现象。为此,在水轮机调节系统中引入了有功功率反馈来取代主接力器位移反馈,同时设计了一个基于模糊控制的变参数PID控制器,利用模糊控制的专家推理能力实现在线调整PID参数,来改善系统控制品质。而且还结合水轮机调节系统变工况和扰动情况,利用模糊逻辑工具箱对自适应模糊PID控制模型进行仿真。结果表明,该系统具有更好的跟随性能,稳态精度高,超调量明显较小,具有较强的自适应性和鲁棒性能。     

水轮机调节系统的动态过程特性

定义了水轮机调节系统受到大扰动（空载频率扰动、机组甩100%额定负荷和孤立电网运行）后动态过程的3种典型类型。通过水轮机调节系统仿真,详细分析了各个大扰动工况下3种类型的动态过程特性,并简要分析了动态过程特性类型与调速器比例—积分—微分（PID）参数的关系。     

模糊自适应PID控制器在水轮机调节系统中的应用

本文针对水轮机调节系统的参数非线性、时变性和模型不确定性设计了一种基于模糊推理的参数自适应PID控制器,并用Matlab对该控制器的稳定性和鲁棒性进行了仿真。仿真结果表明该控制器具有理想的动态和稳态性能,超调量、过渡过程时间等控制性能指标均优于传统PID控制器,能够满足水轮机调节系统对参数控制的要求。     

基于改进天牛须搜索算法的抽水蓄能机组调节系统优化控制

针对抽水蓄能机组调节系统PID控制器参数整定困难问题,提出了一种基于改进天牛须搜索算法的抽水蓄能机组PID控制策略。首先,构建了小波动情况下带有时滞的抽水蓄能机组调节系统的数学模型。其次,提出了一种融合自适应分数阶微积分与自适应更新步长的改进天牛须搜索算法。然后,采用改进天牛须搜索算法、天牛须搜索算法与粒子群算法,分别设计调节系统在空载与负荷情况下的PID控制器。最后,使用各个算法优化的PID控制器进行调节系统的空载频率扰动与负荷波动工况仿真实验。结果表明：所提出算法可以整定出最为合适的PID控制器参数,在不同时滞作用下调节系统均取得更好的控制效果。该研究为抽水蓄能机组调节系统PID控制器的设计提供了新思路。