贯流式水力机组混合神经网络控制

本文利用非线性递归神经网络与单神经元线性ＰＩＤ控制相结合的方式来改进神经元ＰＩＤ调节器,并将其运用于贯流式水力机组单机孤立负荷运行时的频率控制,仿真试验表明,该方案能有效地抑制超调,从而提高了系统的鲁棒性。     

基于遗传算法的PID优化控制及在灯泡贯流式机组调节系统中的应用

针对贯流式水力机组的特性及常规PID控制的不足.提出了基于遗传算法的PID控制参数优化策略.仿真和试验数据分析表明,对于贯流式机组控制,该方法表现出较强的鲁棒性和良好的性能,且调节速度快、调节平稳,是解决贯流式机组稳定性的一种有效方法.     

水力机组预测控制分析与研究

水轮机调节系统是一个具有非线性、时变性的非最小相位系统,目前水轮机调速器大多采用常规PI或PID控制策略,难以满足和提高大型水轮机组或孤立电网带负荷机组调节系统的控制品质和要求,变参数PID调节、自适应控制、模糊控制等复杂和更高级的控制策略得到进一步研究,本文通过研究水轮机调节系统特性,采用预测控制原理设计控制器,从对比分析中找出较合适的控制结构和策略.     

竖井贯流式机组的流道设计及选型优化探讨

近几年来,灯泡贯流式机组及轴伸贯流式机组在我国低水头资源的开发中获得了广泛应用.然而,同属于贯流式机组之一的竖井贯流式机组在我国只有数量极少的小容量机组在运行.其主要原因是对竖井贯流式机组的流道设计、机组总体的结构型式、采用增速器的连接方式及双调结构的受油器布置如何解决等关键技术缺乏深人的研究、设计,致使这种结构简单、安装、维护方便,水力性能优良,造价便宜的竖井贯流式机组得不到开发、推广使用.本文着重对竖并贯流式机组的流道、水力设计、优化选型等进行了探讨,并提出了解决上述问题的思路及建议.     

燃煤机组宽负荷运行一次调频精准控制的仿真研究

在新能源大规模接入电网的背景下,燃煤机组调节负荷范围进一步加宽,同时也承担着调峰调频、维持电网稳定运行的任务.针对燃煤机组宽负荷运行时一次调频调节品质不佳的问题,基于虚拟参考反馈算法(VRFT)结合传统PID控制器的控制系统设计方法,优化机组全工况一次调频控制.控制系统开环或闭环状态时,在模型未知的情况下,采集充分激励...     

贯流式机组孤立电网稳定运行的研究

针对性地分析了湖南马迹塘电厂贯流式机组在孤立电网运行中存在的稳定问题以及对这种机组运行１０年来为满足孤立电网方式应采取的有关安全技术改进措施。通过对改善孤立电网稳定运行的有关综合研究分析，为今后继续改善运行条件和采取相应的技术措施提出一些看法。     

水力机组与超级电容协同快速调频策略研究

随着新能源大规模并入电网,系统调节性能和稳定性问题日益突出。该文提出采用同步水力机组结合超级电容储能的协同控制方法,改善了水电机组在调节电网频率以及功率平衡快速性方面的不足。通过研究超级电容的储能原理、工作模式,建立超级电容储能装置和控制模型及水力机组调节系统模型;提出超级电容-水力机组协调控制策略,通过附加超级电容的虚拟惯性控制与虚拟下垂控制来改善机组的调频特性;以Matlab/Simulink平台为基础进行仿真实验,根据水力机组实际容量与容量配置原则来配置超级电容,对比有无超级电容辅助调频时,机组在单机、并网2种工况下受到负荷扰动时的频率响应特性,说明超级电容确实可以辅助同步水力机组调频,验证了所提控制策略的有效性。     

基于二次调频的电网小岛运行控制研究

通过数值模拟和实际机组实验,对DEH系统实现一次调频、二次调频的问题进行了研究;配合超速控制硬件,完成了机组在甩大电网负荷、带孤立电网的功率和频率调节,证明这种孤立电网的控制方式是恢复大电网正常运行,解决黑启动问题的有效途径。     

灯泡贯流式机组调速器的特点及应用

以泰国NARESUANA电站灯泡贯流式水轮发电机组及其调速器为例证,着重说明了灯泡贯流机组的特点,阐述了调速器的步进电机系统研制和应用:1采用适应式、变结构、变参数、并联PID调节模式,使机组在不同状态下均能稳定运行;2采用变参数导叶分段关闭装置,根据水头、负荷、频率等机组工况自动改变导叶分段关闭投入点,减少了快速关闭时造成水击压力的升高,并防止涌浪、低频及水锤的发生;3桨叶根据机组频率自动改变关闭速度,防止涌浪、低频及水锤的发生。     

汽轮机采用功频调节系统时,单元机组负荷反馈控制系统的分析和整定

本文讨论汽轮机采用功频调节系统时,锅炉-汽轮发电机单元机组负荷反馈控制系统的整定问题。该控制系统是一个2×2多变量系统。汽轮机功率控制器和汽压控制器的参数必须正确配合以保证单元机组负荷控制系统的稳定性,但是两个控制器的参数可以在很大范围内改变。实际应用的单元机组负荷控制系统中都引入前馈和非线性限压元件,在这种情况下,只要两个控制器的整定参数配合适当,那么,即使控制器的参数值差别很大,而负荷控制系统的动态品质却是很接近的。     

一种新型水轮发电机组智能模糊控制系统

本文提出了一种新型的水轮发电机组智能模糊控制系统。它充分利用一有水轮机调速器的硬件资源,在进行智能模糊实时控制的同时,以神经网络贯穿对水轮机系统的和学习,从而圆满地解决了以往智能控制学习时由于模型未知而无法求反向传播误差的问题。     

过热汽温模糊神经网络预测控制器的设计

针对锅炉过热汽温的特点，设计前馈—反馈串级复合型控制系统。主控制器采用基于神经网络预测模型的模糊神经控制，即该控制器首先是将神经网络与预测控制相结合，采用改进的递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练，实现了非线性、大时滞系统模型的精确预测；然后将模糊控制与神经网络相结合，实现模糊神经预测控制。副控制器采用二自由度PID控制器。仿真结果表明，该控制显著提高锅炉过热汽温这一非线性、大时滞系统的控制品质，且易于工程实现。     

基于神经网络的水轮机调节系统自抗扰控制

本文针对水轮机调节系统的特点,提出基于神经网络的自抗扰控制策略,并应用于水轮机调节系统的控制;文中对神经网络的训练样本、方法及其与自抗扰控制器结合的方式进行了分析和讨论,并得出了有益的结论;仿真结果表明:基于神经网络的自抗扰控制器对具有强非线性和不确定强扰动的水轮机调节系统有较强的鲁棒性。     

基于混合混沌优化策略的汽轮机调速系统模糊免疫PID控制

针对汽轮机调速系统中存在的时滞、惯性、死区和饱和等非线性环节,采用模糊控制理论并结合免疫反馈机理构成了模糊免疫PID控制器。提出基于加速混沌搜索与变尺度策略结合起来的混合混沌优化方法对PID控制器参数进行优化设计。通过加速混沌搜索,快速得到控制器参数的次优值;利用变尺度的方法在次优值的附近找出控制器参数的全局最优值,避免了设计过程中大量的参数调试工作。仿真结果表明,该方法与传统的PID控制和模糊免疫PID控制相比,具有超调小、响应快、自适应性好、优化效率高等优点,明显改善了汽轮机调节系统的控制品质。     

基于神经网络的永磁同步电动机模糊自适应控制

为了提高水磁同步电动机伺服系统控制性能，本文结合模糊控制和前馈神经网络各自的特点采用了一种神经网络在线自学习模糊自适应控制结构，利用模糊推理机产生的分目标学习误差取代反馈控制输出信号来训练神经网络，这种控制策略是学习和控制同时进行，实时性、鲁棒性都比较好。     

可控制动电阻的模糊神经网络控制

可控制动电阻（TCBR）的电阻值可以随时连续调节,这为改善系统稳定性提供了有效的手段。文章首先定性分析了TCBR的阻尼原理,证明在适当条件下可以提供正阻尼;然后应用一种改进的模糊神经网络自适应控制系统,设计了TCBR的控制器。仿真计算结果表明,TCBR的模糊神经网络控制对静态稳定性和暂态稳定性均具有良好效果。     

水轮机智能调速系统数学模型仿真及参数辨识

为建立与电网稳定计算有关的水轮机调速系统数学模型及模型参数测量辨识,提出一种基于自适应人工鱼群-神经网络技术并适用于水轮机调速系统控制的新技术,建立智能调速系统数学模型,使之符合实际调节及微机优化控制。分析了该模型组成部分的传递函数,提出采用自适应人工鱼群算法来弥补人工鱼群和神经网络算法的不足,阐述了自适应人工鱼群算法-神经网络优化器的算法。给出了自适应人工鱼群优化算法参数辨识算法设计和实现步骤。利用Matlab和自适应人工鱼群算法进行模型参数辨识,对一次调频和二次调节试验过程进行仿真并与实测对比。结果表明,仿真值与实测值相当接近,所研制的自适应人工鱼群-神经网络优化器,达到了优化PID调节器控制输出量的目标;所建立的调速系统数学模型真实地反映调速系统在机组并网工况下的调节特性,说明该方法原理正确,可用于优化控制。     

小波模糊神经网络应用于配电网输电线的故障测距

在小电流接地系统单相接地故障特征分析的基础上，提出了一种基于故障后稳态及暂态电气量的小波模糊神经网络的故障测距方法。单相接地故障时的暂态分量故障特征非常明显，且故障暂态高频分量受故障前负荷的影响较少，故可以采用故障暂态分量描述故障模式特征并进行故障定位，鉴于已有的小波神经网络模型不适合于故障测距，作者从广义的小波神经网络概念出发，结合模糊控制理论，提出了适合于电力系统故障暂态和稳态信号分析的小波模糊神经网络方法，并将该方法应用于小电流接地系统直配输电线路的故障测距。理论分析及大量的EMTP仿真结果表明：本文所提出的小波模糊神经网络理论，模型及算法具有较好的故障测距性能，并可应用于电力系统的故障分析。     

基于模糊神经网络的燃气轮机热力部件故障诊断研究

针对燃气轮机热力部件故障,提出了基于模糊神经网络的故障检测和诊断方法。在利用模糊规则描述系统故障状态的基础上,通过建立故障诊断目标函数,利用误差反向梯度算法实时修正神经网络连接权值和阈值。仿真结果证明与传统BP神经网络相比,模糊神经网络在对燃气轮机热力部件故障的识别中,具有更高的准确率。