[01675903]水力发电机组智能预测控制研究

该成果是河南省教育厅科学技术研究重点项目—水力发电机组智能预测控制研究的成果,项目组主要在预测控制理论基础上着重研究非线性控制算法和时变系统控制的稳定性,模型预测控制作为一种先进的计算机控制技术,其应用在许多工业领域都取得了成功的经验,从最初的过程控制扩展到更为广泛的领域,在石油化工控制领域、热电厂热工控制、锅炉控制、水位控制、飞行器、机器人等领域大量成功应用。因此模型预测控制具有可靠的理论依据,但由于水轮机调节系统是一个具有非线性、快时变与慢时变并存并具有非最小相位特性,因此在基于预测控制理论基础上着重研究非线性控制算法和时变系统控制的稳定性,主要进行以下算法的研究： 1)线性化方法 主要是对水轮机调节系统进行线性化处理,通过简化部分参数将非线性时变系统转变为一个或多个线性系统。 2)分层或多模型控制方法 采用辨识的方法辨识模型的参数,对非线性时变系统通过递阶算法转化为线性优化和协调两级计算,通过跟踪模型参数对多模型线性优化和模型切换计算,使模型更加逼近水力发电机组模型,因而更能保证系统控制的稳定性。 3)基于特定非线性模型的控制方法 通过对水轮机调节系统数学模型不同形式的变换,使其符合某些特定的非线性模型,以获取相应的控制算法来保证系统的稳定性。这类常见的模型有：Wiener模型、Volterra模型、NARMAX模型、Hammerstein模型、双线性系统以及仿射非线性模型等,本课题重点研究仿射非线性模型,通过水力发电机组模型的变换,使其接近放射非线性模型,然后采用辨识的方法对模型的参数进行跟踪,不断调整参数值,使控制系统能完全跟踪和控制水利机组,并保持控制最优。 电力系统是国民经济的主要保障之一,系统安全可靠地运行至关重要。水力机组承担调峰、调相工作任务,其运行工况变化很大,由于其非线性和时变特性,常规控制策略无法保证系统动态品质最优,因此研究适合此类情况的调速器至关重要。目前该研究成果已经在调速器产品中加以利用,控制性能有较大提高,下一步将完善产品的成熟度,将应用或改造原有的设备,其创造的社会价值和经济价值将是巨大的。本课题的主要成果如下： 1)对水轮机调节系统动态过程和模型进行研究,得出了数学建模; 2)采用实时辨识的方式获取水力机组模型,其复杂性和实时性能满足系统控制要求; 3)采用自适应GPC参数辨识,提高了水力机组的控制性能; 4)采用类似广义预测算法和自适应算法进行模型的辨识,对仿射非线性模型预测控制系统进行改进,在滚动优化时更新模型中的参数,保证了机组各种工况下的最优控制; 5)发表相关文章8篇。