一种基于粒子群算法的调速器PID参数优化方法技术

本申请实施例示出一种基于粒子群算法的调速器PID参数优化方法，采用粒子群优化法依次优化所述参数，得到优化参数数组，所述优化参数数组中包括至少一组优化参数；分别计算每组优化参数的扰动量，确定产生最小扰动量的优化参数为目标优化参数。本申请实施例示出的技术方案，采用粒子群优化算法对PID参数进行了优化，优化后单机系统阻尼转矩系数由‑0.7074增大到1.8958，阻尼比由‑0.0013增大到0.6；在采用附加控制器的方法后系统阻尼比由0增大为0.1297，可见申请实施例示出的技术方案可有效抑制超低频振荡，抑制超低频振荡实际上就是减小系统的负阻尼，增大系统正阻尼作用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子群算法的调速器PID参数优化方法
本专利技术涉及电力系统稳定控制
，特别涉及一种基于粒子群算法的调速器PID参数优化方法。
技术介绍
中国的水能资源居世界首位，随着不断加大对水电资源的开发与利用，中国已经成为世界上水电装机容量最大的国家。相对于火力发电，水力发电更加清洁环保，符合中国可持续发展的国家战略；而相比于其他清洁能源，水电的成本较低，相关技术成熟，建设大型水电机组是我国开发利用水电的主要形式，保持水电机组在电网中稳定运行是中国电力发展的必然要求。云南主力水电机组调速器均采用微机调速器，并且以PID型调速器为主。水电机组调速器的稳定性和动态特性取决于调速器参数，参数不同时调节品质差别较大，不合理的参数设置可能导致机组调节缓慢或产生大的超调或反调。考虑“水锤效应”影响，反调作用较大不仅起不到应有的频率支撑，反而会抵消其他机组正确的出力变化，严重时还会引发系统振荡。因而，为抑制云南电网的超低频振荡现象，开发一种适的调速器参数显得尤为重要。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一种基于粒子群算法的调速器PID参数优化方法，所述方法抑制了云南电网的超低频振荡现象。根据本申请的实施例，提供了一种基于粒子群算法的调速器PID参数优化方法，包括：设置水轮机的初始化参数；采用粒子群优化法依次优化所述参数，得到优化参数数组，所述优化参数数组中包括至少一组优化参数；分别计算每组优化参数的扰动量，确定产生最小扰动量的优化参数为目标优化参数。可选择的，所述扰动量的计算过程具体为：minJ＝αJITAE+(1-α)JDamping，其中，J为扰动量JITAF为转速影响因子，JDamping为阻尼力矩影响因子；其中，Δω转速偏差；式中，可选择的，若令Dmd＝0，求解可得到振荡频率ωd，且ωd＝2πfd；fd为分界频率，调速系统提供阻尼为零时对应的振荡频率；当振荡频率f>fd时，水轮机调速系统产生负阻尼转矩；f<fd时，水轮机调速系统产生正阻尼转矩。可选择的，所述采用粒子群优化法依次优化所述参数的步骤包括：其中，其中vid为参数每次变化的步长，xid’为优化后的参数，xid’为优化前的参数；wi为权系数，c1和c2为学习因子，r1和r2为[0,1]之间的随机数，vid为粒子i的飞行速度，xid为粒子i的位置，pid为粒子i的个体极值，pgd为粒子i的全局极值。可选择的，所述wi＝(1+r)/2，r为[0,1]之间的随机数。由以上技术方案可知，本申请实施例示出一种基于粒子群算法的调速器PID参数优化方法，采用粒子群优化法依次优化所述参数，得到优化参数数组，所述优化参数数组中包括至少一组优化参数；分别计算每组优化参数的扰动量，确定产生最小扰动量的优化参数为目标优化参数。本申请实施例示出的技术方案，采用粒子群优化算法对PID参数进行了优化，优化后单机系统阻尼转矩系数由-0.7074增大到1.8958，阻尼比由-0.0013增大到0.6；在采用附加控制器的方法后系统阻尼比由0增大为0.1297，可见申请实施例示出的技术方案可有效抑制超低频振荡，抑制超低频振荡实际上就是减小系统的负阻尼，增大系统正阻尼作用。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为PID型调速器模型；图2为根据一优选实施例示出的一种基于粒子群算法的调速器PID参数优化方法的流程图；图3为根据一优选实施例示出的KP、KI对阻尼转矩系数的影响的试验结果对比图；图4为根据一优选实施例示出的BP、KD对阻尼转矩系数的影响的试验结果对比图；图5为根据一优选实施例示出的参数优化前后阻尼转矩系数对比的示意图；图6为根据一优选实施例示出的参数优化前后转速偏差对比的示意图；图7为根据一优选实施例示出的附加控制器系统模型的示意图；图8为根据一优选实施例示出的附加控制器系统频率变化曲线。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本文中所采用的公式：1)水轮机调速系统阻尼特性：水轮机组的调速器模型采用电调型调速系统，为典型的PID型调速器，其关系如图1所示，传递函数为：式中，Δμ为导叶开度偏差，Δω为转速偏差，KP、KI、KD分别为调速器的比例、积分和微分系数，BP为调差系数，TG为执行机构时间常数。水轮机传递函数为：式中，ΔPm为发电机的机械功率偏差；TW为水锤效应时间常数，满载时一般取值在0.5-4.0s。设水轮机组调速系统传递函数为G(s)，当系统输入信号Δω时，根据Phillips-Heffron模型，原动机产生的机械偏差ΔPm为ΔPm＝-G(s)Δω(3)；式中，G(s)＝Ggov(s)GW(s)。将s＝jωd代入式(3)，得：ΔPm＝-DmdΔω-KmsΔδ(4)；式中，Dmd和Kms为水轮机调速系统提供的阻尼和同步转矩系数，且式中，若令Dmd＝0，求解可得到振荡频率ωd，且ωd＝2πfd。。定义fd为分界频率，即调速系统提供阻尼为零时对应的振荡频率。当振荡频率f>fd时，水轮机调速系统产生负阻尼转矩；f<fd时，水轮机调速系统产生正阻尼转矩。对调速器的控制参数进行阻尼转矩特性分析，在改变KP、KI、KD、BP参数的情况下，分析水轮机调速器的阻尼转矩系数随频率变化情况，如图3和图4所示。图3中，在0.01-0.1Hz的超低频段，当KP增大时，其阻尼逐渐减弱，甚至出现负阻尼；KI在超低频段负阻尼特性显著，且KI越大，负阻尼的幅值越大。图4说明在超低频段，BP减小时阻尼变化很小；KD基本提供正阻尼。(2)机组运动特性分析：发电机运动方程为：式中，TJ为发电机的惯性时间常数，ΔPe为电磁功率偏差，D为发电机阻尼系数，ω0为基准角速度。基于复转矩系数法，ΔPe可写为：ΔPe＝DedΔω+KesΔδ(7)；式中，Ded为阻尼转矩分量，Kes为同步转矩分量。将式(4)和式(7)代入式(6)，并忽略网损，得系统的阻尼比为：式中，发电机的电磁功率变化量近似为负荷有功的变化量，即ΔPe＝KLΔω，其中KL为负荷频率调节系数。为了方便分析，系统电磁功率变化量只考虑与Δω有关的部分。由式(8)可得，Ded近似等于KL，不考虑Kes令其等于零，于是式(8)简化为：利用阻尼转矩法可以分析计算系统的阻尼特性，当Dmd＞0时，调速系统向系统提供正阻尼；当Dmd＜0时，调速系统向系统提供负阻尼。请参阅图2，本申请实施例提供了一种基于粒子群算法的调速器PID参数优化方法，包括：S101设置水轮机的初始化参数；其中，参数包括优化参数包括：比例增益KP，积分增益KI，以及，微分增益KD，调差系数BP；对调速器的控制参数进行阻尼转矩特性分析，在改变KP、KI、KD、BP参数的情况下，分析水轮机调速器的阻尼转矩系数随频率变化情况如图3和图4本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于粒子群算法的调速器PID参数优化方法，其特征在于，包括：设置水轮机的初始化参数；采用粒子群优化法依次优化所述参数，得到优化参数数组，所述优化参数数组中包括至少一组优化参数；分别计算每组优化参数的扰动量，确定产生最小扰动量的优化参数为目标优化参数。

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法的调速器PID参数优化方法，其特征在于，包括：设置水轮机的初始化参数；采用粒子群优化法依次优化所述参数，得到优化参数数组，所述优化参数数组中包括至少一组优化参数；分别计算每组优化参数的扰动量，确定产生最小扰动量的优化参数为目标优化参数。2.根据权利要求1所述的PID参数优化方法，其特征在于，所述扰动量的计算过程具体为：minJ＝αJITAE+(1-α)JDamping，其中，J为扰动量JITAF为转速影响因子，JDamping为阻尼力矩影响因子；其中，Δω转速偏差；式中，3.根据权利要求2所述的PID参数优化方法，其特征在于，若令Dmd＝0，求解可得到振荡频率ωd，且ωd＝2πfd；fd为分界频...

【专利技术属性】
技术研发人员：周鑫，何鑫，郭成，和鹏，赵岳恒，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：云南,53