【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水泵水轮机水力特性预测，具体涉及基于人工神经网络的水泵水轮机s特性曲线预测方法。
技术介绍
1、随着抽水蓄能机组在我国电力系统所占比重逐渐提高以及单机容量逐渐增大，机组运行的可靠性对电站乃至电网系统的安全运行越来越重要。水泵水轮机作为抽水蓄能机组的核心部件，其运行性能显著影响抽蓄机组的安全稳定运行。水泵水轮机在水轮机工况启动、甩负荷、水泵断电飞逸等过渡过程工况，全特性曲线具有明显的“s”形现象，同一开度下一个单位转速对应三种不同单位流量和力矩，并存在1个反向流量，流量瞬时反向对导叶受力十分不利，还会导致机组功率振荡、并网困难、振动强度增加等问题。水泵水轮机的s特性引起的机组不稳定运行已成为机组设计和运行阶段面临的最重要的问题。然而，在机组设计阶段，获取水泵水轮机s特性曲线需制作模型机并进行测量，因此这项工作既耗时又昂贵。因此，开发出一种精确预测水泵水轮机s特性曲线的方法，可以降低水泵水轮机的设计成本并提高设计效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于人工神经网络的水泵水轮机s特性曲线预测方法，解决了现有水泵水轮机在设计阶段获取水泵水轮机s特性曲线需制作模型机并进行测量导致生产成本高的技术问题。
2、本专利技术所采用的技术方案是，基于人工神经网络的水泵水轮机s特性曲线预测方法，具体包括以下步骤：
3、s1：确定与s特性相关的水泵水轮机特征参数，并对特征参数进行降阶处理，得到人工神经网络预测中所需的样本集；
4、s2：获取样
5、s3：通过改进 suter变换，对s2中水泵水轮机第一象限特性曲线进行处理，同时推导 suter逆变换，得到n11-q11数据点；
6、s4：构建人工神经网络结构，将 s2 获得的特征参数和经过 s3 处理后得到的 n11 - q11数据点作为一个整体样本集，再将样本集分为训练集和测试集，代入训练集对人工神经网络进行训练，测试集用于验证所构建人工神经网络模型的泛化能力；
7、s5：通过均方误差和决定系数 r2验证人工神经网络结构的合理性和准确性；
8、s6：使用训练完成的人工神经网络对包含预测所需特征参数的水泵水轮机第一象限曲线进行预测，预测完成后，对预测结果进行 suter逆变换得到水泵水轮机第一象限 n11- q11特性曲线。
9、本专利技术的特点还在于：
10、s1中特征参数包括：s特性与水泵水轮机的水轮机工况比转速 nst、转轮高压侧直径 d1、转轮低压侧直径 d2、叶片高压侧高度 b1以及叶片安放角 β1b、导叶开度 α、设计点参数 qn和 nn、导叶开度 αn、特性曲线参数 q11和 n11。
11、s1中对特征参数进行降阶处理具体如下所示：
12、对特征曲线参数进行定义，如式（1）所示：
13、（1）
14、式（1）中： n表示转速，单位 r/min； q表示流量，单位 m3 /s； m表示力矩，单位 n·m；下标11表示单位参数； d2表示转轮低压侧直径，单位 m； h表示额定水头，单位 m；
15、当设计点未知时，根据如式（2）所示的旋转机械的效率计算公式可知：
16、（2）
17、式（2）中： η表示水泵水轮机效率； g表示重力加速度，单位m/s2； q表示流量，单位 m3 / s； h表示额定水头，单位 m； m表示力矩，单位 n·m； ω表示转速，单位rad/s；下标11表示单位参数；
18、根据式（2）在 n11- q11和 n11- m11的第一象限曲线中寻找效率最高点，效率最高点对应的 q11和 n11即为 q11n和 n11n；
19、当高压侧叶片安放角未知时，效率最高点的导叶开度为额定导叶开度 αn，通过 αn及 q11n和 n11n计算高压侧叶片安放角 β1b如式（3）所示：
20、（3）
21、式（3）中： β1b表示高压侧叶片安放角，单位°； vm表示轴面速度分量， u表示圆周速度， vu表示绝对速度的圆周分量，速度分量的单位均为m/s； n表示转速，单位 r/min； q表示流量，单位 m3 /s； α表示导叶开度，单位°； b表示叶片高度，单位 m； d1表示转轮高压侧直径，单位 m；下标 n表示最优点参数；下标1表示高压侧参数；下本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S1中特征参数包括：S特性与水泵水轮机的水轮机工况比转速nsT、转轮高压侧直径D1、转轮低压侧直径D2、叶片高压侧高度b1以及叶片安放角β1b、导叶开度α、设计点参数QN和nN、导叶开度αN、特性曲线参数Q11和n11。
3.根据权利要求2所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S1中对特征参数进行降阶处理具体如下所示：
4.根据权利要求3所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S2中水泵水轮机第一象限特性曲线以及相应的特征参数至少包括D1、D2、b1、n11-Q11和n11-M11；或，S2中获取的样本至少包括D1、D2、b1、n11-Q11、αN、n11N和Q11N。
5.根据权利要求4所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S3具体为：采用改进Suter变换将水泵水轮机
6.根据权利要求5所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S4中构建人工神经网络结构具体为：将人工神经网络结构设置为输入层-隐藏层-输出层的三层网络结构，隐藏层节点数按照式（10）确定：
7.根据权利要求6所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S5具体为：
8.根据权利要求7所述的基于人工神经网络的水泵水轮机S特性曲线预测方法，其特征在于，所述S6具体为：
...【技术特征摘要】
1.基于人工神经网络的水泵水轮机s特性曲线预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工神经网络的水泵水轮机s特性曲线预测方法，其特征在于，所述s1中特征参数包括：s特性与水泵水轮机的水轮机工况比转速nst、转轮高压侧直径d1、转轮低压侧直径d2、叶片高压侧高度b1以及叶片安放角β1b、导叶开度α、设计点参数qn和nn、导叶开度αn、特性曲线参数q11和n11。
3.根据权利要求2所述的基于人工神经网络的水泵水轮机s特性曲线预测方法，其特征在于，所述s1中对特征参数进行降阶处理具体如下所示：
4.根据权利要求3所述的基于人工神经网络的水泵水轮机s特性曲线预测方法，其特征在于，所述s2中水泵水轮机第一象限特性曲线以及相应的特征参数至少包括d1、d2、b1、n11-q11和n11-m11；或，s...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯建军，刘博星，罗兴锜，朱国俊，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：
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