【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水电机组安全稳定运行，具体地，涉及一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法。
技术介绍
1、轴流转浆式水电机组作为一种重要的水力发电装置，在水力能源开发和利用领域具有广泛的应用。该装置通过将水流引入轴流转轮，使其产生旋转动能，再通过发电机转动，最终转化为电能。然而，这种水电机组的性能和效率受到多种因素的影响，其中之一是桨叶的设计和调节。
2、传统的桨叶设计通常依赖于经验法则和基于简化模型的试错方法。这种方法在很大程度上限制了桨叶的性能优化和机组整体效率的提升。此外，由于水电机组运行环境的复杂性，桨叶的设计调节需要考虑多种因素，包括水流速度、水压、机组转速等。因此，开发一种有效的桨叶设计和调节方法对于提高水电机组的性能至关重要。
3、近年来，随着计算机仿真技术的发展，基于数值模拟的水电机组性能评估和优化方法受到了广泛关注。通过建立精确的数值模型，可以模拟水流在轴流涡轮和转浆机中的流动情况，从而评估不同桨叶设计的性能表现，并优化桨叶的几何形状和参数。然而，现有的仿真平台大多局限于特定软件或模型，缺乏通用性和灵活性。
4、因此，需要一种新的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，能够充分利用先进的数值模拟技术，实现桨叶设计和调节的快速、准确和灵活。本专利旨在提供这样一种方法，以解决现有技术中存在的问题，并为轴流转浆式水电机组的性能优化和工程应用提供可靠的技术支持。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种包含
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，包括以下步骤：
3、s1、设计桨叶信号驱动器；
4、s2、搭建包含真实调速器、水电机组仿真仪和监控系统仿真仪的水轮机调节系统仿真平台；
5、s3、基于bp神经网络构建水轮机流量和力矩特性神经网络模型；
6、s4、将水轮机神经网络模型的权值和阈值保存为txt格式；
7、s5、将水轮机神经网络以txt格式保存的权值和阈值导入水电机组仿真仪上位机软件；
8、s6、监控系统仿真仪发出命令测试仿真平台精度。
9、优选的方案中，所述步骤s1中，桨叶信号驱动器包括电气部分和机械部分，电气部分包括无刷电机驱动器和无刷直流减速电机，无刷电机驱动器用于对无刷直流减速电机进行驱动，机械部分包括设置在无刷直流减速电机输出轴上的桨叶位移信号传动轮，桨叶位移信号传动轮与桨叶位移传感器外轮通过钢丝绳连接，桨叶位移传感器外轮设置在桨叶位移传感器上。
10、优选的方案中，所述步骤s2的操作过程为：
11、结合内置桨叶角度和导叶开度协联关系的真实调速器、水电机组仿真仪和监控系统仿真仪搭建轴流转浆式水电机组调节系统仿真平台，监控系统仿真仪向真实调速器输出开关脉冲量，水电机组仿真仪用于模拟水电机组，实现桨叶控制，桨叶信号驱动器用于对桨叶角度进行调节，水电机组仿真仪用于将水电机组仿真参数输送至真实调速器，真实调速器用于对水电机组仿真仪进行导叶控制和桨叶控制。
12、优选的方案中，所述步骤s3中，具体为：根据水轮机模型综合特性数据，利用matlab软件，基于bp神经网络和引力搜索算法构建水轮机神经网络模型，水轮机神经网络模型以单位转速和导叶开度为输入，水轮机力矩和流量为输出。
13、优选的方案中，所述引力搜索算法用于优化bp神经网络的权值和阈值； 对于采用的引力搜索算法，假定有个粒子，用=表示维度上第 i个粒子的位置，并用=表示对应的速度参数，其中，；第 t次迭代得到的适应度函数值和惯量分别表示为和，其中采用均方根误差 rmse表示，表达式为：
14、；
15、式中， n为样本数据数量， di为第 i个水轮机力矩或流量的预测数据， yi为第 i个水轮机力矩或流量的样本数据；
16、整个粒子群的最优和最差适应值分别表示为 best(t)和worst(t)，表达式为：
17、(1)；
18、(2)；
19、根据牛顿万有引力公式， d维度上的粒子 i与粒子 j在 t时刻作用力为：
20、(3)；
21、其中，表示极小常数，表示迭代 t次时粒子 i与 j的欧式距离，即：
22、(4 )；
23、引力系数的表达式为：
24、(5)；
25、式中：为初始引力常数， α为衰减指数， it和 ngen分别为当前迭代次数及最大迭代次数；在引力系数计算过程中，会产生一个0-1的随机数 rand赋给 i粒子的引力合力：
26、(6)；
27、此时，在 d维空间上粒子 i的加速度为：
28、/(7)；
29、在 d维度中粒子 i的速度和位置分别为：
30、(8)；
31、(9)；
32、其中： rand为0或1的随机数。
33、优选的方案中，所述步骤s4中，在matlab软件中将已训练的力矩特性神经网络和流量特性神经网络模型的权值和阈值信息保存为txt格式。
34、优选的方案中，所述步骤s5具体为：将水轮机神经网络模型以txt格式保存的权值和阈值导入水电机组仿真仪配套的上位机中。
35、优选的方案中，所述步骤s6具体为：由可发出开机、停机、增/减负荷的监控系统仿真仪发出命令，将仿真值与参考值对比测试仿真平台精度。
36、本专利技术提供的一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，针对传统轴流转浆式水电机组仿真平台对桨叶角度和导叶开度间协联本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，其特征在于，所述步骤S1中，桨叶信号驱动器包括电气部分和机械部分，电气部分包括无刷电机驱动器和无刷直流减速电机，无刷电机驱动器用于对无刷直流减速电机进行驱动，机械部分包括设置在无刷直流减速电机输出轴上的桨叶位移信号传动轮，桨叶位移信号传动轮与桨叶位移传感器外轮通过钢丝绳连接，桨叶位移传感器外轮设置在桨叶位移传感器上。
3.根据权利要求1所述的一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，其特征在于，所述步骤S2的操作过程为：
4.根据权利要求1所述的一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，其特征在于，所述步骤S3中，具体为：根据水轮机模型综合特性数据，利用Matlab软件，基于BP神经网络和引力搜索算法构建水轮机神经网络模型，水轮机神经网络模型以单位转速和导叶开度为输入，水轮机力矩和流量为输出。
5.根据权利要求4所述的一种包
6.根据权利要求1所述的一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，其特征在于，所述步骤S4中，在Matlab软件中将已训练的力矩特性神经网络和流量特性神经网络模型的权值和阈值信息保存为txt格式。
7.根据权利要求1所述的一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：将水轮机神经网络模型以txt格式保存的权值和阈值导入水电机组仿真仪配套的上位机中。
8.根据权利要求1所述的一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，其特征在于，所述步骤S6具体为：由可发出开机、停机、增/减负荷的监控系统仿真仪发出命令，将仿真值与参考值对比测试仿真平台精度。
...【技术特征摘要】
1.一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，其特征在于，所述步骤s1中，桨叶信号驱动器包括电气部分和机械部分，电气部分包括无刷电机驱动器和无刷直流减速电机，无刷电机驱动器用于对无刷直流减速电机进行驱动，机械部分包括设置在无刷直流减速电机输出轴上的桨叶位移信号传动轮，桨叶位移信号传动轮与桨叶位移传感器外轮通过钢丝绳连接，桨叶位移传感器外轮设置在桨叶位移传感器上。
3.根据权利要求1所述的一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，其特征在于，所述步骤s2的操作过程为：
4.根据权利要求1所述的一种包含桨叶信号驱动器的轴流转浆式水电机组仿真平台搭建方法，其特征在于，所述步骤s3中，具体为：根据水轮机模型综合特性数据，利用matlab软件，基于bp神经网络和引力搜索算法构建水轮机神经网络模型，水轮机神经网络模型以单位转速和导叶开度为输入，水轮机力矩和流量为输出。
5.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈金保，周志军，谭鋆，司汉松，龙小波，侯令华，高振，宋功详，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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