抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的快速非線性模糊預(yù)測控制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)快速非線性模糊預(yù)測控制方法，包括模糊PID參數(shù)自適應(yīng)、在線滾動預(yù)測和控制律計算三個步驟；該控制方法具有模糊PID控制的參數(shù)隨工況自調(diào)整功能，且通過控制器中建立的抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)非線性模型利用在線滾動預(yù)測方法對系統(tǒng)未來狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，在即時控制律的設(shè)置時考慮到了系統(tǒng)未來狀態(tài)量偏差信息；本發(fā)明提供的這種預(yù)測控制方法能夠滿足抽水蓄能機(jī)組在不同工況下的控制過程，有效提高機(jī)組控制精度，改善機(jī)組運行過程的暫態(tài)性能。
【專利說明】
抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的快速非線性模糊預(yù)測控制方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)非線性控制領(lǐng)域，更具體地，設(shè)及一種抽水蓄 能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的快速非線性模糊預(yù)測控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著經(jīng)濟(jì)和社會的快速發(fā)展，電力負(fù)荷迅速增長，峰谷差不斷加大，電網(wǎng)對穩(wěn)定性 的要求也越來越高，調(diào)峰能力不足將成為制約電力系統(tǒng)發(fā)展的突出問題。抽水蓄能電站W(wǎng) 其調(diào)峰填谷的獨特運行特性，發(fā)揮著調(diào)節(jié)負(fù)荷、促進(jìn)電力系統(tǒng)節(jié)能和維護(hù)電網(wǎng)安全穩(wěn)定運 行的功能，逐步成為我國電力系統(tǒng)有效的、不可或缺的調(diào)節(jié)手段。為實現(xiàn)抽水蓄能電站效益 的最大化，保障抽水蓄能機(jī)組的高效穩(wěn)定運行，研究作為抽水蓄能機(jī)組主要控制部分的調(diào) 速系統(tǒng)先進(jìn)控制方法成為當(dāng)前抽水蓄能機(jī)組控制的一項重要工作。
[0003] 現(xiàn)有的抽水蓄能機(jī)組主要運用比例積分微分(PID)控制作為調(diào)速系統(tǒng)的控制方 式;然而PID控制方式的參數(shù)的選取高度依賴于機(jī)組的實時工況，給工業(yè)現(xiàn)場PID調(diào)速器參 數(shù)的整定造成極大困難。
[0004] 另一方面，工業(yè)現(xiàn)場的抽蓄機(jī)組PID控制器參數(shù)是根據(jù)典型工況離線整定出一組 定值供不同工況選用，無法適應(yīng)運行過程中工況的變化；當(dāng)機(jī)組運行一段時間或經(jīng)過檢修 后最優(yōu)PID參數(shù)可能發(fā)生變化，運時若繼續(xù)使用確定的PID參數(shù)可能會造成控制性能的下 降;PID控制的即時控制律是根據(jù)系統(tǒng)過去和當(dāng)前機(jī)組頻率、導(dǎo)葉開度等狀態(tài)量的變化信息 進(jìn)行計算的，缺乏對系統(tǒng)未來運行狀態(tài)預(yù)測的功能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對現(xiàn)有技術(shù)的W上缺陷或改進(jìn)需求，本發(fā)明提供了一種抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng) 的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，其目的在于解決現(xiàn)有的控制方法無法對抽水蓄能機(jī)組調(diào) 速系統(tǒng)的未來運行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的技術(shù)問題。
[0006] 為實現(xiàn)上述目的，按照本發(fā)明的一個方面，提供了一種抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的 快速非線性模糊預(yù)測控制方法，包括如下步驟：
[0007] (1)建立抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的非線性預(yù)測模型，包括液壓執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型、水累 水輪機(jī)非線性模型、有壓引水系統(tǒng)模型和發(fā)電機(jī)模型；
[000引（2)根據(jù)抽水蓄能機(jī)組頻率的測量值與給定值之間的差值及差值的變化量，采用 模糊推理方法確定每個采樣周期的PID控制參數(shù)的實時值；
[0009] 其中，PID的控制參數(shù)包括比例系數(shù)Kp、積分系數(shù)Ki和微分系數(shù)Kd;
[0010] (3)在抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)當(dāng)前運行狀態(tài)下，根據(jù)上述的非線性預(yù)測模型，在當(dāng) 前采樣周期采用在線滾動預(yù)測的方法對預(yù)測時域內(nèi)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測，獲取本時刻的 預(yù)測時域內(nèi)預(yù)測狀態(tài)量序列；
[0011] (4)根據(jù)上述預(yù)測狀態(tài)量序列，對機(jī)組頻率偏差按預(yù)測步數(shù)進(jìn)行非線性權(quán)重衰減 方式的加權(quán)處理，獲得機(jī)組的累積頻率偏差預(yù)測值；
[0012] 根據(jù)累積頻率偏差預(yù)測值與增量型PID控制的控制量增量求解公式，獲得當(dāng)前時 刻控制量增量A U化）；根據(jù)當(dāng)前時刻控制量增量A U化)獲得即時控制律U化）；
[0013] (5)將上述即時控制律作用到抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)，直到下一控制器采樣周期；
[0014] (6)在下一采樣周期中，重復(fù)步驟(2)~步驟(5)，直到控制過程結(jié)束。
[0015] 上述的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，包括系統(tǒng)非線性建模、模糊PID參數(shù)自適 應(yīng)、快速滾動預(yù)測和預(yù)測控制律計算的步驟;在模糊PID參數(shù)自適應(yīng)階段，根據(jù)當(dāng)前采樣周 期中抽蓄機(jī)組實時頻率偏差和頻率偏差增量，采用Mandani模糊規(guī)則，經(jīng)過模糊化、模糊隸 屬度運算和去模糊化流程得到對應(yīng)工況下的PID各參數(shù)變化量，與基于頻率偏差趨勢的自 適應(yīng)變化速率因子相乘確定實際PID參數(shù)變化量;在快速滾動預(yù)測階段，根據(jù)建立的抽蓄機(jī) 組調(diào)速系統(tǒng)非線性離散模型，通過模糊PID控制在每個控制器采樣周期中對控制器預(yù)測時 域內(nèi)的控制律和機(jī)組狀態(tài)量進(jìn)行不斷迭代預(yù)測，從而得到抽蓄機(jī)組在未來一定時間段內(nèi)的 控制律增量預(yù)測值；
[0016] 在預(yù)測控制律計算中，根據(jù)快速滾動預(yù)測得到的機(jī)組頻率預(yù)測值，計算預(yù)測時域 內(nèi)各采樣時刻的頻率偏差預(yù)測值，將其按非線性遞減權(quán)重加權(quán)求得累積預(yù)測頻率偏差，并 W此計算模糊預(yù)測控制器的實時控制律;該預(yù)測控制方法能夠根據(jù)機(jī)組工況快速調(diào)整PID 參數(shù)，使控制器具有更好的工況適應(yīng)能力;且其即時控制律的設(shè)置考慮了系統(tǒng)未來的預(yù)測 f目息，可有效提局巧制品質(zhì)。
[0017] 優(yōu)選地，上述的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，當(dāng)前時刻的機(jī)組累積頻率偏差預(yù) 測值關(guān)
[001引其中，i為預(yù)測采樣時刻的序號，i = 0，l，…，Np-I挪是指預(yù)測步勤
％第1 個預(yù)測采樣時刻的累積誤差衰減系數(shù)，eak+i)/k)是指第k個控制采樣時刻預(yù)測的第化+i) 個控制采樣時刻的機(jī)組頻率偏差，k是指控制采樣時刻序號。
[0019]優(yōu)選地，上述的快速非樂性模糊預(yù)現(xiàn)雌制方法，即時控審幡
[0020] u(k) =u(k-l)+ A u(k)；
[0021] 其中，
[0022] Au(k) = [Kp(k)+Ki(k)+Kd(k)] ?扣（k) + [-Kp(k)-2Kd化）]? es(k-l)+Kd化）? es (k-2)；
[0023] 其中，k是指采樣時刻序號，Kp化)是指k采樣時刻的比例系數(shù)、Ki化)是指k采樣時刻 的積分系數(shù)，Kd化)是指k采樣時刻的微分系數(shù);Au是控制律增量，ez是指累計頻率偏差。
[0024] 優(yōu)選地，上述的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，其步驟(2)包括W下子步驟：
[002引（2-1)根據(jù)PID參數(shù)變化特性分別建立A Kp、A Ki、A的立個參數(shù)對應(yīng)的模糊規(guī)則 表；
[0026] 其中，AKp是指比例系數(shù)增量，AKi是指積分系數(shù)增量，AKd是指微分系數(shù)增量；
[0027] (2-2)根據(jù)當(dāng)前采樣時刻控制量偏差e(t)與偏差變化量ec(t)，查模糊規(guī)則表得到 當(dāng)前時刻A Kp、A Ki、A KdS個參數(shù)變化量的模糊子集及對應(yīng)隸屬度；其中，ec(t) = e (t) -e (t-1);
[002引（2-3)根據(jù)重心法對A Kp、A Ki、A Kd的模糊子集解模糊獲取當(dāng)前時刻A Kp、A Ki、A Kd的實際取值；
[0029] (2-4)根據(jù)系統(tǒng)存儲的頻率偏差變化趨勢，設(shè)置PID參數(shù)速率變化因子Mk);
[0030] 其中，
[0031]其中，e是指機(jī)組頻率偏差；
[0032] (2-5)根據(jù)上述當(dāng)前時刻A Kp、A Ki、A Kd的實際取值與各自的初值，
[0033] 獲得當(dāng)前時刻PID自適應(yīng)參邀
[0034] 其中，KpO是指比例系數(shù)的初值，KiO是指積分糸數(shù)的徹但，KdO是指微分系數(shù)的初值。
[0035] 優(yōu)選地，上述的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，其步驟(3)的在線滾動預(yù)測包含W 下子步驟：
[0036] (3-1)在當(dāng)前預(yù)測時刻，令i = 0,根據(jù)當(dāng)前PID控制參數(shù)，使用PID控制對抽水蓄能 機(jī)組按頻率進(jìn)行調(diào)節(jié)，獲得預(yù)測控制量及其增量;并將預(yù)測控制量作用于上述非線性預(yù)測 模型，獲得下一采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)量預(yù)測值，并令i = i+l;
[0037] (3-2)判斷KNp是否成立，若否，則進(jìn)入步驟(3-4);若是，則利用上一步預(yù)測獲得 的機(jī)組預(yù)測頻率與給定頻率的偏差及偏差的變化量，通過模糊推理獲得下一采樣時刻的 PID參數(shù)自適應(yīng)取值預(yù)測值；
[0038] 使用PID控制對抽水蓄能機(jī)組按頻率進(jìn)行調(diào)節(jié)，獲得預(yù)測控制量及其增量;將預(yù)測 控制量作用于上述非線性預(yù)測模型，獲得下一采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)量預(yù)測值;并令i = i+l;
[0039] (3-3)判斷KNp是否成立，若否，則進(jìn)入步驟(3-4);若是，則進(jìn)入步驟(3-2)，預(yù)測 預(yù)測時域中更后時刻的系統(tǒng)狀態(tài)及控制量增量；
[0040] (3-4)根據(jù)當(dāng)前采樣周期中每一步預(yù)測得到的控制量增量、機(jī)組頻率預(yù)測值與給 定值的頻率偏差，獲得狀態(tài)量預(yù)測序列。
[0041] 優(yōu)選地，上述的抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)非線性預(yù)測模型，建立抽水蓄能機(jī)組調(diào)速 系統(tǒng)的非線性預(yù)測模型的方法，包括如下子步驟：
[0042] (1-1)建立執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型；包括描述接力器工作速率限制的飽和環(huán)節(jié)1，描述主接 力器積分環(huán)節(jié)和描述接力器運動行程限制的飽和環(huán)節(jié)2的反饋閉環(huán)結(jié)構(gòu)；
[0043] 該執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型考慮了各飽和限幅環(huán)節(jié)和主接力器時間常數(shù)，能精確地描述抽蓄 機(jī)組控制系統(tǒng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的非線性運動特性；
[0044] (1-2)采用考慮引水管道彈性水擊效應(yīng)的彈性水擊模型，建立引水系統(tǒng)模型，其函 數(shù)關(guān)系呆
[0045] 其中，Tr為水擊相長，hw為管路特性系數(shù)，q(s)是指流量偏差相對值，Ms)指水頭偏 差相對值，S是指拉普拉斯算子；
[0046] (1-3)根據(jù)電站實測的水累水輪機(jī)全特性曲線數(shù)據(jù)建立水累水輪機(jī)的非線性插值 模型;具體為轉(zhuǎn)矩-轉(zhuǎn)速特性曲線Mtii = fi (a，nil)和流量-轉(zhuǎn)速特性曲線Qii = f 2 (a，mi);
[0047] 其中，Mti功單位轉(zhuǎn)矩，化功單位流量，a為導(dǎo)葉開度，m功單位轉(zhuǎn)速；
[004引為了克服水累水輪機(jī)的"駝峰"特性與"S"區(qū)域?qū)Σ逯档挠绊?，對全特性曲線采用 改進(jìn)Suter變換處理W消除其插值的多值性問題，可充分描述水累水輪機(jī)復(fù)雜的工況變化 特性；
[0049] (1-4)建立發(fā)電機(jī)模型，其函數(shù)關(guān)系為
[0050] 其中，Ta為抽蓄機(jī)組的慣性常數(shù);en為水輪發(fā)電機(jī)組自調(diào)節(jié)系數(shù)；CO為轉(zhuǎn)速偏差相 對值;Hlt為水累水輪機(jī)機(jī)械轉(zhuǎn)矩偏差相對值;Hlg日為負(fù)載轉(zhuǎn)矩變動偏差相對值；
[0051] 發(fā)電機(jī)模型為采用反應(yīng)轉(zhuǎn)子運動特性與機(jī)組自調(diào)節(jié)能力的一階發(fā)電機(jī)模型，在保 證機(jī)組模型轉(zhuǎn)速求解精度前提下，簡化發(fā)電機(jī)電磁特性，提高模型計算效率；
[0052] (1-5)建立抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的非線性預(yù)測模型，包括執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型、引水系 統(tǒng)模型、水累水輪機(jī)模型和發(fā)電機(jī)模型；；
[0053] 其中，模型輸入為機(jī)組即時控制律U，輸出為機(jī)組實時轉(zhuǎn)速W;模型狀態(tài)變量包括導(dǎo) 葉開度y，流量q，水壓h，機(jī)械轉(zhuǎn)矩mt和轉(zhuǎn)速W。
[0054] 總體而言，通過本發(fā)明所構(gòu)思的W上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，能夠取得下列有 益效果：
[0055] (1)本發(fā)明提供的抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，充分 考慮調(diào)速系統(tǒng)各組成部分的復(fù)雜非線性特性，構(gòu)建了抽水蓄能機(jī)組非線性預(yù)測模型；
[0056] 由于模型中直接運用抽水蓄能機(jī)組實測全特性曲線并對其進(jìn)行數(shù)學(xué)變換處理作 為水累水輪機(jī)非線性模型，較傳統(tǒng)采用狀態(tài)微分方程、六參數(shù)模型等局部線性化模型的方 法更能全面反映其復(fù)雜非線性特性，且更能適應(yīng)控制過程中機(jī)組工況的大范圍變化;而液 壓執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型重點考慮主接力器動作速率、行程上的飽和限制，而忽略掉配壓閥，輔助接 力器，油系統(tǒng)等對調(diào)速控制過程影響微弱的部件，簡化模型階次;對與水累水輪機(jī)同軸的發(fā) 電/電動機(jī)模型，忽略比調(diào)速暫態(tài)過程動作快很多的電磁暫態(tài)，將其簡化為一根剛性轉(zhuǎn)動的 軸，既保留了機(jī)組轉(zhuǎn)速變化的主要特性又大大減小模型計算量；由此，本發(fā)明使用的調(diào)速系 統(tǒng)非線性模型為抽蓄機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)預(yù)測控制的實施建立了模型基礎(chǔ)；
[0057] (2)本發(fā)明提供的抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，借助 模糊控制進(jìn)行在線滾動預(yù)測，該方法在獲取控制量增量預(yù)測序列的過程中，由于控制律的 求解過程借助模糊PID控制規(guī)律，在預(yù)測時域內(nèi)用滾動預(yù)測代替了滾動優(yōu)化，避免了傳統(tǒng)預(yù) 測控制算法中復(fù)雜的非線性規(guī)劃問題的在線求解，因此較傳統(tǒng)預(yù)測控制的滾動優(yōu)化方法極 大程度地減少了在線計算量，縮短了在線計算時間，保證了預(yù)測控制的實時性；
[0058] (3)本發(fā)明提供的抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，區(qū)別 于傳統(tǒng)預(yù)測控制中只保留預(yù)測控制律序列的第一項（即時控制律)而拋棄其余時刻的預(yù)測 控制律的做法，本發(fā)明通過對模糊PID控制下預(yù)測時域內(nèi)各采樣時刻的機(jī)組頻率偏差預(yù)測 序列W非線性遞減形式進(jìn)行加權(quán)處理得到累積預(yù)測頻率偏差，并將其作為PID控制器的輸 入來求取預(yù)測控制器的即時控制律，從而使機(jī)組即時控制量的設(shè)置同時包含機(jī)組的實時狀 態(tài)偏差信息和對未來控制過程的預(yù)測信息；由于控制器實時控制律中已經(jīng)考慮了未來系統(tǒng) 可能出現(xiàn)的狀態(tài)量偏差及其后續(xù)控制規(guī)律，故控制偏差較傳統(tǒng)控制方法能夠得到進(jìn)一步減 ?。?br>[0059] (4)本發(fā)明提供的抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，由于 在每個采樣周期，模糊推理機(jī)都會根據(jù)實時工況信息中的轉(zhuǎn)速偏差及其偏差變化率，分別 通過=個控制參數(shù)的模糊推理原則，并在預(yù)測時域內(nèi)考慮到PID參數(shù)的變化速率和系統(tǒng)狀 態(tài)偏差變化趨勢間的關(guān)系，不斷對實時PID參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，達(dá)到控制器參數(shù)工況自適應(yīng)的效 果，進(jìn)而運用PID控制根據(jù)滾動預(yù)測原理預(yù)測機(jī)組未來采樣時刻狀態(tài)量信息，從而提高控制 品質(zhì)。
【附圖說明】
[0060] 圖1抽蓄機(jī)組調(diào)速控制系統(tǒng)非線性模糊預(yù)測控制流程；
[0061] 圖2是實施例中抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0062] 圖3是實施例中抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)非線性模型；
[0063] 圖4是實施例中抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的水累水輪機(jī)全特性曲線；其中，（a)是轉(zhuǎn) 矩特性曲線，（b)是流量特性曲線；
[0064] 圖5是實施例中抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的改進(jìn)Suter變換后的水累水輪機(jī)全特性 曲線;其中，（a)是WM曲線，（b)是WH曲線；
[0065] 圖6是實施例中抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)非線性模糊預(yù)測控制框圖；
[0066] 圖7是實施例中模糊PID參數(shù)自適應(yīng)原理圖；
[0067] 圖8是實施例中快速滾動預(yù)測流程圖；
[0068] 圖9是實施例中本發(fā)明控制方法下的抽蓄技能機(jī)組發(fā)電方向開機(jī)過程仿真結(jié)果示 意圖。
【具體實施方式】
[0069] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，W下結(jié)合附圖及實施例，對 本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用W解釋本發(fā)明，并 不用于限定本發(fā)明。此外，下面所描述的本發(fā)明各個實施方式中所設(shè)及到的技術(shù)特征只要 彼此之間未構(gòu)成沖突就可W相互組合。
[0070] 本發(fā)明實施例W某抽水蓄能電站機(jī)組的開機(jī)過程控制為例，對本發(fā)明提供的抽水 蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的快速非線性模糊預(yù)測控制方法進(jìn)行闡述。實施例中的抽水蓄能電站機(jī) 組的設(shè)計參數(shù)如表1所列；
[0071 ]表1抽水蓄能機(jī)組設(shè)計參數(shù)
[0073] 結(jié)合抽水蓄能機(jī)組實際運行經(jīng)驗，設(shè)定實施例的抽水蓄能電站機(jī)組的開機(jī)過程仿 真整體控制策略:開機(jī)過程初期，在機(jī)組轉(zhuǎn)速低于90 %額定轉(zhuǎn)速時，水輪機(jī)導(dǎo)葉W-定速度 直線開啟，至空載限制開度后保持不變;待機(jī)組轉(zhuǎn)速到達(dá)90%額定轉(zhuǎn)速時，機(jī)組轉(zhuǎn)入實施例 提供的預(yù)測控制;其中，預(yù)測控制器及仿真重要參數(shù)如表2所列；
[0074] 表2控制器及仿真參數(shù) r00751
[0076] 在開機(jī)后機(jī)組頻率達(dá)到90 %額定頻率(即4甜Z)后，機(jī)組轉(zhuǎn)為由預(yù)測控制控制水輪 機(jī)導(dǎo)葉開度的變化;抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的非線性模糊預(yù)測控制的流程如圖1所示，具體 包括如下步驟：
[0077] 步驟1:建立抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)非線性預(yù)測模型；實施例中，抽水蓄能機(jī)組調(diào) 速系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示，除控制器外，系統(tǒng)由執(zhí)行機(jī)構(gòu)、引水系統(tǒng)、水累水輪機(jī)和發(fā)電/電動 機(jī)四個部分組成;建立的抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)非線性預(yù)測模型，包括執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型、彈性 水擊模型、水累水輪機(jī)全特性曲線插值模型和一階發(fā)電模型;其中，執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型考慮各飽 和限幅環(huán)節(jié)和主接力器時間常數(shù)，其結(jié)構(gòu)如圖3所示，飽和環(huán)節(jié)1描述接力器動作速率的限 審Ij，飽和環(huán)節(jié)2描述接力器運動行程的限制，Ty表示主接力器時間常數(shù)。
[0078] 引水系統(tǒng)模型采用考慮引水管道彈性水擊效應(yīng)的彈性水擊模型，其函數(shù)式如下
[0079]
[0080] 其中，Tr為水擊相長，hw為管路特性系數(shù)；
[0081 ]為了充分描述水累水輪機(jī)復(fù)雜的工況變化特性，實施例中，抽水蓄能機(jī)組采用電 站實測的水累水輪機(jī)全特性曲線數(shù)據(jù)作為其非線性插值模型，如圖4所示，圖4(a)為不同典 型開度下機(jī)組的單位轉(zhuǎn)速-單位轉(zhuǎn)矩關(guān)系曲線；圖4(b)為不同典型開度下機(jī)組的單位轉(zhuǎn)速- 單位流量關(guān)系曲線。
[0082] 機(jī)組全特性曲線包含了機(jī)組的所有可能工況，在任意工況下通過確定的導(dǎo)葉開度 和機(jī)組轉(zhuǎn)速可W通過插值從圖中分別得到轉(zhuǎn)矩和流量。然而由于水累水輪機(jī)存在"駝峰"效 應(yīng)和反"S"特性，故曲線在某些區(qū)域存在交叉和插值的多樣性問題。
[0083] 為了克服水累水輪機(jī)的"駝峰"特性與"S"區(qū)域?qū)Σ逯档挠绊?，對全特性曲線采用 改進(jìn)Suter變換處理W消除其插值的多值性問題，如圖5所示；其中，圖5(a)為使用改進(jìn) Suter變換處理后的mi曲線，圖5(b)為使用改進(jìn)Suter變換處理后的WH曲線。從圖中可W看 出，數(shù)學(xué)變換后的機(jī)組全特性曲線中的曲線交疊被完全解開，且不同開度下的曲線分布均 勻，利于插值處理。
[0084] 發(fā)電機(jī)采用反應(yīng)轉(zhuǎn)子運動特性與機(jī)組自調(diào)節(jié)能力的一階發(fā)電機(jī)模型，其函數(shù)式為
[0085] 其中，Ta為抽蓄機(jī)組的慣性常數(shù);en為水輪發(fā)電機(jī)組自調(diào)節(jié)系數(shù)；CO為轉(zhuǎn)速偏差相 對值;mt為水累水輪機(jī)機(jī)械轉(zhuǎn)矩偏差相對值;mg日為負(fù)載轉(zhuǎn)矩變動偏差相對值；
[0086] 實施例中的抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)非線性模糊預(yù)測控制結(jié)構(gòu)如圖6所示，整個調(diào) 速預(yù)測控制系統(tǒng)由預(yù)測控制器，執(zhí)行機(jī)構(gòu)，水累水輪機(jī)及其引水系統(tǒng)和發(fā)電電動機(jī)四個部 分組成。其中，模型輸入為機(jī)組即時控制律U，輸出為機(jī)組實時轉(zhuǎn)速W;模型狀態(tài)變量包括導(dǎo) 葉開度y，流量q，水壓h，機(jī)械轉(zhuǎn)矩mt和轉(zhuǎn)速W。
[0087] 實施例中，對采用函數(shù)表示的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行離散化，便于計算機(jī)實現(xiàn)。
[0088] 步驟2:根據(jù)初始狀態(tài)對調(diào)速系統(tǒng)狀態(tài)變量設(shè)置初值，包括水頭偏差相對值ho、流 量偏差相對值qo、導(dǎo)葉開度偏差相對值yo、機(jī)械轉(zhuǎn)矩偏差相對值mt日和機(jī)組頻率偏差相對值 fo;
[0089] 根據(jù)初始運行工況設(shè)置PID參數(shù)初值KpO, KiO, KdO,并設(shè)定預(yù)測控制器采樣步長Ts與 預(yù)測步數(shù)Np;實施例中，控制步數(shù)Nc與預(yù)測步數(shù)Np取值相等；
[0090] 步驟3:根據(jù)經(jīng)驗值與現(xiàn)場狀態(tài)給定AKp, AKi, A KdS個控制參數(shù)增量的模糊隸屬 度函數(shù)和模糊規(guī)則矩陣，并根據(jù)機(jī)組頻率偏差及其增量對其進(jìn)行模糊PID參數(shù)自適應(yīng)，如圖 7所示；圖中，頻率偏差和頻率偏差增量信號通過模糊推理機(jī)，經(jīng)過模糊化，模糊規(guī)則推理和 去模糊=個步驟后級聯(lián)自適應(yīng)速率變化因子環(huán)節(jié)輸出PID控制器的=個控制參數(shù)變化量A Kp, A Ki 和 A Kd。
[0091] 為了控制器實現(xiàn)的方便性與運算的快速性，上述=個控制參數(shù)的模糊隸屬度函數(shù) 均取為S角形函數(shù)，頻率偏差e和偏差增量ec的模糊子集均為{NB，醒，NS，Z0，PS，PM，PB}^ 個狀態(tài)；
[0092] 實施例中，A Kp，A Ki，A KdS個參數(shù)的模糊規(guī)則分別如表3至表5所列；
[0093] 表3 A Kp模糊規(guī)則表
[0094]
[009引表4 A Ki模糊規(guī)則表
[0096]
[i
[i
[0099] 步驟4:設(shè)置離散時間的機(jī)組頻率給定值序列fref。
[0100] 步驟5:對控制系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行在線滾動預(yù)測，其具體實施流程如圖8所示;具體地， 根據(jù)實時機(jī)組頻率偏差由模糊PID控制器求得調(diào)速器控制律，通過快速滾動預(yù)測中的預(yù)測 模型和機(jī)組實時狀態(tài)，采用離散的預(yù)測算法可W求得下一時刻的狀態(tài)量預(yù)測值；
[0101] 用某一時刻機(jī)組頻率給定fref(k)與機(jī)組頻率f(k)相減得到當(dāng)前時刻頻率偏差e 化），并計算頻率偏差增量ec化）=e化)-e化-1);
[0102] We化)和ec化)作為模糊推理輸入，通過控制器模糊規(guī)則矩陣，分別得到當(dāng)前時刻 PID參數(shù)增量 AKp化），AKi化），AKdA);
[0103] 為避免PID參數(shù)過快變化造成的控制過程中出現(xiàn)不期望的波形抖動，根據(jù)系統(tǒng)存 儲的頻率偏差變化趨勢，設(shè)置PID參數(shù)速率變化因子Mk);
[0104] 其牛
[0105] 將其與PID參數(shù)初值相加得到當(dāng)前時刻自適應(yīng)的PID參數(shù)
[0106] Kp 化），Ki 化），Kd化）；
[0107] 其4
[0108] 步驟6:獲取預(yù)測時域內(nèi)各采樣時刻預(yù)測控制量增量，具體包含W下子步驟：
[0109] (6-1)4
[0110] 獲取對應(yīng)控制量預(yù)測值U化/k) =U化-1)+A U化/k);
[0111] 其中，即時PID控制量增量輸出
[0112] Au(k/k) =比p(k)+Ki(k)+Kd(k)] ? e(k) + [-Kp(k)-2Kd化）]? e化-1)+Kd化）? e化- 2);
[0113] (6-2)根據(jù)抽蓄機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)離散狀態(tài)方程組、即時PID控制量U化/k)與當(dāng)前系統(tǒng) 狀態(tài)X化），獲得系統(tǒng)在k時刻對化+1)時刻的預(yù)測狀態(tài)X化+1/k);
[0114] 其中，抽蓄機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)離散狀態(tài)方程組為X化+l/k)=f(X化），u化/k))
[0115] 其中，X化）= [X1化），X2化），...，Xn化）]表示k時刻系統(tǒng)狀態(tài)向量，
[0116] Y化）= [yi化），y2化），...，yn化)]表示k時刻系統(tǒng)輸出向量；
[0117] (6-3)將(k+1)時刻的狀態(tài)預(yù)測量X化+1/k)中機(jī)組頻率預(yù)測值f化+1/k)與其給定 值freKk+l)進(jìn)行比較，獲得k時刻對化+1)時刻的頻率偏差e化+1/k)及頻率偏差增量ec化+ 1A);
[0118] 其中，e化+1/k) = fref 化+1 )-f 化+1/k) ;ec化+1/k) = e化+l/k)-e化/k);
[0119] 采用e(k+l/k)和eE(k+l/k)重復(fù)步驟5,獲得k時刻對化+1)時刻的預(yù)測PID自適應(yīng) 參數(shù)Kp(k+l/k)，Ki(k+l/k)，Kd化+1/k);
[0120] 獲取k時刻對化+1)時刻的預(yù)測PID控制量增量Au化+1/k)，
[0121] '
[0122] 其中，對應(yīng)的控制量U化+1/k) =U化/k)+ A U化+1/k);
[0123] 利用X化+1/k)和U化+1/k)，獲得k時刻對化+2)時刻的狀態(tài)量預(yù)測值X化+2/k)=f (X(k+l),u(k+l/k))；
[0124] (6-4)自Au化+2/k)開始，求解k時刻的預(yù)測時域內(nèi)的PID預(yù)測控制增量Au化+i/ k)不再與本時刻化時刻)之前的機(jī)組頻率偏差量相關(guān)；
[0125] 故預(yù)測時域內(nèi)剩余采樣時刻控制量增量預(yù)測值求解公式統(tǒng)一表示為：
[0126]
[0127] 其中，i = 2,3,…，Np-I;化+i)時刻的PID自適應(yīng)參數(shù)預(yù)測值采用步驟(5)的方法根 據(jù)e化+i/k) W及Gc化+i/k)獲取；
[01 巧]對應(yīng)的控制量u(k+i/k) =u(k+i_l/k)+ A u(k+i/k);
[0129] 根據(jù)X化+i/k)和U化+i/k)獲取k時刻對化+i+1)時刻的狀態(tài)量預(yù)測值X化+i+l/k) = f(X化+i)，u化+i/k))，并從中計算對應(yīng)時刻的機(jī)組頻率與頻率給定的偏差e化+i+1/k) = f (k+i+l/k)-f(k+i/k);其中，i = 2,3，...，Np-I;
[0130] (6-5)對k時刻控制器預(yù)測時域內(nèi)采樣時刻進(jìn)行滾動預(yù)測完畢后，獲取預(yù)測時域Np 內(nèi)每個采樣時刻的機(jī)組頻率的預(yù)測偏差值。
[0131] 步驟7:對遠(yuǎn)離當(dāng)前時刻的控制器預(yù)測時域內(nèi)未來時刻機(jī)組頻率偏差W非線性遞 減權(quán)重進(jìn)行加權(quán)得到預(yù)測時域內(nèi)累計誤差
[0132]
利用步驟5中PID參數(shù)，由
[0133] Au(k) =化p(k)+Ki(k)+Kd(k)] ?扣（k) + [-Kp(k)-2Kd化）]? es(k-l)+Kd化）? 62 化-2)計算預(yù)測控制下的控制量增量。
[0134] 步驟8:獲取當(dāng)前時刻預(yù)測控制器的實際控制量取值U化）=U化-1)+Au化）。
[0135] 實施例中，用本發(fā)明提供的預(yù)測控制方法對抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)從停機(jī)狀態(tài)進(jìn) 行開機(jī)控制直到機(jī)組進(jìn)入空載穩(wěn)態(tài)的過程仿真，抽蓄機(jī)組各狀態(tài)變量變化過程如圖9所示， 如圖中所示的，機(jī)組由停機(jī)狀態(tài)在5s開機(jī)啟動，在機(jī)組轉(zhuǎn)速達(dá)到0.9倍額定轉(zhuǎn)速前，導(dǎo)葉開 度W恒定速率逐漸開啟；在轉(zhuǎn)速達(dá)到0.9倍額定轉(zhuǎn)速時，機(jī)組控制轉(zhuǎn)入模糊預(yù)測控制，根據(jù) 機(jī)組實時運行狀態(tài)和控制算法預(yù)測得到的機(jī)組未來狀態(tài)信息對導(dǎo)葉開度變化規(guī)律進(jìn)行控 審IJ，從圖中可W看出，導(dǎo)葉轉(zhuǎn)速相對值從0逐步上升至1的過程平滑，基本無超調(diào)量，開機(jī)規(guī) 律符合機(jī)組導(dǎo)葉開度給定曲線趨勢且系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)態(tài)運行時間短;流量、開度、水壓等狀態(tài)變 量的暫態(tài)過程總體變化平穩(wěn)，過程曲線符合正常開機(jī)規(guī)律。
[0136] 本領(lǐng)域的技術(shù)人員容易理解，W上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用W 限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含 在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，其特征在于，包括如 下步驟： (1) 建立抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)的非線性預(yù)測模型，包括液壓執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型、水栗水輪 機(jī)非線性模型、有壓引水系統(tǒng)模型和發(fā)電機(jī)模型； (2) 根據(jù)抽水蓄能機(jī)組頻率的測量值與給定值之間的差值及差值的變化量，采用模糊 推理方法確定每個采樣周期的PID控制參數(shù)的實時值； (3) 根據(jù)所述的非線性預(yù)測模型，在當(dāng)前采樣周期采用在線滾動預(yù)測的方法對預(yù)測時 域內(nèi)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測，獲取本時刻的預(yù)測時域內(nèi)預(yù)測狀態(tài)量序列； (4) 根據(jù)所述預(yù)測狀態(tài)量序列，對機(jī)組頻率偏差按預(yù)測步數(shù)進(jìn)行非線性權(quán)重衰減方式 的加權(quán)處理，獲得機(jī)組的累積頻率偏差預(yù)測值； 根據(jù)累積頻率偏差預(yù)測值與增量型PID控制的控制量增量求解公式，獲得當(dāng)前時刻控 制量增量A u(k);根據(jù)當(dāng)前時刻控制量增量△ u(k)獲得即時控制律u(k); (5) 將所述即時控制律作用于抽水蓄能機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)，直到進(jìn)入下一控制器采樣周期； (6) 在下一采樣周期中，重復(fù)步驟(2)~(5)，直到控制過程結(jié)束。2. 如權(quán)利要求1所述的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，其特征在于，機(jī)組當(dāng)前時刻的累 積頻率偏差預(yù)測值，·((/〇 + /)//〇; 其中，i為預(yù)測采樣時刻的序號，i = 〇，l，…，NP-1;NP是指預(yù)測步U個預(yù) 測采樣時刻的累積誤差衰減系數(shù)，e((k+i)/k)是指第k個控制采樣時刻預(yù)測的第(k+i)個控 制采樣時刻的機(jī)組頻率偏差，k是指控制采樣時刻序號。3. 如權(quán)利要求1所述的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，其特征在于，所述即時控制律u (k) = u(k-l) + Δ u(k)； 其中， Au(k) = [KP(k)+Ki(k)+Kd(k)] · eE(k) + [-Kp(k)_2Kd(k)] · eE(k_l)+Kd(k) · eE(k_2); 其中，k是指控制采樣時刻序號，KP(k)是指k采樣時刻的比例系數(shù)Kk)是指k采樣時刻 的積分系數(shù)，K d(k)是指k采樣時刻的微分系數(shù)。4. 如權(quán)利要求1或2所述的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，其特征在于，所述步驟(2)包 括如下子步驟： (2-1)根據(jù)PID參數(shù)變化特性分別建立△ Kp、△ Ki、△ Kd三個增量對應(yīng)的模糊規(guī)則表； 其中，A Kp是指比例系數(shù)增量，AK1是指積分系數(shù)增量，AKd是指微分系數(shù)增量； (2-2)根據(jù)當(dāng)前采樣時刻控制量偏差e(t)與偏差變化量e。(t)，查詢模糊規(guī)則表得到當(dāng) 前時刻Δ Kp、Δ Ki、Δ Kd三個參數(shù)變化量的模糊子集及對應(yīng)隸屬度;其中，ec( t) = e (t)-e (t-1)； (2-3)根據(jù)重心法對Δ ΚΡ、Δ Ki、Δ Kd的模糊子集解模糊獲取當(dāng)前時刻Δ ΚΡ、Δ Ki、Δ Kd的 實際取值； (2-4)根據(jù)系統(tǒng)存儲的頻率偏差變化趨勢， 設(shè)置PID參數(shù)速率變化因子其中，e是指機(jī)組頻率偏差； (2-5)根據(jù)所述當(dāng)前時刻ΔΚΡ、AKi、AKd的實際值與各自的初值， 獲得當(dāng)前時刻PID自適應(yīng)參I其中，Kpq是指比例系數(shù)的初值，Kiq是指積分系數(shù)的初值，Kdo是指微分系數(shù)的初值。5.如權(quán)利要求1或2所述的快速非線性模糊預(yù)測控制方法，其特征在于，所述步驟(3)的 在線滾動預(yù)測包括以下子步驟： (3-1)在當(dāng)前預(yù)測時刻，令i = 0,根據(jù)當(dāng)前PID控制參數(shù)，通過PID控制對抽水蓄能機(jī)組 按頻率進(jìn)行調(diào)節(jié)，獲得預(yù)測控制量及其增量;并將預(yù)測控制量作用于非線性預(yù)測模型，獲得 下一采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)量預(yù)測值，并令i = i+l; (3-2)判斷1〈^是否成立，若否，則進(jìn)入步驟(3-4);若是，則利用上一步預(yù)測獲得的機(jī)組 預(yù)測頻率與給定頻率的偏差及偏差的變化量，通過模糊推理獲得下一采樣時刻的PID參數(shù) 自適應(yīng)取值預(yù)測值； 通過PID控制對抽水蓄能機(jī)組按頻率進(jìn)行調(diào)節(jié)，獲得預(yù)測控制量及其增量;將預(yù)測控制 量作用于非線性預(yù)測模型，獲得下一采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)量預(yù)測值;并令i = i+l; (3-3)判斷1〈^是否成立，若否，則進(jìn)入步驟(3-4);若是，則進(jìn)入步驟(3-2); (3-4)根據(jù)當(dāng)前采樣周期中每一步預(yù)測得到的控制量增量、機(jī)組頻率預(yù)測值與給定值 的頻率偏差，獲得預(yù)測狀態(tài)量序列。
【文檔編號】F03B13/06GK106014849SQ201610522883
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年7月5日
【發(fā)明人】周建中, 許顏賀, 鄭陽, 胡弦, 張云程, 張楚, 付文龍, 李超順, 胡肇偉, 趙威, 趙志高, 武越越, 張楠
【申請人】華中科技大學(xué)