汽輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)仿真建模與參數(shù)辨識

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1、汽輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)仿真建模與參數(shù)辨識武海澄蔡兵陳勝利(安?省電力科學(xué)研究院.安徽.合肥.230601)摘晏：為從ft荷擾動試驗數(shù)據(jù)中獲取準(zhǔn)確的汽輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)性能參數(shù)，文中以電力系統(tǒng)專用分析軟件BPA中的標(biāo)準(zhǔn)紐件為基礎(chǔ)建立了汽輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)仿真祺4!,逸擇標(biāo)準(zhǔn)的差分進(jìn)化算法進(jìn)行參數(shù)辨識.采州自適應(yīng)算子對算法進(jìn)行改進(jìn)，提高了計算速度，降低了算法陷入局部極值的概率.實驗結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確地辨識出調(diào)節(jié)系統(tǒng)的各項參數(shù)，為電網(wǎng)穩(wěn)定計算提供準(zhǔn)確的分析數(shù)據(jù).關(guān)鍵利：汽輪機(jī)；調(diào)節(jié)系統(tǒng)；參數(shù)卿識；差分進(jìn)化中困分鮝號：TP273SimulationModelingandPara

2、meterIdentificationofTurbineGovernorSystemWuHai-chengCaiBingChenSheng-li(AnHuiElectircPowerResearchInstitute?Anhui*Hefei*230601)AbstractsToobtainpreciseturbinegovernorsystemparametersfromloaddisturbanceexperimentdata,thesimulationmodelisbuiltwithstandardnoduleofpowersystemspecials

3、oftwareBPA.Basedonstandarddifferentialevolutionalgorithm,anadaptivearithmeticoperatorispresentedtoimprovethecalculationspeedandreducetheprobabilityofrunningintolocalextremevalue.Theexperimentresultsshowthatthismethodcanrecognizetheparametersofgovernorsystemaccurately,andprovidever

4、aciousanalysisdataforgirdstabilizationcalculation.Keywords*Turbine；GovernorSystem；ParameterIdentification；DifferentialEvolution1引言發(fā)電機(jī)組是承擔(dān)電網(wǎng)一次調(diào)頻任務(wù)的主體，建立汽輪機(jī)在電網(wǎng)頻率擾動下的功率輸出響應(yīng)特性模型，能使電網(wǎng)仿真計算準(zhǔn)確地模擬出實際系統(tǒng)的動態(tài)特性，進(jìn)行電網(wǎng)負(fù)荷頻率控制策略研究等重要工作1但在生產(chǎn)過程中，由于汽輪機(jī)設(shè)計參數(shù)更改等原因，由制造廠提供的調(diào)節(jié)系統(tǒng)仿ft模型參數(shù)與實呩悄況相差甚遠(yuǎn)，無法實現(xiàn)準(zhǔn)確的電網(wǎng)負(fù)荷動

5、態(tài)仿真.實際工作中，需通過負(fù)荷擾動試驗測出調(diào)節(jié)系統(tǒng)的相關(guān)特性數(shù)據(jù)，根據(jù)調(diào)節(jié)系統(tǒng)作者簡介：?W?<1979-).95.w士，工程師，吉林遼擁人，研究方向為火電機(jī)組數(shù)字仿真與機(jī)W協(xié)調(diào)控制：藥兵(1969-)，男.島級工程櫛，安徽蚌埠人，研宄方向為熱TA動化與機(jī)網(wǎng)協(xié)調(diào)控制：味勝利(1974-〉，男，離級工程師.安敵安慶人，研宄方向為熱1自動化與機(jī)網(wǎng)協(xié)調(diào)控制?實際情況建立出其仿真模型，通過參數(shù)辨識方法計算出調(diào)節(jié)系統(tǒng)的各項參數(shù)，為電力系統(tǒng)穩(wěn)定計算提供準(zhǔn)確的分析數(shù)據(jù)。差分進(jìn)化算法(DifferentialEvolution.DE)是目前應(yīng)用比較廣泛的參數(shù)辨識方法，它基

6、于群體進(jìn)化，具有記憶個體最優(yōu)解和種群內(nèi)信息共享的特點(diǎn)，通過采用浮點(diǎn)矢量編碼在連續(xù)空間進(jìn)行隨機(jī)并行搜索，能夠有效解決復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化問題*該算法的基本結(jié)構(gòu)與遺傳算法類似，但其子代的生成過程中用到了父代多個個體的線性組合，而不是遺傳算法傳統(tǒng)單一的父代染色體交叉技術(shù)1具有更強(qiáng)的全局搜索能力*因此本文以標(biāo)準(zhǔn)差分進(jìn)化算法為基礎(chǔ)，同時采用自適應(yīng)算子對算法進(jìn)行了改進(jìn)，進(jìn)一步提島了計算速度，降低了算法陷入局部極值的概率9實驗結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確地辨識出調(diào)節(jié)系統(tǒng)的各項性能參數(shù)，為電網(wǎng)仿真計算提供準(zhǔn)確町靠的技術(shù)參數(shù)。2標(biāo)準(zhǔn)差分進(jìn)化算法對于待辨識問嫂，設(shè)其解向獄為［x】DxP

7、其屮￡>為待辨識參數(shù)的數(shù)S.在差分進(jìn)化算法屮.首先需盟迮立問題可行解空間的種群，如式(1)所示，其屮AfP為種群規(guī)模，G表示計笄過程屮種群進(jìn)化的代數(shù)，在計笄過程中ATP始終保持不變.°xc...l.la1.2入l、NP差分進(jìn)化算法的堪本思想是對當(dāng)前種群進(jìn)行變異和交叉操作，產(chǎn)生另一個新種群，然后利用苺于貪婪思想的選擇操作對這兩個種群進(jìn)行一對一的選擇.從而產(chǎn)生最終的新一代種群?其體算法如下m。(1)種群初始化?在使用DE算法進(jìn)行問題求解之前，必須對種群進(jìn)行初始化處理，以便建立優(yōu)化搜索的初始節(jié)點(diǎn).種群初始化的方法一般是在給定待辨識參數(shù)的約束條件內(nèi)隨機(jī)選擇，設(shè)參數(shù)

8、變ft的約束條件為xL}