[发明专利]一种基于遗传粒子群算法的汽轮机调速系统参数优化方法

说明书

本发明提出了一种基于遗传粒子群算法的汽轮机调速系统参数优化方法。首先构建了基于调速系统引发汽轮机功率振荡的数学模型，然后通过系统调节性能指标和动态稳定性能指标构建优化目标函数；结合超调量约束、稳态误差约束、优化参数上下限约束等约束条件，利用GA‑PSO算法优化调速器PID控制器的比例环节系数和积分环节系数、转速偏差放大系数、油动机时间常数、汽轮机蒸汽容积时间常数、高压缸比例系数，输入至汽轮机调速系统并通过数学模型进行控制。本发明能够很好地协调机组调节性能与系统动态安全稳定性，避免机组侧功率振荡事故的发生，在计算难度、收敛速度、精度、跳出局部最优等方面具有显著优势，在调节性能和稳定性方面都有所改善。

技术领域

本发明涉及火电机组控制技术领域，尤其涉一种基于遗传粒子群算法的汽轮机调速系统参数优化方法。

背景技术

随着电网规模和结构的日益复杂，各类控制装置在电力系统中普及，机组侧辅助调节系统亦随之增加，机组调节性能提高的同时却对其动态稳定性产生了不利的影响。高灵敏度额辅助调节能力与机组稳定性不协调，使得近年来机组侧引发的功率振荡事故频发，严重威胁电网的安全稳定性。汽轮机调速系统中，不能孤立的去调整某个参数，需要联动地处理各个参数，要综合考虑调速系统参数之间的最佳匹配问题，探寻合适的方法进行优化，提高系统的调节性能和稳定性。

因此，需寻找一种能够综合考虑汽轮机调速系统各个参数并实现最佳匹配的优化方法，协调机组调节性能与电网安全稳定性，避免机组侧功率振荡事故的发生。

发明内容

本发明的目的是提供了一种基于遗传粒子群算法的汽轮机调速系统参数优化方法，可用于联动处理并优化汽轮机调速系统的各个参数并解决参数之间的最佳匹配问题，以克服背景技术中存在的不足。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为一种基于遗传粒子群算法的汽轮机调速系统参数优化方法，具体包括以下步骤：

步骤1：构建基于调速系统引发汽轮机功率振荡的数学模型，并设定调速系统所要优化的变量；

步骤2：根据调速系统所要优化的变量，通过系统调节性能指标以及系统动态稳定性能指标构建优化目标函数；

步骤3：分别构建超调量约束条件、稳态误差约束条件、优化参数上下限约束条件；

步骤4：结合超调量约束条件、稳态误差约束条件、优化参数上下限约束条件，利用GA-PSO算法对优化后调速系统所要优化的变量进行优化，得到优化后调速器PID控制器的比例环节系数、优化后调速器PID控制器的积分环节系数、优化后转速偏差放大系数、优化后油动机时间常数、优化后汽轮机蒸汽容积时间常数、优化后高压缸比例系数；

步骤5：将优化后调速器PID控制器的比例环节系数、优化后调速器PID控制器的积分环节系数、优化后转速偏差放大系数、优化后油动机时间常数、优化后汽轮机蒸汽容积时间常数、优化后高压缸比例系数输入汽轮机调速系统，通过基于调速系统引发汽轮机功率振荡的数学模型进行控制；

作为优选，步骤1中所述基于调速系统引发汽轮机功率振荡的数学模型如下所示：

式中，K_P为调速器PID控制器的比例环节系数，K_I为调速器PID控制器的积分环节系数，F_HP为高压缸比例系数，T_o为油动机时间常数，T_CH为汽轮机蒸汽容积时间常数，ΔT为时间常数变化值，K_D为功率振荡影响因子，Δω为角频率变化值，Δδ_m为转速不等率变化值，ω为给定频率；

步骤1所述调速系统所要优化的变量包括：调速器PID控制器的比例环节系数、调速器PID控制器的积分环节系数、转速偏差放大系数、油动机时间常数、汽轮机蒸汽容积时间常数、高压缸比例系数；