[发明专利]一种水电机组参数闭环辨识方法

摘要

本发明公开了一种水电机组参数闭环辨识方法，包括建立实际的水轮机调速闭环系统模型，确定对应的辨识系统模型；确定水电机组参数辨识的目标函数和/或辨识策略；向实际系统和辨识系统输入激励信号，获取实际系统的输出信号和辨识系统的标准信号；利用目标函数对输出信号和标准信号进行预处理；根据预处理结果，采用改进的蚁狮算法对水轮机调速闭环系统进行参数辨识；根据辨识策略获取水电机组的最优辨识参数。基于标准的蚁狮改进算法，融合了粒子群算法，引入混沌Logistics变异算子，并在混沌变异过程中采用并行和串行结合的方法来获取新粒子，来对标准蚁狮算法进行改进。本发明技术方案的方法，收敛速度快，易于实现，通用性强，有效提高了辨识精度。

主权项

一种水电机组参数闭环辨识方法，其特征在于，包括S1建立实际的水轮机调速闭环系统模型，确定对应的辨识系统模型；S2确定水电机组参数辨识的目标函数和/或辨识策略；S3向实际系统和辨识系统输入激励信号，获取实际系统的输出信号和辨识系统的标准信号；S4利用目标函数对输出信号和标准信号进行预处理；根据预处理结果，采用改进的蚁狮算法对水轮机调速闭环系统进行参数辨识；根据辨识策略获取水电机组的最优辨识参数；其中，步骤S4中蚁狮算法的优化过程包括，S41根据预处理结果，随机生成蚂蚁群和蚁狮群；获取每只蚂蚁和蚁狮的适应度值，根据适应度值的大小确定精英蚁狮；S42随机选取一只蚁狮，根据该蚁狮与精英蚁狮的更新所有蚂蚁的位置，获得更新后的蚂蚁；S43将更新后的蚂蚁和蚁狮群混合，获取每只蚂蚁和蚁狮的适应度值；将该混合种群中的个体按照适应度值由小到大排列，依次替换初始蚁狮群中的个体，生成新的蚁狮群；根据适应度值的大小更新精英蚁狮；S44对步骤S43中获得的蚁狮群采用粒子群优化搜索，获取新的蚁狮群并计算每个蚁狮的适应度值，根据适应度值的大小更新精英蚁狮；S45对精英蚁狮进行混沌变异，获取新粒子并计算其适应度值，根据适应度值的大小更新精英蚁狮；S46判断当前精英蚁狮是否满足终止条件；若满足，则结束循环并确定当前精英蚁狮为最优精英蚁狮；否则进入步骤S42。