基于神经网络的中小型水电站泄水闸门控制方法研究

发布时间：2017-12-08 08:07

  本文关键词：基于神经网络的中小型水电站泄水闸门控制方法研究

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【摘要】：闸门自控装置是水库和水电站的核心构成部分。人工控制闸门存在着以下的缺陷:面对复杂的水纹情况,不能精确掌控闸门开度,不能精确计算过闸水流量,效率低精度差。运用现代控制方法结合计算机网络通信技术对水电站的闸门进行自动控制是非常必要的。这样不仅能够提高控制精度,防止危险发生避免安全事故,还能提高工作的效率。本文结合河北省丰润县姚庄水电站闸门的运行状况进行分析和研究。该水电站装机容量为2500KW,为一座中型水电站。放水流量达到35立方米/秒,输出电压为-15kv。该电站为1995年投入使用,当前仅能够使用人工操作的方式对闸门进行控制。这种控制方式在夏季雨水较多及一些特殊情况时操作的精度和准确性都较低,并且增加了不必要的消耗,不利于现阶段的生产使用。要克服以上缺陷,就要求对水电站闸门进行自动化控制。本文以传统PID控制为主控,采用BP神经网络实时调整PID参数的方法,解决泄水闸门自动控制系统中的主要算法问题。进一步对RBF神经网络控制和BP神经网络控制PID参数的两种方法进行研究,最后通过MATLAB仿真。研究表明RBF神经网络控制PID参数,响应速度和收敛效果都优于BP神经网络控制PID参数,但相比之下结构过于复杂。由于中小型水电站对调节精度要求不是很高,并且不适合使用过于复杂的设备。因此,选择BP神经网络控制作为最适合中小型水电站泄水闸门自动控制系统的算法。
【学位授予单位】：河北科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TV663;TP183

【参考文献】

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本文编号：1265641