基于遗传粒子群优化算法的调速器执行机构分段线性模型及参数辨识

发布时间：2018-04-25 15:05

  本文选题：遗传粒子群优化 + 调速器　； 参考：《电工技术学报》2016年12期

【摘要】：某些火电厂调速器执行机构调门呈非线性,基于调门整段全开全关曲线计算的执行机构开启和关闭时间常数结果不准确,改进了汽轮机调速器执行机构数学模型。该模型分别采用主、辅分段开启和关闭时间常数反映调门的非线性,其主开启和关闭时间常数通过全开全关曲线线性段计算得到,并结合调门小扰动实验辨识得到执行机构PID参数,再由全开全关实验确定调门分段点及辅开启和关闭时间常数。选用多个测试函数与其他基本智能算法比较,仿真验证了遗传粒子群优化算法(GA-PSO)的有效性;实际电厂算例验证了所建执行机构分段线性模型及参数的有效性。
[Abstract]:The governor actuator of some thermal power plants is nonlinear. The mathematical model of turbine governor actuator is improved because of the inaccurate results of the actuator opening and closing time constant calculated on the basis of the whole open and complete closing curve of the regulator. In this model, the main opening and closing time constants are respectively used to reflect the nonlinearity of the adjusting doors, and the main opening and closing time constants are calculated by the linear segments of the full open and full closing curves. The PID parameters of the actuator are obtained by using the small disturbance experiment of the regulator, and then the segmented points of the adjusting door and the auxiliary opening and closing time constants are determined by the full open and full closing experiment. Compared with other basic intelligent algorithms, the effectiveness of genetic particle swarm optimization algorithm (GA-PSO) is verified by simulation, and the effectiveness of the proposed piecewise linear model and parameters is verified by practical power plant examples.
【作者单位】： 武汉大学电气工程学院;南方电网科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51307123、51347006)
【分类号】：TM621;TP18

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本文编号：1801832