高慶敏，王利平，孟繁為，蔡宇飛

(華北水利水電學(xué)院，河南鄭州 450011)

現(xiàn)代水輪發(fā)電機調(diào)速策略的發(fā)展

高慶敏，王利平，孟繁為，蔡宇飛

(華北水利水電學(xué)院，河南鄭州 450011)

討論了水輪機調(diào)速器PID控制、自適應(yīng)控制和幾種智能控制及非線性魯棒控制的優(yōu)缺點，指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制和PID控制相結(jié)合可以實現(xiàn)PID控制器參數(shù)的在線調(diào)整.針對經(jīng)典的PID調(diào)節(jié)，利用改進遺傳算法對參數(shù)進行了優(yōu)化，實現(xiàn)PID參數(shù)快速調(diào)整.非線性魯棒控制是針對水輪發(fā)電機組的非線性化模型設(shè)計的，可有效改善水電廠遠距離輸電系統(tǒng)的運行安全性，提高輸電系統(tǒng)的傳輸功率.

調(diào)速器;控制策略;PID控制;穩(wěn)定性

水輪機調(diào)速器是水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)中的重要組成部分，也是確保水電站機組穩(wěn)定運行的重要控制設(shè)備之一.近年來，隨著控制理論的不斷發(fā)展，水輪機調(diào)速控制技術(shù)也經(jīng)歷了一個不斷改進的過程.控制策略從定參數(shù)PI，PID和有級變參數(shù)PID，到自適應(yīng)控制、智能控制、非線性魯棒控制等新型控制，這些研究成果都在很大程度上推動了水輪機控制策略的發(fā)展.

1 常規(guī)的PID控制

PID控制是1922年洛爾斯基提出的一種結(jié)構(gòu)簡單、魯棒性強、易于操作的控制策略.目前水輪機調(diào)節(jié)器的控制策略也主要以PID為主.

常規(guī)的PID控制方式是比例、積分和微分的線性組合來進行控制的.當(dāng)機組的轉(zhuǎn)速出現(xiàn)偏差時，比例環(huán)節(jié)將立即發(fā)出信號，使被控制量沿著減小偏差方向變化.控制作用的強弱主要取決于比例系數(shù).Kp小，控制信號弱，調(diào)節(jié)過程慢;Kp大，控制信號強，調(diào)節(jié)速度快.但Kp的增大會在一定程度上破壞系統(tǒng)的動態(tài)特性.微分環(huán)節(jié)的作用是按偏差的變化速度產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用，因為偏差在剛形成時有較大的控制作用，從而加快調(diào)節(jié)速度.增大微分控制可以增加系統(tǒng)的快速性和穩(wěn)定性.但增大微分使系統(tǒng)抗干擾的能力下降.積分環(huán)節(jié)對偏差進行記憶并積分，防止偏差的長期存在，有利于消除靜態(tài)誤差.常規(guī)PID控制無法解決穩(wěn)定性與精確性的矛盾，即使對被控對象整定了一組滿意的PID參數(shù)，但當(dāng)對象特性發(fā)生變化時也難以保持良好的控制性能［1］.因此，為確保各種工況下均能優(yōu)化運行PID控制，需與模糊、神經(jīng)元等智能控制結(jié)合形成一種更加優(yōu)化的控制策略.

2 自適應(yīng)控制

在實際運行中，水輪機的工況點是時變的，采用同一組參數(shù)取得理想的控制效果是不可能的.即使整定了的PID控制參數(shù)，當(dāng)對象特性發(fā)生變化時，也難以保持良好的控制性能.因為定參數(shù)PID調(diào)節(jié)沒有考慮控制對象的非線性、時變性等特性，所以無法獲得工作域內(nèi)的最佳調(diào)節(jié).而自適應(yīng)控制策略是基于自適應(yīng)控制方法和微分幾何理論推導(dǎo)出的又一水輪機調(diào)節(jié)控制方法，是以機組的運行工況點來決定當(dāng)前的PID控制參數(shù)，通過線性二次型目標(biāo)函數(shù)最小值得到PID優(yōu)化參數(shù).

研究證明，自適應(yīng)控制可提高系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性.但在實際運行中自適應(yīng)很少被應(yīng)用，這是因為自適應(yīng)控制理論研究進展較慢，自適應(yīng)控制的穩(wěn)定性、收斂性、魯棒性等關(guān)鍵問題有待深入研究和解決.

3 智能控制

智能控制利用領(lǐng)域?qū)＜业南闰炛R，不要求對象模型具有更強的適應(yīng)性和魯棒性，可通過智能處理滿足各種調(diào)節(jié)要求.它的出現(xiàn)，引起了極大的研究興趣，其中模糊邏輯控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和遺傳算法是3種典型的智能控制方法.

模糊邏輯控制是以模糊集合論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計算機數(shù)字非線性控制，對于處理一些非線性時變參數(shù)的控制問題具有良好的控制效果.但由于它對信息簡單、模糊的處理使系統(tǒng)的控制精度降低和動態(tài)品質(zhì)變差.因此一般不直接應(yīng)用于調(diào)節(jié)時變結(jié)構(gòu)和參數(shù)變化范圍較大的水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng).基于水輪機模糊調(diào)速器是一種決策速度快、符合實時控制要求的有效控制儀器，在后來的許多控制策略改進中都是在模糊控制的基礎(chǔ)上加以完善的，如將模糊控制和PID控制相結(jié)合，改進后的水輪機PID型模糊控制器，由于加入微分作用和采用變寬度的隸屬度函數(shù)，其調(diào)節(jié)性能更好;水輪機模糊雙積分并聯(lián)變結(jié)構(gòu)復(fù)合控制器在加上雙積分環(huán)節(jié)后減小了系統(tǒng)的靜態(tài)誤差.若使模糊控制具有學(xué)習(xí)能力，自動調(diào)整自身的規(guī)則、參數(shù)，是可以完成各種工況下的控制任務(wù)的［2］.試想在模糊PID控制的基礎(chǔ)上加上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，控制效果應(yīng)該更佳.

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)采用某種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)成的活動網(wǎng)絡(luò)，以一種簡單計算處理單元即神經(jīng)元為節(jié)點，在不同程度和層次上模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理、存儲和檢索功能.它可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，所有信息都存儲于網(wǎng)絡(luò)中的每個神經(jīng)元內(nèi)，具有很強的魯棒性和容錯性.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化控制方法對于水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的嚴(yán)重非線性具有較好的適應(yīng)性和魯棒性.但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制存在學(xué)習(xí)速度慢、決策時間長、容易收斂到局部最小、設(shè)計復(fù)雜等缺點，因此不宜直接用于水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)對實時性要求高的控制.將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制和PID控制三者相結(jié)合，在大偏差范圍內(nèi)采用模糊控制，在小偏差范圍內(nèi)轉(zhuǎn)換成PID控制，既具有模糊控制簡單有效的非線性控制特性，又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，同時也具有PID控制的精確性，可以實現(xiàn)PID控制器參數(shù)在線調(diào)整，能夠直接用于水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的實時控制［3］.模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有較強的互補性，將二者結(jié)合用于PID控制將會是一種效果優(yōu)化的復(fù)合控制策略.

遺傳算法是模擬自然環(huán)境下的生物在遺傳進化過程中形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化算法，是建立在群體遺傳學(xué)和自然選擇基礎(chǔ)上的一種非數(shù)值計算優(yōu)化方法.該方法有選擇算子、交叉算子和變異算子3種算子，操作過程簡單、易理解.所以將遺傳算法用于水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)不同工況的PID調(diào)節(jié)器參數(shù)尋優(yōu)會有很好發(fā)展.目前對采用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的研究剛剛開始，關(guān)于應(yīng)用在水輪機調(diào)節(jié)中的研究還未見報道.研究模糊－神經(jīng)－遺傳算法構(gòu)成軟計算方法對水輪機進行調(diào)節(jié)是水輪機調(diào)節(jié)策略的重要發(fā)展方向.

4 非線性魯棒控制

水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)是集水、機、電為一體的綜合調(diào)節(jié)系統(tǒng)，調(diào)節(jié)對象的特性比較復(fù)雜.之前的一些控制策略均未考慮控制對象的固有非線性特性，難以適應(yīng)電力系統(tǒng)在動態(tài)過程中的最佳調(diào)節(jié).1999年，國電自動化研究院和清華大學(xué)共同開始研究非線性魯棒控制在大型水輪機調(diào)速系統(tǒng)上的應(yīng)用，目前已取得顯著的理論成果，以后有望將非線性控制理論應(yīng)用到水輪機調(diào)速器的工程實踐中，發(fā)揮其在電力系統(tǒng)穩(wěn)定控制方面的作用［4］.實踐證明，魯棒控制比PID控制具有較明顯的優(yōu)越性.首先，魯棒控制的反饋變量不但有頻率還有導(dǎo)葉開度、電功率、機械功率，控制輸出綜合考慮了頻率和功率的偏差.所以它在動態(tài)過渡過程中能起到較明顯的作用.其次，魯棒控制考慮了水輪機非最小相位環(huán)節(jié)的影響，引入了機械功率反饋，在短路瞬間，電磁功率下降，與機械功率的差額增大，機組轉(zhuǎn)速上升，而PID控制直接關(guān)閉導(dǎo)葉，由于水流慣性影響，機械轉(zhuǎn)矩反而上升，功率差額加大，加劇了系統(tǒng)的振蕩.因此魯棒控制比PID控制在相位上具有一定超前量.最后，魯棒控制由于采用了狀態(tài)變量的動態(tài)反饋而在動態(tài)過程中具有較好的調(diào)節(jié)效果;而PID控制主要靠微分在動態(tài)過程起一定超前調(diào)節(jié)作用.但魯棒控制的應(yīng)用還存在一定的局限性，不具備調(diào)差功能，不能克服靜態(tài)偏差［5］，所以不適合穩(wěn)態(tài)運行.非線性魯棒PID控制法遠距離輸電系統(tǒng)的運行安全性和傳輸功率的有效性提高，決定了這種控制將是水輪機調(diào)節(jié)策略的重要發(fā)展方向.

5 結(jié)語

水輪機的調(diào)節(jié)是一個非常復(fù)雜的過程，各個控制策略都有各自的優(yōu)勢，但也存在各自的弊端.因此，單一控制策略存在著一定的局限性，可將多種控制策略合理地結(jié)合在一起，發(fā)揮各自的優(yōu)點，形成復(fù)合控制，將是水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)控制策略的發(fā)展方向.

［1］方紅慶，郝培宏，吳愷.水輪機調(diào)速器控制技術(shù)研究［J］.山西水利科技，2004，151(1):53 －55.

［2］王玲花，沈祖詒，陳德新.水輪機調(diào)速器控制策略研究綜述［J］.水利水電科技進展，2002，22(2):56 －62.

［3］曹程杰.基于現(xiàn)代智能控制技術(shù)的水輪機控制系統(tǒng)研究［D］.江蘇:揚州大學(xué)，2009.

［4］盧強，孫元章.電力系統(tǒng)非線性控制［M］.北京:科學(xué)出版社，1993.

［5］蔡衛(wèi)江，陳登山，余紀(jì)偉，等.非線性魯棒控制在大型微機水輪機調(diào)速器上的應(yīng)用研究［A］∥第一屆水力發(fā)電技術(shù)國際會議論文集［C］.北京:中國水力發(fā)電工程學(xué)會，2006.

Development of Control Strategies of Modern Hydraulic Turbine Governor

GAO Qing-min，WANG Li-ping，MENG Fan-wei，CAI Yu-fei
(North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power，Zhengzhou 450011，China)

The advantages and disadvantages of PID control，adaptive control，intelligent control and nonlinear robust control used in turbine governors were discussed，and it was pointed out that the PID controller parameters could be adjusted online if the neural network control，fuzzy control and PID control were combined with each other.For the classical PID regulator，its parameters could be adjusted rapidly if the parameters were optimized by the improved genetic algorithm.Nonlinear robust control was designed for the nonlinear model of the hydrogenerator unit，which could effectively improve the safety of long-distance transmission systems and enhance the transmission power of transmission systems.

governor;control strategy;PID control;stability

1002－5634(2011)05－0071－03

2011－05－30

高慶敏(1952—)，男，河南新野人，教授，主要從事電力系統(tǒng)實時監(jiān)控方面的研究.

(責(zé)任編輯:杜明俠)