水轮发电机组模型参数辨识与故障诊断方法研究

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1、分类号学号D201177760学校代码10487密级博士学位论文水轮发电机组模型参数辨识与故障诊断方法研究学位申请人：夏鑫学科专业：系统分析与集成指导教师：周建中教授张勇传院士答辩日期：2015年5月30日ADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofDoctorofScienceModelParameterIdentificationandFaultDiagnosisoftheHydroGeneratorUnitPh.D.Candidate：XIAXinMajor：SystemAn

2、alysisandIntegrationProf.ZHOUJianzhongSupervisor：Prof.ZHANGYongchuanHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaMay,2015独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学

3、位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在_____年解密后适用本授权书。不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日本论文的研究工作获得以下基金或项目的资助，在此鸣谢：1.国家自然科学基金“水力发电机组复杂非线性动力学建模与诊断方法”（项目编号：51079057）；2.国家自

4、然科学基金项目“基于模糊辨识与多模型描述的抽水蓄能机组控制系统故障诊断方法研究”（项目编号：51109088）；3.二滩水电站项目“二滩水电站设备状态监测及故障诊断研究”；4.国网南京南瑞集团公司合作项目“水轮机汽蚀监测与故障诊断系统研究”；5.国网南京南瑞集团公司合作项目“水力主设备故障诊断及专家辅助决策系统研究”；6.国家电网公司项目“中小水电机群等效建模及参数辨识方法研究”。华中科技大学博士学位论文摘要随着我国水电事业的不断发展，大型水电站陆续建成投运，水轮发电机组逐渐向着大容量、高水头方向发展，确保水轮发电机组的安全稳定运行对提升电站经济效益、保证电厂及流域安全有着重要的意

5、义。水轮发电机组是一个受水力、机械、电气等多场耦合影响的强非线性复杂巨系统，其运行机理尚不完全明确，机组的建模及故障诊断一直是相关研究与工程应用的难点问题。在此背景下，深入研究水轮发电机组系统辨识理论，开展水轮发电机组建模和模型参数辨识研究，不仅对提高水轮发电机组控制品质、提升电能质量、维护电力系统稳定都有着重要的理论意义和工程应用价值，而且还可为水轮发电机组的故障诊断提供理论依据和技术支撑。本文围绕水轮发电机组模型参数辨识、机组精细化建模以及故障诊断中存在的问题，以建立精细化水轮发电机组模型和探索先进的故障诊断方法为目的，通过深入分析水电机组的实际运行特性，结合系统辨识理论、智能

6、优化方法和动态系统辨识方法，建立了适用于机组控制和电力系统分析的水轮发电机组精细化模型；深入开展了基于模型的水轮发电机组故障诊断方法研究，引入了Volterra级数、广义频率响应函数（GFRF）和非线性输出频率响应函数等建模理论，结合参数辨识方法，建立了水轮发电机组模型，并通过对模型参数变化的分析，提出了有效的故障特征提取方法和故障识别方法。论文的主要研究内容及创新性成果如下：（1）深入研究了现有水轮机模型，总结归纳各种水轮机模型的适用范围及优缺点，针对导水机构水力损失不可忽略且模型机理复杂的问题，引入曲线拟合的方法，建立了考虑导水机构水力损失的水轮机精细化模型。同时，将人工鱼群算

7、法引入到水轮机精细化模型参数辨识中，为改善该算法后期收敛速度慢、容易陷入“局部最优”等问题，提出一种改进的人工鱼群算法（IAFSA），旨在提高算法的收敛性与精度。所提方法实现了水轮机精细化模型与导水机构水力损失曲线同步辨识。（2）为简化电力系统网络结构，满足电力系统分析的需求，对中小水电机组进行了等值建模研究，建立了更适合表征水轮发电机凸极效应的五阶发电机组等值模型，提出了基于研究系统内部多点PMU测量数据与联络线数据的中小水电机群等值模型辨识目标函数，同时改进了辨识