基于免疫算法的水轮机调速系统参数辨识的研究

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1、摘要本论文主要研究一种新型的优化算法——免疫算法及其在水轮机调速系统参数辨识中的应用，并用MATLAB/SIMULINK进行了方法的验证及针对实际系统的仿真。论文共分五章，具体内容简介如下：第一章首先提出了现代电力系统急需解决的一个问题——水轮机调速系统参数辨识，对参数辨识方法进行了简单的介绍，引出了本文所要研究的新的辨识方法，免疫算法。论文同时阐述了免疫算法和水轮机调速系统参数辨识的研究现状，提出了本文所要做的主要工作。免疫算法是一种新型的仿生优化算法，它受生物在自然环境中受到外界侵扰时的免疫过程的启发，通过对生物免

2、疫过程的选择、变异、克隆机制的模仿，形成一种自适应全局优化概率搜索算法。论文第二章详细介绍了免疫算法的基本原理和算法步骤，对免疫算法和遗传算法在函数优化中的性能进行了比较。论文第三章分析了水轮机及其调速系统的数学模型，并对一些重要参数进行了详细的描述，以便于进行系统仿真和参数辨识。提出了免疫算法用于参数辨识的基本思想及一般的过程。第四章将免疫算法应用于水轮机调速系统的参数辨识中，详细介绍了基于免疫算法的水轮机调速系统参数辨识的方法，并结合“福建棉花滩水电厂4号机组水轮机及其调速系统建模试验和参数辨识”项目，用MATLA

3、B6.5编写了免疫算法程序，建立了SIMULINK仿真模型，进行了辨识仿真，并对辨识结果进行了对比分析，结果表明免疫算法非常适合用于水轮机调速系统的参数辨识。第五章对论文进行了总结，指出了需要进一步研究的问题。关键词：水轮机调速器参数辨识人工免疫系统免疫算法IAbstractThe1973IEEECommitteereport“DynamicModelsforSteamandHydroTurbinesinPowerSystemStudies”hasbeenusedwidely.Sincethen,modelingreq

4、uirementshaveincreasedgreatlyandmoredetailedmodelshavebeenimplementedintheadvancedsimulationprograms.Onceamodelstructureisset,thenextstepistoderiveunknownparametervaluesinthemodelstructure.Thisthesisemphasizesonresearchingakindofnewoptimizationarithmeticwhichisc

5、alledImmuneArithmeticandhowtouseitinthehydroturbineandgovernor’sparameteridentification.ImmuneArithmetic(IA)isarandomsearchalgorithmwhichimitatesnaturalimmuneprogress.IAperformsonthecodingoftheparametersandnotontheexactparameters;therefore,itdosenotdependontheco

6、ntinuityofaparameter,notontheexistenceofderivativesofthefunctions,asneededinsomeconventionaloptimizationalgorithms.ThepopulationstrategyenablesIAtosearchfornear-optimalsolutionsformvariousdirections.Therefore,itcanavoidconvergencetolocalminimumormaximumpoints.In

7、thisthesis,thebasicprincipleandarithmeticsteparedescribed.SimulationresultsshowthattheconvergenceprecisionandspeedarefasterthanGA.Animmunearithmeticbasedhydroturbineandgovernorparameter’sidentificationmethodareproposed.Thedetailedprocedureisgivenandthemethodhasb

8、eenusedinanrealhydraulicgeneratorlocatedinFujianPowerSystem.Theresultsofresearchandapplicationindicatethatthemethodhastheadvantagesofhighaccuracyandgoodconveniencefor