水电仿真系统中水轮机调节模块的实现与优化

水电仿真系统中水轮机调节模块的实现与优化

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时间:2019-05-19

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1、东北大学硕士学位论文摘要水电仿真系统中水轮机调节模块的实现与优化摘要水电仿真系统是一个大型综合的实时仿真系统。水电仿真系统根据特定仿真算法产生运行数据来模拟水电站运行。能够模拟水电站的各种工况,包括开机、停机以及并网之后的工作状态。为水电站运行人员,建立培训用水电站虚拟运行环境。水电仿真系统中水轮机调节模块,由压力引水系统、水轮机及其PID型调速器、发电机及电网负荷等环节组成的具有反馈的自动控制系统,负责产生仿真系统所需要的实时数据以及保证虚拟运行系统的稳定运行。调节模块是水电仿真系统中十分重要的组成环节,本文以调节模块为研究对象,分析了

2、调节模块中各个组成部分的数学模型构建原理、建模方法并给出其数学表达式。调节模块中的PID型调速器是水轮机调节模块的核心,本文针对调节模块中PID型调速器的参数难于确定的特点,提出一种改进的自适应遗传算法。在对改进算法进行分析对比之后,得出改进的自适应遗传算法在收敛速度和寻优能力方面有很大提高。按照图形化编程思想设计了调节模块,给出了水轮机综合特性曲线的计算机处理方法,并在.NET开发平台下实现了水电仿真系统中的水轮机调节模块。采用本文提出的改进算法对调节模块进行了优化,并对比于采用简单PID控制和传统自适应遗传算法优化后的调节模块,本文提

3、出的改进算法优化后的水电仿真系统在响应频率扰动和负荷扰动时,有着更小的超调量和调节时间,使得系统调节的过渡过程更加稳定。关键词:水电仿真系统;调节模块;PID型调速器;遗传算法;优化.、,rIrIJ一II一i,■L%I-●1、^l‘.●●f▲●P■l■--b‘17f—ImplementationandOptimizationofHydro·-turbineGovernorModuleinHydropowerSimulationSystemAbstractHydropowersimulationsystemisakindoflarge-sc

4、alecomprehensivereal。timcsimul撕onsystem.whichoansimulaterealhydropowerstationbasedonspecificalgorithm·Thesimulationsystemcantrulyreflectthewholeoftheoperatingconditionssuchasstarting,p锄帖唱powersupplyingandotheroperatingconditions·ItcanestablishaⅥ划environment,whichisusedfor

5、hydropoweroperationstafftraining·Turbinegovernormoduleinhydropowcrsimulationsystemincludeswatersyst锄,tu而ine,PIDgovernor,generator,andotherparts.Itisusedtogeneratereal’timedataforsilIlulationsystemandmakesurethesystemcanrunstably.TurbinegovernormoduleISaVervimportantpartof

6、thesimulationsystem.Inthispaper,Ipresentedtheturbine90Vemormodule,analyzedeverypartofit,andgavetheirmathematicalmodels·Intheturbine90v锄ormodule,thePIDgovernoristhemostimportant.BeCausetheparametersofthePID90ven】10raredifficulttodetermine,thispaperpresentedanimprovedgeneti

7、calgorithm·Aftertesting’theresultsshowedthattheimprovedgeneticalgorithmwasbetterincorⅣergenccrateandoptimizationcapability.Inaccordancewithgraphicalprogrammingideas,Idesignedtheturbinegovernormodule,andusedthe.NETdevelopmentplatformtoimplementit·lusedtheimprovedgeneticalg

8、orithmtooptimizethemodule,andthencompareditwnhsimplePIDgovernorandadaptivegeneticalgorithmoptimi

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