基于虚拟仪器技术的汽轮机组参数辨识系统.pdf

基于虚拟仪器技术的汽轮机组参数辨识系统.pdf

ID:55399721

大小:804.02 KB

页数:3页

时间:2020-05-15

基于虚拟仪器技术的汽轮机组参数辨识系统.pdf_第1页
基于虚拟仪器技术的汽轮机组参数辨识系统.pdf_第2页
基于虚拟仪器技术的汽轮机组参数辨识系统.pdf_第3页
资源描述:

《基于虚拟仪器技术的汽轮机组参数辨识系统.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、工业与工程技术《■■■■■■∞■■■■■■■■■■■■目日目■■■■彝辩基于虚拟仪器技术的汽轮机组参数辨识系统周伟申博(北京市电力公司,北京100031)摘要:采用虚拟仪器技术,构建了汽轮机参数辨识平台,编制了基于DE算法的汽轮机系统参数辨识软件。通过某300MW机组的负荷扰动测试数据对参数辨识系统进行了验证,结果准确,取得了很好的效果。研究所采用的方法具有计算速度快、辨识能力强、条件适应性好的特点,能适应复杂对象的参数辨识。关键词:虚拟仪器技术;汽轮机;参数辨识系统中图分类号:TB文献标识码:A文章编号:1672—3198(2015)

2、02—0176—03汽轮机及其调速系统的模型参数可以为电力系统型。中长期稳定性分析提供依据。随着我国特高压、超高压大电网的建设,系统中的超大容量、超临界汽轮机组越来越多,其系统模型的正确获取对电网的稳定分析具有极其重要的意义。汽轮机模型参数的获取涉及数据采集和参数辨识两方面的内容,虚拟仪器技术为此提供了合适的平台。其中,PXI是一种基于PC的开放图1再热式汽轮机模型平台,具有模块化和易于扩展的特点;LabVIEW是图现在广泛采用的数字电液调节系统(DigitalElec—形化编程语言,包含很多界面元素、硬件驱动、信号处tro—Hydra

3、ulicControlSystem,DEH)由于快关方式、理和通信函数等。二者在工业界得到大量应用,已成超速预防和流量非线性修正等功能的多样化,无法建为事实上的工业标准。因此,选取PXI系统作为硬件立统一的模型;且需注意调频死区、信号迟滞等非线性平台并进行相应的硬件配置,再利用LabVIEW编写数问题。图2给出了数字电液调速系统的简化模型。据采集、预处理和参数辨识程序,完成了汽轮机组参数辨识系统的研制。该系统开发中的关键点在于参数识别算法的实现。常用的汽轮机及其调节系统参数辨识方法包括最小二乘法(LeastSquare,LS)、遗传算法

4、(GenericAlgrithm,GA)、差分进化算法(DifferentialE—volution,DE)等。其中,DE算法是基于群体智能理论(a)调速器模型的优化算法,具有简单易实现、速度快、鲁棒性好、搜索能力强等特点,对非线性系统也能获得较好的辨识效果。考虑到参数辨识软件的性能及模型修改时的可扩展性,采用了差分进化算法。本文着重叙述系统设计、差分进化算法和试验验证等三方面的内容。1系统设计(b)伺服机构模型1.1数学模型图2数字电液调速系统模型目前的汽轮机组及调速系统模型多采用IEEE的实际应用时,需根据各环节信号的可测性、辨识精

5、标准模型以及中国电科院的PSASP模型。考虑到长度等因素划分辨识环节,选择合适的测点信号,再进行过程暂态模拟、低频振荡、甩负荷等,则可借鉴WECC参数辨识;测点信号与对应环节输入信号之间的函数的改进模型,但仍主要由二阶或一阶等基本环节构成。关系由数据预处理完成。一般的凝汽式单再热汽轮机可简化为图1所示的模作者简介:周伟(1981一),女,本科学历,工程师,北京市电力公司朝阳供电公司,主要从事电力系统运行管理方面的工作;申博(1977一),男,硕士,高级工程师,主要从事电力系统管理方面的工作。176现代商贸工业2o15年第1期(下)现代商

6、燹工业1.2硬件组成差,还可进行一次调频计算、试验操作等。汽轮机组参数辨识系统的主要功能是:通过采集基于系统功能的实现,截取软件系统的部分主界汽轮机及其调节系统的阀位指令、阀门开度、主气压面如图4所示,图中给出了一组数据的辨识曲线,最上力、再热蒸汽压力、中排压力、汽包压力、功率、转速、负面曲线为输入信号、中部曲线分别为实测输出信号和荷等节点信号,从而计算出汽轮机组各环节的模型特辨识模型的输出信号、最下面的曲线为二者之间的误性。硬件系统的框架采用如图3所示的模块化结构.差。由传感模块和PXI系统等组成。PXl系统囤围困匦Il主控模块Il图

7、3硬件架构本硬件系统的其核心部件是PXI平台,其中的采集模块为模数转换卡、输出模块为数模转换卡和数字图4软件界面(部分)l()卡;主控模块为计算机平台,主要的数据采集、参数2差分进化算法辨识、数据存储、显示和通信等功能均在其上完成。现DE算法利用种群中个体的信息,通过差分算子计场的绝大多数信号已经提供了测量接口或者数字接算新个体,依据新个体的适应度进行选择,生成新的种口。可直接输入PXI系统,而其他非电物理量则需先经群。DE算法具有记忆个体最优解、种群信息共享、全传感模块转换为电压信号再输入PXI系统。主控模块局收敛的特点,适于解决复杂

8、系统优化问题。本文在具备网络通讯功能,必要时可以连接电厂的智能化网利用DE算法实现参数辨识时,选择模型参数的可行解络或者远程工作站;输出模块可供扩展控制功能,以提作为种群,不同种群下模型输出值与实测值之间相

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。