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混合粒子群算法的水轮发电机组调速器PID参数优化

2024-05-15

基于混合粒子群算法的水轮发电机组调速器PID参数优化

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针对水轮发电机组调速器PID的参数优化问题,建立了水轮机调节系统仿真模型,引入混沌扰动理论的混合粒子群算法,实现了水轮机调速器PID参数整定优化。仿真表明,混合算法整定PID参数后的调节系统具有超调量小、稳定性好特点,能有效改善水轮机调节系统过渡过程的动态性能,同时算法收敛速度快、准确度高,有效地克服了标准粒子群算法易早熟等缺点,提高了算法的精确性。

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基于改进粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化

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文中提出一种改进的pso优化算法,并将该算法应用于水轮发电机组pid调速器参数的优化设计,以水轮发电机组转速偏差的itae指标作为改进pso优化算法的适应度函数。以我国某水电站的真实数据对经过优化后的pid控制规律进行计算机仿真。仿真结果表明利用改进pso优化算法优化的pid控制规律能有效改善孤网运行条件下水轮机调节系统过渡过程的动态性能。

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为解决水轮发电机组调速器pid参数优化问题,引入菌群优化(bacterialforagingoptimization,bfo)算法。考虑到bfo算法收敛速度慢,而粒子群优化(paticleswarmoptimization,pso)算法具有较好的收敛性,提出bfo-pso算法。以描述菌体间相互吸引、相互排斥、相互学习的jcc指标与综合itae指标之和构成一种新型适应度函数。数值计算结果表明:与bfo算法、pso算法相比,bfo-pso算法收敛速度快,能有效改善水轮机调节系统空载工况和孤网运行条件下过渡过程的动态性能。

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针对遗传算法(sga)存在求解精度与收敛速度间的矛盾,提出了一种自适应对称调和遗传算法(iashga),并将该算法用于水轮发电机组pid调速系统参数的优化设计,以系统的上升时间和超调量指标作为iashga算法的适应度函数;以四川某水电站的真实数据对经过优化后遗传算法pid控制规律进行计算机仿真.仿真结果表明,改进的算法较之常规遗传算法(sga)和粒子群优化算法(pso),不但提高了全局的搜寻能力,而且有效避免了早熟收敛问题.为水轮机调速器pid参数优化研究提供了新途径.

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为了能够更好的利用水轮发电机组,解决由于外在因素而造成的不理想状态,需要对调速器在水轮发电机组中的作用进行分析,从而避免在发电机组运行的过程中产生问题。本文将从水轮发电机组调速器的作用、水轮机调速器的工作原理以及多项式工程法在水轮发电机调速器中的作用三个方面来进行阐释。

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sd83227@126.com 第1页共3页 各标准中对水轮发电机组振动和摆度的要 求 gb_t_15468-2006水轮机基本技术条件 gb_t_7894_2000水轮发电机基本技术条件 gbt8564-2003水轮发电机组安装技术规范 sd83227@126.com 第2页共3页 sd83227@126.com 第3页共3页 gb/t11348..5-2002

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水轮发电机组振动分析

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水轮发动机组振动有诸多原因以及危害。由于破坏了转轮结构和固定导叶,这种振动现象会威胁水电站运行的安全性和稳定性,降低水电站的经济效益。文章阐述了水轮发电机组原理、原因以及危害等问题,为了提高机组安全稳定运行延长机组使用寿命,我们要减少水轮发电机组振动这种现象。

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 a辑第15卷第1期     水动力学研究与进展   ser.a,vol.15,no.1   2000年3月       journalofhydrodynamics     mar.,2000 文章编号:100024874(2000)0120129205 水轮发电机组振动故障 诊断与识别 α 沈 东,  褚福涛,  陈 思 (云南工业大学电力工程学院,昆明650051)   摘 要: 振动是影响水轮发电机组正常运行和危害机组寿命的主要故障。要清除机组振动 故障,必须寻找引起机组振动的原因。本文主要介绍如何依据诱发机组振动的某些特征,捕捉其振 动原因。为简化问题,不考虑引起机组振动诸因素间的相互影响,但对分析机组振动的主要原因, 仍有较好的参考作用。 关 键 词: 水

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文辑创建者

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张华婷

职位:水利工程标准员

擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林

混合粒子群算法的水轮发电机组调速器PID参数优化文辑: 是张华婷根据数聚超市为大家精心整理的相关混合粒子群算法的水轮发电机组调速器PID参数优化资料、文献、知识、教程及精品数据等,方便大家下载及在线阅读。同时,造价通平台还为您提供材价查询、测算、询价、云造价、私有云高端定制等建设领域优质服务。PC版访问: 混合粒子群算法的水轮发电机组调速器PID参数优化
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