一、基于Matlab的水轮机调节系统仿真分析（论文文献综述）
史天聪[1]（2021）在《基于改进原子搜索优化算法的水轮机调速器PID参数优化》文中研究说明水轮机调节系统是水电站的重要组成部分,其调节能力的优劣会影响水电站发出的电能质量。目前我国水轮机调节系统多采用PID控制,因此优化PID参数是改善水轮机调节系统调节能力的关键。以往确定PID参数需要进行大量的工作,并且不能判断是否达到最优。为了解决上述问题,本文提出了一种自适应杂交算法-AASOPSO,并利用AASOPSO算法对水轮机调速器PID参数进行优化整定。首先,论文分析了水轮机调节系统的基本工作任务和工作原理。阐明了PID型水轮机调速器的工作原理、传递函数、数学模型。然后依次介绍了水轮机调节系统中的机械液压系统,压力引水系统,水轮机,发电机及负荷,并分别给出了各个部分的传递函数及数学模型。建立了简化的水轮机调节系统数学模型,并对水轮机调节系统数学模型进行了必要的说明。然后,介绍了一种较新的启发式算法-原子搜索优化算法（Atom Search Optimization,ASO）。ASO通过模拟原子间的势能和约束力的相互作用,表现出一种独特的搜索能力。但是ASO仍然存在局部最优停滞和搜索效率低下的问题。所以本文对ASO进行了改进并提出了一种新的自适应混合优化算法-AASOPSO。AASOPSO是融合了自适应力和粒子群优化算法（Particle swarm optimization,PSO）的原子搜索算法,改善了ASO在后期迭代中存在开发速度缓慢和探索能力较差的缺陷,提高了算法的优化能力。最后,在MATLAB/Simulink环境下建立了水轮机调节系统的仿真模型,并将AASOPSO嵌入水轮机调节系统的仿真模型,分别在空载频率扰动以及负荷扰动的情况下对水轮机调速器PID参数进行优化。仿真结果显示:AASOPSO优化的水轮机调节系统能迅速响应,并在短时间内恢复稳定状态。并且和其他几种常见的智能优化算法相比,AASOPSO优化的水轮机调节系统的调节稳定时间更短,超调量更小。结果表明AASOPSO算法在搜索全局最优水轮机调速器PID参数方面比其他智能优化算法的优化性能更好。
李今昭[2]（2021）在《基于广义水轮机模型的水电机组超低频振荡机理分析及控制策略研究》文中提出电力系统低频振荡一直是电力系统安全稳定运行的严重隐患,是一个始终未得到有效解决的复杂理论及工程科学问题,其频率振荡范围一般为0.1Hz～2.5Hz。但近年来,我国水电机组占比较大的电网在运行过程中,出现了一些频率低于上述范围的振荡事件,称之为超低频振荡。超低频振荡在很多连锁型电力系统故障导致的大停电中扮演着重要角色,给电力系统的稳定运行造成了很大的威胁。分析超低频振荡本身存在的机理及其控制策略的研究,对维护电网安全与稳定运行及其今后的长远发展都有重要的理论价值及工程实践意义。首先,针对近些年来我国水电机组占比较大电网在运行过程中多次出现的长时间、超低频振荡现象,相关研究表明水轮机模型对水电机组超低频振荡行为有重要影响。本文根据广义水轮机基本方程式,在保证水轮机模型简便的前提下,充分考虑水轮机的动态过程,将水轮机输出转矩的暂态分量进行建模简化处理,定义了一个与水轮机固有参数及发电流量变化密切关联的流量因子Tpq,建立了充分考虑流量因子作用下的广义水轮机模型。将所搭建的广义水轮机模型和理想水轮机模型进行对比分析,说明广义水轮机模型能有效提高“水锤”效应等暂态过程模拟的精度。其次,基于广义水轮机模型从系统的阻尼特性和劳斯判据稳定性两个角度分析了流量因子对水电机组超低频振荡行为的影响,分析结果表明相对于理想水轮机模型,广义水轮机模型中的流量因子能给系统提供更大的阻尼转矩,且当其大于临界稳定值时,系统才能维持稳定状态。并通过在Simulink中搭建单机单负荷模型和在PSCAD中搭建四机两区域系统模型进行仿真验证,仿真结果表明广义水轮机模型下的流量因子有利于抑制水电机组超低频行为,且随着流量因子的增大,系统超低频振荡的抑制效果就越明显。最后,根据水电机组占比较大电网对超低频振荡的抑制需求,提出一种既能满足水轮机组在受扰动后发电机转速能在最短时间内恢复稳定,又能提升系统在超低频段阻尼水平,使系统在不同扰动情况下具有更强的抗干扰能力的水轮机调速器PID参数优化方法。建立了综合反映系统超低频段阻尼水平和水轮机转速偏差指标（ITAE）的综合优化目标函数。并基于天牛须搜索算法的快速高效寻优策略,构建了改进天牛须粒子群算法,将其应用于水轮机调速系统PID参数优化。通过Schaffer测试函数和在单机及多机系统中对本文所提出来的改进算法的优化效果进行仿真验证,结果表明改进的天牛须粒子群算法能有效提高水轮机调速系统在超低频段的阻尼水平,相对于单独的天牛须搜索算法和粒子群算法更具有效性和优越性,为通过调速系统参数优化抑制超低频振荡问题提供了新的思路及技术手段。
张自建[3]（2021）在《水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究》文中研究表明水轮机调速系统在水电机组中承担着调节频率、维持水电机组输出功率与负荷功率平衡的重要作用,其调节性能对水电机组的稳定、高效运行具有十分显着的影响。然而水轮机调速系统是一个复杂的控制系统,系统内含有大量的非线性因素,其精确模型难以描述,尤其是水轮机内部水流流场复杂,无法建立解析的数学模型。相关研究多采用简化的线性模型,难以反映水轮机调速系统的真实运行特性,也限制了其控制方法的研究。为此,有必要研究水轮机调速系统的辨识方法,建立精确的系统模型,并进一步研究先进的控制方法。本文在深入研究水轮机调速系统非线性模型建模分析的基础上,采用参数辨识思路,结合多种群遗传算法对水轮机调速系统的系统参数进行辨识;以PID参数优化作为控制方法研究重点,引入MaxLIPO+TR参数优化算法,提高水轮机调速系统控制性能。本文主要研究内容如下:（1）针对水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究的系统模型需求,对水轮机调速系统的工作原理进行分析,并对水轮机调速器、电液随动系统、压力引水系统、水轮机和发电机与负荷等模块进行了建模分析。针对水轮机模型难以描述的问题,采用神经网络模型描述其单位力矩、单位流量特性,并结合相关机理建立水轮机非线性模型。最终完成水轮机调速系统综合模型的建立,并在SIMULINK平台建立对应的仿真模型。（2）针对水轮机调速系统非线性模型参数辨识,采用多种群遗传算法,构建基于多种群遗传算法的参数辨识结构,通过构建适应度函数,将参数辨识问题转换为针对适应度函数的优化问题。通过仿真对比实验以及优化过程分析,验证了多种群遗传算法在水轮机调速系统参数辨识中的有效性。（3）引入MaxLIPO+TR作为水轮机调速系统PID参数优化算法,搭建了基于MaxLIPO+TR的PID参数优化结构。针对ITAE指标无法完全反映PID参数调节性能的问题,采用添加惩罚项的综合ITAE指标作为目标函数。通过仿真对比实验发现,MaxLIPO+TR能够在较短的时间内完成PID参数优化工作,且取得的优化效果良好。
李欢欢[4]（2021）在《水轮发电机组安全评价及其调节特性对互补发电效益影响研究》文中指出在电力低碳转型大背景下,水轮发电机组（常规水轮发电机组和水泵水轮发电机组）作为稳定灵活性资源将消纳更多风光可再生能源。受电力负荷峰谷差与自身水-机-电耦合特性的双重影响,水轮发电机组将面临更为频繁的过渡过程,顶盖振动、导轴承摆度及尾水压力等指标参数剧烈变化,严重威胁机组安全运行及调能效果。本文以揭示水轮发电机组过渡过程复杂水-机-电耦合关联机制与解析多指标参数复杂波动变化背后潜在风险规律为关键科学问题,构建水轮发电机组动态安全评价新框架,并将水轮发电机组动态调节特性纳入高比例可再生能源入网的现实情景下,进一步优化机组互补性能与互补效益,取得以下三方面研究成果。1.围绕揭示水轮发电机组过渡过程复杂水-机-电耦合关联机制这一关键科学问题,克服传统水轮机调节系统模型、轴系模型或抽蓄电动机模型不能全面描述机组水-机-电耦合特性的缺陷,探究子系统耦合切入点,建立两类机组过渡过程水-机-电耦合模型并深入研究机组动态稳定性。主要包括:（1）针对一管两机常规水轮发电机组,由水轮机力矩推求转轮水力不平衡力,以水力不平衡力为切入点耦连发电机不平衡磁拉力、阻尼力、碰摩力及水导轴承非线性油膜力,使水力系统与机电耦合系统紧密联系,利用特征线法求解引水管-尾水管传递函数、四阶龙格库塔法求解轴系受力方程,建立水轮机调节系统与轴系耦合统一模型,将可靠性验证后的耦合统一模型应用于开机稳定性分析,研究主要运行或结构参数对机组振动特性影响规律,优化主要参数取值,从而使机组能够以最经济、操作最简便的优化方式提高过渡过程稳定性。结果表明:转子振幅与自调节系数关系可用二次方程近似描述,转子振幅与转轮进出口直径比关系可用五次方程近似描述;轴承离心率对开机振动失去响应的临界数量级趋近于1×10-6,转轮进出口直径比最优取值趋近于0.8,自调节系数最优取值趋近于3。（2）针对一管两机水泵水轮发电机组,将其抽水调相运行时水压扰动等异常变化等效为高斯随机型或阶跃型外部激励,以“外部激励影响有功输出,有功输出影响无功特性”为切入点耦连水力系统与机电耦合系统,利用特征线法求解复杂管道传递函数并基于Matlab/Simulink模块耦合励磁装置及抽蓄电动机模型,建立完整水泵水轮发电机组多机调相仿真模型。利用可靠性验证后的仿真模型研究外部激励作用下进相与迟相转化机制及多机间无功流动特性,并结合工程案例提供调相机跳机情景下的风险缓解建议。结果表明:一台机组受到外部激励时,易导致并行机组进相深度减小甚至转迟相运行;阶跃激励比高斯随机激励对进相与迟相转化行为影响更大;阶跃激励较大时,励磁电流辅助调节作用可适当缓解调相不稳定性。2.围绕解析多指标参数复杂波动变化背后潜在风险规律这一关键科学问题,克服子系统耦合复杂性造成风险特征提取和风险表现归类困难问题,提出利用动态风险量化方法深入挖掘两类机组过渡过程指标参数间及与运行风险间关联规律的新思路。（1）为准确界定常规水轮发电机组不推荐运行区、且缓解推荐运行区风险问题,基于理论修正的顶盖振动、导轴承摆度及尾水压力等动平衡实验关键指标参数,利用动态熵改进模糊集评价方法与灰色关联评价方法,提出动态熵-模糊集风险评价方法与灰-熵关联动态风险评价方法深入挖掘不推荐运行区与推荐运行区关键指标参数潜在风险规律,以概率形式量化机组实时风险度,提取高风险指标参数并对危险度排序。结果表明:机组不推荐运行区可从0 MW～121 MW缩减至0 MW～100 MW,将为灵活性调度增加21 MW可调容量。推荐运行区内不同水头下指标参数危险度排序存在明显差异,证明不同运行水头下定位的高风险部件将各有侧重。（2）为缓解水泵水轮发电机组水轮机工况甩负荷过渡过程运行风险,考虑导叶直线关闭和球阀-导叶联动关闭两种方式,利用训练数据和相应风险判别准则改进传统Fisher判别法,提出基于Fisher判别的动态风险评价方法深入挖掘甩负荷过程水轮机流量、转速、尾水压力及蜗壳压力等关键指标参数风险演化特征,量化各工况点下机组运行风险概率。结果表明:导叶直线关闭和球阀-导叶联动关闭方式下机组不稳定运行概率分别为0.23和0.16,说明导叶直线关闭方式下机组甩负荷后会出现包括水锤压力在内的严重稳定性问题,若不优化导叶关闭方式,长期运行将造成部件疲劳损伤;两种关闭方式下机组风险演化特征均呈现双峰特性,其中第1波峰发生于甩负荷初期,而第2波峰发生于甩负荷后期;球阀辅助关闭的加入对机组第1波峰运行风险缓解作用极小,但可显着降低第2波峰风险概率。3.围绕高比例可再生能源入网严重威胁水轮发电机组安全运行及调能效果这一现实情景,克服现有经济目标函数缺乏对灵活性水电机组调节成本量化的缺陷,构建超调量、上升时间、调节时间及响应峰值等水电机组动态调节性能指标以衡量PID控制参数、能源配比及传输线路布置优化对水光互补系统稳定运行优化作用。进一步地,以水风互补系统为研究对象,提取高敏感性超调量指标量化水电机组动态调节成本,综合考虑电能损失成本、投入成本及售电利润等较完备的投入-产出费用因子,提出以成本-利润为目标函数的水风互补发电效益评价方法,研究风速类型、容量配比及市场电价波动对互补发电效益作用机制。结果表明:当风电接入比例超54.5%时,最不利风速条件下风力发电效益将反超水力发电效益;分时电价每天捕获的互补系统总发电效益比固定电价效益要高出1万元左右。
郭雅卿[5]（2021）在《基于迭代学习控制策略的水电-风电频率稳定控制》文中研究表明风电作为十分重要的可再生清洁能源,随着风电装机容量的不断增长,在中国今后能源结构中占比量也将持续增加。如此大规模的风电机组装机量会给电网频率的稳定带来极大的挑战。水电站中水电机组运行方式多样,具有调节方式灵活以及对负荷变化响应速度快等特点。将风电与水电两者进行联合运行,通过水电机组良好的调节性能有效地平抑风电功率波动,提高电力系统频率稳定性。因此本文提出基于迭代学习控制策略的水电-风电联合运行系统的频率稳定控制。首先简单的介绍现阶段国内外水电、风电发展现状。概述水电-风电频率控制机理以及水电-风电联合运行国内外研究现状。并详细阐述了水电机组以及风电机组的原理,并对其数学模型进行构造。其次对迭代学习控制策略进行仿真实例分析,验证控制策略的合理性。然后在MATLAB/Simulink软件中搭建基于迭代学习PID控制的水电机组模型并结合多个运行工况进行仿真分析。在此基础上建立引入风电功率扰动下水电机组频率稳定控制模型,对比仿真在不同风电功率扰动下水电机组采用迭代下学习PID控制与传统PID控制的控制效果。仿真结果表明迭代学习PID控制在系统超调量、调节时间以及鲁棒性等动态控制性能上均优于传统PID控制。因此,采用迭代学习控制策略可以有效提高水电机组响应速度并对水电-风电频率稳定控制有较好效果。
刘静[6]（2020）在《风水互补发电系统的电能质量与稳定性研究》文中研究说明风电受不可控、随机波动风速的影响,电能质量通常较差。随着并网容量不断增加,风电在电网中的渗透率日益提高,从而对电网的安全稳定运行带来严峻挑战。水电作为目前电力系统中技术最成熟的清洁能源,具有灵活的调节能力和稳定的供电质量,风水互补发电是解决目前风电发展问题的有效途径。然而目前水电的实际运行与控制仍以承担传统电力系统发电任务为主,风水互补发电系统的研究多集中在优化调度和协调控制上。风水互补系统的电能质量是反映系统互补特性的关键指标,水力发电机组的稳定性是互补系统安全可靠运行的重要保障。因此非常有必要研究在风水互补发电系统框架下互补系统的电能质量与水力发电机组的稳定性。论文主要安排如下:（1）随机扰动下水力发电机组并网稳定性。为探究水电机组在并入新能源电力系统过程中的瞬态稳定性,建立开机并网过程中水轮机调节系统非线性模型。建模过程中,小波动工况下传递系数被描述为随时间衰减震荡逐渐趋于定值的动态传递系数,同时考虑随机扰动对水头的影响,对水头引入了随机因素。通过数值模拟和计算处理,分析了水轮发电机组在开机过程中的转速规律,以及水头在不同随机强度下对水力发电机组并网稳定性的影响,最后研究了在随机扰动下不同系统参数对水力发电机组并网稳定性的影响。（2）风水互补发电系统建模。以秒为时间尺度,利用模块化建模方法建立精细的风力发电系统和水力发电系统模型,并与IEEE 9节点模型耦合,建立风水互补发电系统模型,并通过Matlab/Simulink数值仿真与已有文献结论对比进行模型验证。（3）风水互补发电系统的电能质量研究。基于建立的风水互补发电系统模型,分析了不同风水容量配比和不同风速对风电、水电和互补发电系统功率、频率和电压质量的影响;针对电力系统电能质量标准制定电能质量评估指标,定量评价了风水配比对互补发电系统有功功率、频率和电压的影响;考虑到电力系统暂态电能质量问题中电压跌落的频发性,研究了电力系统电压跌落幅值和跌落持续时间对互补发电系统电能质量稳定性的影响规律。（4）风水互补发电系统下水电机组轴系稳定性研究。从水力发电系统稳定性角度出发,建立了水力发电机组轴系数学模型,并将其与风水互补发电系统模型耦合;考虑风速的随机性与波动性对轴系的影响,选取六种典型风速,探究轴系发电机转子和水轮机转轮的振动特征;进一步探究风水容量配比对轴系的影响,分析发电机转子、水轮机转轮以及整个轴系的动力学演化规律。
许贝贝[7]（2020）在《水力发电机组系统可靠性与多能互补综合性能研究》文中进行了进一步梳理在国家进行电力结构化、市场化改革大背景下,风水等随机可再生能源将会更多地被电力系统所消纳。水电作为调峰调频重要角色,将会面临更为频繁的过渡工况调节和非最优工况运行两个重要发展趋势。准确认识在非最优工况运行下水轮发电机组动态变化特征,对提高水轮发电机组系统的灵活性运行和维护区域电力系统的安全可靠性具有重要的科学意义价值。机组在非最优工况区轴系振动剧烈,以传统水轮机调节系统为核心的PID调速器控制效果无法保证发电机角速度的稳定性,这严重威胁了水轮发电机组在非最优工况区的发电可靠性。论文以水轮机调节系统发电机角速度控制与轴系振动相互作用关系为关键科学问题并对传统水轮机调节系统模型进行改进以研究水轮发电机组发电可靠性和综合性能评估问题,并取得以下三方面研究成果:1.基于最优工况设计的传统水轮机调节系统因轴系振动微小而忽略其对调速器控制的影响,这已不适应能源结构改革背景下电力系统对水轮发电机组全工况运行的新要求,故提出基于传统水轮机调节系统评估非最优工况下水轮发电机组发电可靠性建模新思路——传统调节系统与水轮发电机组轴系统模型的耦合统一围绕水轮机调节系统控制与水力发电机组轴系振动相互作用关系问题,系统论述和分析调节系统与机组轴系耦合关系和参数传递方式。通过对三种耦合方法的深入研究,进一步提高了水轮机调节系统在部分负荷或过负荷工况下的模拟精度。主要包括:（1）以水轮机调节系统中发电机角速度与水轮发电机组转子形心偏移一阶导数为耦合界面参数,实现了调速器控制与轴系振动相互作用的模型统一;选择经典调节系统模型和基于纳子峡水电站现场测量轴系偏移峰峰值数据作对比探究统一模型模拟精度。结果表明:机组轴系形心偏移不受流量变化的影响,即工况变化形心偏移值保持不变,且轴系固有频率基本保持不变。可见,通过发电机角速度耦合的水轮发电机组系统在不同工况下相互作用关系极不明显,且在轴心偏移上模拟精度较差。（2）以水力不平衡力和水轮机动力矩为耦合界面参数,并选择经典调节系统模型与耦合统一模型仿真结果对比探究模型模拟精度。结果表明:水轮机调节系统动态响应模拟误差在稳定值无差别,在过渡过程下模拟误差超过10%。可见,基于水力不平衡力和水轮机动力矩耦合的系统模型能够较好反映机组在过渡过程下调节系统与轴系振动相互作用关系,但在过渡过程中模拟误差较大。（3）以水力激励力、水力不平衡力和水轮机动力矩为耦合界面参数,并对轴系不对中故障振动实验测量的轴心轨迹和振动频率与所建耦合统一模型仿真结果进行对比分析,发现机组固有频率模拟误差小于3%。可见,通过水力激励力、水力不平衡力和水轮机动力矩耦合的系统模型在模拟不对中故障时表现出较好的模拟精度。2.围绕非最优工况下水轮机调节系统耦合关系复杂且参数取值存在不确定性导致的发电可靠性评价困难问题,提出利用敏感性和可靠性分析工具量化不同工况下机组发电可靠性的新构想——水轮发电机组系统发电可靠性指标及其初步应用（1）稳定工况和过渡工况下模型参数不确定性分析从水电站参数设计角度对机组模型参数进行随机不确定性定义,并选择发电机角速度和发电机形心偏移作为调节系统和轴系系统模型输出值,从而得到机组在稳定运行工况和过渡工况下模型单参数敏感性排序和参数间相互作用的敏感性排序,进而确立水力发电系统发电可靠性的场景设计原则。（2）不同场景下水轮发电机组发电可靠性指标选取与评估通过设计不同可再生能源占比、不同风速干扰等场景,选择最小调节值、最大调节值、超调、欠调和峰值五个动态指标作为发电可靠性评估指标,研究风水互补发电系统的故障响应、调节性能等动态特征。研究结果表明,水力发电系统调节能力对随机风低标准差和梯度风高平均值低标准差极为敏感。相反,对阵风属性指标（即风速频率、幅值和偏移量）的调节敏感性较弱。此外,快速响应（以调节时间和峰值时间表示）与稳定响应（以最小调节值、最大调节值、超调、欠调和峰值表示）之间的主导因素评价比较复杂。但当快速响应与稳定响应相一致时,就很容易对水轮发电机组动态调节性能做出评价。3.为克服传统风水互补系统以天为最小时间尺度而忽略水轮发电机组动态性能状态的经济型问题,提出一种基于秒级尺度动力学模型的经济性评估方案——资源利用度、平抑性等级和综合效益分析通过研究风电资源的时间与空间尺度效应,给出简单时空尺度等效方案,进而提出基于秒级尺度的风水互补发电系统模型风速变异系数、波动系数和平抑系数的计算方法;进一步通过设计不同可再生能源占比、不同风速干扰等场景,获取风水互补系统的动态响应,并计算年运行内的售电效益、调峰效益、节省能源效益、机组启停成本、导叶疲劳损失成本、维护成本（无导叶损失）等,全方位衡量水电站在调节风电功率变化场景下所带来的经济收益情况。初步试算结果表明,基于秒级尺度的风水互补系统的经济性评估方案是可行的。
古志[8]（2020）在《水电机组调速系统控制参数优化研究》文中研究说明水轮机调节系统是一个集水力、机械、电气于一体的复杂控制系统,对水电站的安全稳定运行有着重要的影响。可调整的调速器PID参数是影响机组调节性能的关键因素,因而调速器PID参数优化成为研究的热点问题。为解决水轮机调速器PID参数的优化问题,本文将人群搜索算法引入到水轮机调速系统中,为调速器PID参数整定与优化提供新的思路和方法。本文首先将水轮机调节系统拆分成水力系统、水轮机、调速器、发电机四个子系统,分别介绍四个子系统的基本模型,进而构建和推导了一个四阶微分方程模型。利用Hopf分岔理论和数学知识,以调速器PID参数为分岔参数,研究并分析该系统在频率扰动和负荷扰动下的分岔现象。通过对水轮机调速系统的仿真分析,发现该系统分岔为亚临界的,并得到调速器PID控制参数的稳定域。在此基础上,以水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标为目标函数,运用人群搜索算法分别在刚性水击和弹性水击条件下对水力机组调节系统进行PID参数精细化寻优,得到了5%频率扰动工况和10%负荷扰动工况下的最佳PID参数、调节时间以及控制性能指标。经过与粒子群优化方法的对比,验证出人群搜索算法优化水轮机调速系统PID参数是可行的、有效性的。仿真结果表明,经人群搜索算法优化得到的PID参数使机组在频率扰动、负荷扰动干预下具备良好的调节性能和稳定性能。在今后的研究中应针对调速系统不断调整算法参数和改进算法,进而达到更好的PID参数优化效果。
侯睿[9]（2020）在《水轮机模型参数辨识及其调节系统控制优化》文中提出水轮发电机组是一个非线性、时变、涉及水机电耦合的非最小相位复杂的系统,难以采用精确的数学模型描述。运用系统辨识理论和方法,对水轮机模型进行辨识是研究热点之一。本文在前人研究的基础上,经过一些推导建立得到相对具有清晰物理涵义且完整的水轮机调节系统模型,运用智能辨识算法对水轮机模型参数辨识问题进行了研究。其次基于神经网络结合模糊控制理论对辨识改进的水轮机模型及水轮机调节系统进行优化控制参数的相关研究。仿真结果表明,参数辨识得到的水轮机模型具有具有与实际（样本对）数据较高的拟合度。基于智能优化算法的PID控制和模糊神经网络控制可以在一定程度上很好地改善水力发电机组在负荷和频率扰动下的过渡过程,具备良好的控制品质。本文主要的研究内容由下组成:（1）按照引水系统、水轮机、发电机和调速器四个主要组成部分分别对子系统进行推导建模。（2）参考IEEE Working Group针对不同情况给出的水轮机模型和改进模型,选取并建立了符合实际输入输出响应的并且是可辨识的数学模型,运用最小二乘辨识算法和最优控制理论直接辨识待辨识对象的物理参数。考虑导水机构水力损失的非线性水轮机模型,运用遗传算法进行参数辨识得到符合实际（样本对）的模型参数。（3）用MATLAB中Simulink模块构建全机组仿真运行的模拟平台。考虑随动系统引入非线性环节的水轮机调节系统,对其进行了多扰动下的仿真研究。（4）选取已辨识的精确水轮机模型,导进全机组模拟仿真平台,构成完整的调节系统模型,运用模糊控制理论进行PID控制参数优化,并形成模糊PID控制器封装模块,与原来的控制参数的PID调节系统模型进行比较证明其控制性能更好。在此基础上,形成模糊神经网络控制器,比模糊自适应PID有更好的控制品质。
赵晨夕[10]（2020）在《基于MATLAB的水轮发电机组小波动过渡过程仿真研究》文中研究指明在电力系统负荷变化的时候,为了让机组的转速在规定的时间内迅速调整到合理的范围内是调速器的基本任务,在调速器介入的作用下,不断调节机组的输出功率并让机组转速恢复到一个新的平衡状态。水轮机调速器帮助水轮发电机组实现功率调节及工况调节的方面发挥着至关重要的作用。电能的质量和电力系统的稳定和调速器性能的好坏有着莫不可分的关系。因为水轮机调节系统是集水—机—电为一体的,具有非最小相位、非线性、时变特性的复杂的控制系统,所以在水轮发电机组稳定运行工况运行过程中,受到外部干扰的时候机组的稳定运行工况将会受被打破,使机组处于一个过渡过程中。在水轮发电机组小波动过渡过程中,掌握其运行规律和提高水轮机调节控制性能,是水利水电领域目前所研究的重要问题。目前国内对水轮发电机组仿真计算分析所用的数学模型大多数是简化的数学模型,与水轮发电机组的实际运行情况有一定的差距,为了保证机组运行安全与所生产的电能质量,因此需要对水轮发电机组建立精确的数学模型,尽可能提高水轮发电机组的控制及仿真精度。本文以水轮发电机组小波动过渡过程为研究对象,通过小波动过渡过程实际运行情况对复杂引水管道、调压井、水轮机、发电机、调速器、尾水管、负荷扰动建立数学模型,在共用一条引水管道的多台机组之间引入水力干扰系数。在大多数小波动过渡过程研究中,水轮机的传递函数变化范围较小,可以用静态特性代替动态特性,在仿真研究中视为常数,但是本研究为了尽量逼近实际运行工况,提高仿真精度,利用MATLAB对水轮机的流量特性及力矩特性进行处理,创建水轮机传递函数的非线性的模块供Simulink调用,并以此为基础建立水轮发电机组小波动过渡过程动态模型,进一步改善水轮发电机组仿真精度及控制性能,确保水轮发电机组及电力系统的稳定高效运行。利用搭建好的数学模型,对多种水轮发电机组运行工况进行仿真,然后对水轮机调节系统的调节参数进行整定,得出满足调保计算的调速器最优参数及其范围。
二、基于Matlab的水轮机调节系统仿真分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Matlab的水轮机调节系统仿真分析（论文提纲范文）
（1）基于改进原子搜索优化算法的水轮机调速器PID参数优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文的主要工作和主体结构 |
| 1.4.1 论文的主要工作 |
| 1.4.2 论文的主体结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 水轮机调节系统 |
| 2.1 水轮机调节系统的工作任务 |
| 2.2 水轮机PID调速器 |
| 2.3 机械液压系统 |
| 2.4 压力引水系统 |
| 2.5 水轮机 |
| 2.6 发电机及负荷 |
| 2.7 水轮机调节系统数学模型 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于融合自适应力和PSO的原子搜索算法 |
| 3.1 原子搜索算法 |
| 3.2 原子搜索算法的缺陷 |
| 3.3 基于融合自适应力和PSO的原子搜索算法 |
| 3.3.1 利用PSO改进ASO |
| 3.3.2 AASOPSO自适应力系数策略 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于AASOPSO算法优化水轮机调速器PID参数 |
| 4.1 水轮机调节系统非线性环节因素 |
| 4.2 Simulink构建水轮机调节系统仿真模型 |
| 4.3 空载频率扰动PID优化 |
| 4.3.1 5%空载频率扰动的优化 |
| 4.3.2 10%空载频率扰动的优化 |
| 4.4 负荷扰动PID优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）基于广义水轮机模型的水电机组超低频振荡机理分析及控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水轮机模型研究 |
| 1.2.2 超低频振荡产生机理 |
| 1.2.3 超低频振荡的分析方法 |
| 1.2.4 超低频振荡抑制策略研究 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 第二章 广义水轮机模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 理想水轮机模型 |
| 2.3 广义水轮机模型 |
| 2.4 模型分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 广义水轮机模型对水电机组超低频振荡影响分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Tpq对系统阻尼系数影响 |
| 3.3 Tpq对机械转矩的影响 |
| 3.4 Tpq临界稳定值的影响分析 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.5.1 单机系统 |
| 3.5.2 多机系统 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 超低频振荡抑制策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 调速器PID参数对系统阻尼影响 |
| 4.3 综合目标函数建立 |
| 4.3.1 阻尼水平衡量指标 |
| 4.3.2 转速偏差的ITAE指标 |
| 4.3.3 综合目标函数 |
| 4.4 调速器参数优化算法 |
| 4.4.1 标准粒子群算法(PSO) |
| 4.4.2 天牛须算法(BAS) |
| 4.4.3 改进天牛须粒子群算法(BSO) |
| 4.5 算例仿真 |
| 4.5.1 测试函数分析 |
| 4.5.2 单机系统 |
| 4.5.3 多机系统仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 5.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（3）水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水轮机调速系统辨识研究现状 |
| 1.2.2 水轮机调速系统控制方法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 水轮机调速系统建模分析 |
| 2.1 水轮机调速系统工作原理 |
| 2.2 水轮机调速器模型 |
| 2.2.1 调节器模型 |
| 2.2.2 电液随动系统模型 |
| 2.3 水轮机调速系统被控系统模型 |
| 2.3.1 压力引水系统模型 |
| 2.3.2 水轮机模型 |
| 2.3.3 发电机及负荷模型 |
| 2.4 水轮机调速系统综合模型 |
| 2.4.1 水轮机调速系统线性模型 |
| 2.4.2 水轮机调速系统非线性模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多种群遗传算法的水轮机调速系统参数辨识 |
| 3.1 多种群遗传算法原理 |
| 3.1.1 遗传算法 |
| 3.1.2 多种群遗传算法 |
| 3.2 基于多种群遗传算法的水轮机调速系统参数辨识结构 |
| 3.2.1 辨识系统与待辨识参数 |
| 3.2.2 适应度函数分析 |
| 3.2.3 水轮机调速系统参数辨识策略 |
| 3.3 仿真实验与分析 |
| 3.3.1 线性辨识方法仿真实验 |
| 3.3.2 参数辨识仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于MaxLIPO+TR的水轮机调速系统PID参数优化 |
| 4.1 MaxLIPO+TR算法原理 |
| 4.1.1 LIPO算法 |
| 4.1.2 Ada LIPO算法 |
| 4.1.3 MaxLIPO+TR算法 |
| 4.2 基于MaxLIPO+TR的水轮机调速系统PID参数优化结构 |
| 4.2.1 目标函数分析 |
| 4.2.2 水轮机调速系统PID参数优化策略 |
| 4.3 仿真实验与分析 |
| 4.3.1 目标函数对比实验 |
| 4.3.2 频率扰动实验 |
| 4.3.3 负荷扰动实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（4）水轮发电机组安全评价及其调节特性对互补发电效益影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 水电在我国能源结构中的战略地位 |
| 1.3 水轮发电机组安全评价综述 |
| 1.3.1 常规水轮发电机组过渡过程模型与稳定性分析 |
| 1.3.2 水泵水轮发电机组过渡过程模型与稳定性分析 |
| 1.3.3 两类水轮发电机组过渡过程风险分析 |
| 1.4 水风光多能互补性优化及经济效益评估综述 |
| 1.4.1 多能互补性优化 |
| 1.4.2 多能互补经济效益评价 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第二章 常规水轮发电机组开机过渡过程建模与稳定性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 开机特性 |
| 2.3 水轮发电机组基本模型 |
| 2.3.1 水轮机调节系统模型 |
| 2.3.2 轴系模型 |
| 2.4 水轮机调节系统与轴系耦合统一新模型 |
| 2.4.1 水轮机调节系统与轴系耦合模型的建立 |
| 2.4.2 参数设置 |
| 2.4.3 模型验证 |
| 2.5 常规水轮发电机组开机稳定性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 水泵水轮发电机组抽水调相建模与稳定性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 抽水调相工况特性 |
| 3.3 抽水调相运行理论 |
| 3.3.1 抽水调相运行迟相与进相基本理论 |
| 3.3.2 多机进相运行稳定性理论 |
| 3.4 水泵水轮发电机组仿真模型 |
| 3.4.1 多机系统抽水调相模型的建立 |
| 3.4.2 模型验证 |
| 3.5 水泵水轮发电机组抽水调相运行稳定性分析 |
| 3.5.1 励磁电流作用下多机调相运行稳定性分析 |
| 3.5.2 外部激励作用下迟相与进相运行转化机制分析 |
| 3.6 抽水调相风险情景下的运行建议 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 水轮发电机组典型过渡过程运行风险分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 常规水轮发电机组不推荐运行区动态风险分析 |
| 4.2.1 试验机组参数设置与运行区初步界定 |
| 4.2.2 动平衡实验与初步分析 |
| 4.2.3 动态熵-模糊集风险评价方法 |
| 4.2.4 不推荐运行区优化与动态风险分析 |
| 4.3 常规水轮发电机组推荐运行区动态风险分析 |
| 4.3.1 试验机组概况与运行水头设置 |
| 4.3.2 动平衡实验与初步分析 |
| 4.3.3 灰-熵关联动态风险评价方法 |
| 4.3.4 推荐运行区动态风险分析 |
| 4.4 水泵水轮发电机组水轮机工况甩负荷过渡过程风险分析 |
| 4.4.1 甩负荷过渡过程导叶及球阀-导叶联动关闭规律 |
| 4.4.2 数据来源 |
| 4.4.3 基于Fisher判别的动态风险评价方法 |
| 4.4.4 考虑导叶-球阀联动关闭的水泵水轮发电机组风险分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 水风光混合系统互补性能与发电效益优化研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 水光混合系统互补性能优化研究 |
| 5.2.1 动态调节性能指标 |
| 5.2.2 水光互补发电模型 |
| 5.2.3 算例分析 |
| 5.3 水风混合系统互补发电效益优化研究 |
| 5.3.1 基于成本-利润的互补发电效益评价方法 |
| 5.3.2 水风互补发电仿真模型 |
| 5.3.3 互补性验证 |
| 5.3.4 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 其他指标隶属度函数 |
| 附录 B 参数表 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（5）基于迭代学习控制策略的水电-风电频率稳定控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 水电-风电频率控制概述 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 水电-风电联合运行方式 |
| 1.3.2 水电-风电联合运行常见控制算法 |
| 1.4 迭代学习控制研究现状 |
| 1.5 研究的主要内容 |
| 第二章 水电机组与风电机组数学模型 |
| 2.1 水力和风力发电技术 |
| 2.2 水电-风电联合运行结构 |
| 2.3 水电机组数学模型 |
| 2.3.1 线性水轮机模型 |
| 2.3.2 电液随动系统模型 |
| 2.3.3 水轮发电机数学模型 |
| 2.4 风电的随机模型 |
| 2.4.1 风速的随机分布模型 |
| 2.4.2 风电机组出力模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 迭代学习控制理论分析 |
| 3.1 迭代学习基本理论及控制结构 |
| 3.2 迭代学习控制策略原理及控制流程 |
| 3.2.1 迭代学习控制策略原理 |
| 3.2.2 迭代学习控制策略流程 |
| 3.3 闭环迭代学习PID控制器设计 |
| 3.4 仿真实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 引入风电波动下水电机组迭代学习控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 水电-风电信号传输分析 |
| 4.2.1 能源互补智能云控制 |
| 4.3 水电-风电联合运行算法优化分析 |
| 4.3.1 传统PID控制规律与模型建立 |
| 4.3.2 被控对象迭代学习控制器框图 |
| 4.3.3 基于迭代学习水电-风电频率控制模型 |
| 4.4 水电机组系统仿真及分析 |
| 4.4.1 仿真参数设置 |
| 4.4.2 开机工况下仿真分析 |
| 4.4.3 频率扰动仿真分析 |
| 4.4.4 甩负荷仿真分析 |
| 4.4.5 满负荷仿真分析 |
| 4.5 引入风电功率扰动下水电机组仿真分析 |
| 4.6 风电和太阳能迭代控制仿真分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究问题与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 硕士阶段发表论文情况和获奖情况 |
| 附录B 硕士阶段参与项目情况及学术会议 |
（6）风水互补发电系统的电能质量与稳定性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风水互补发电系统模型 |
| 1.2.2 风水互补发电系统电能质量 |
| 1.2.3 水力发电机组轴系稳定性 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 随机扰动下水力发电机组并网稳定性 |
| 2.1 水力发电机组模型 |
| 2.1.1 导叶开启阶段水轮机模型 |
| 2.1.2 小波动阶段水轮机调节系统模型 |
| 2.2 开机-并网过程中水力发电机组转速规律分析 |
| 2.3 不同随机强度下并网稳定性分析 |
| 2.4 不同参数下并网稳定性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 风水互补发电系统建模 |
| 3.1 风力发电系统建模 |
| 3.1.1 风速模型 |
| 3.1.2 风电机组模型 |
| 3.2 水力发电系统建模 |
| 3.2.1 水轮机和引水管道模型 |
| 3.2.2 水轮机微机调速器模型 |
| 3.2.3 水力发电系统模型 |
| 3.3 风水互补发电系统建模与模型验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 风水互补发电系统的电能质量研究 |
| 4.1 电力系统的电能质量标准 |
| 4.2 不同风水容量配比下互补发电系统的电能质量 |
| 4.3 电网电压跌落对风水互补发电系统电能质量的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 风水互补发电系统中水力发电机组轴系稳定性研究 |
| 5.1 水电机组轴系建模 |
| 5.2 不同风速条件下水力发电机组轴系稳定性 |
| 5.2.1 x方向与y方向的轴系振动特征 |
| 5.2.2 转子与转轮的振动特征对比 |
| 5.3 不同风水容量配比下水力发电机组振动特征 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 存在不足与今后努力方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）水力发电机组系统可靠性与多能互补综合性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 能源结构现状与发展趋势 |
| 1.2.1 能源结构大转型下的水电角色 |
| 1.2.2 能源结构调整水电调节重任 |
| 1.3 水力发电系统运行稳定性研究综述 |
| 1.3.1 水轮机调节系统之发电可靠性 |
| 1.3.2 水轮发电机组轴系统之轴系振动 |
| 1.3.3 风光水多能互补分析 |
| 1.4 发电可靠性研究综述 |
| 1.4.1 敏感性分析 |
| 1.4.2 可靠性分析 |
| 1.4.3 经济性分析 |
| 1.5 课题来源 |
| 1.6 研究思路与技术路线 |
| 1.6.1 研究思路 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 第二章 水轮机调节系统基本模型及随机扰动分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水轮机调节系统动力学模型及其随机扰动概述 |
| 2.2.1 引水系统动态模型随机扰动 |
| 2.2.2 水轮机线性化(非线性)动态数学模型及随机扰动 |
| 2.2.3 同步发电机动态模型随机扰动 |
| 2.2.4 负荷动态模型随机扰动 |
| 2.2.5 调速器动态模型 |
| 2.2.6 励磁系统动态模型 |
| 2.2.7 水轮机调节系统任务与调节模式 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 水轮发电机组轴系与水轮机调节系统耦合建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水轮发电机组轴系与水轮机调节系统耦合建模 |
| 3.2.1 以发电机角速度为传递参数的耦合统一建模 |
| 3.2.2 以水力不平衡力和水轮机动力矩为传递参数的耦合统一建模 |
| 3.2.3 以水力激励力为传递参数的耦合统一建模 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 水轮发电机组系统参数不确定性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数值仿真抽样方法 |
| 4.2.1 蒙特卡洛(Monte-Carlo)抽样方法原理 |
| 4.2.2 蒙特卡洛(Monte-Carlo)抽样方法步骤 |
| 4.3 敏感性分析方法 |
| 4.3.1 扩展傅里叶幅度检验法 |
| 4.3.2 Sobol敏感性分析 |
| 4.4 基于发电机角速度耦合统一模型参数不确定性分析与模型验证 |
| 4.4.1 水轮机调节系统与水轮发电机组轴系耦合系统模型 |
| 4.4.2 模型参数不确定性分析与模型验证 |
| 4.4.3 不对中参数对系统模型状态变量动态演化过程影响 |
| 4.4.4 发电机转子形心晃动幅度和不对中量关系 |
| 4.4.5 小结 |
| 4.5 基于水力不平衡力和动力矩模型参数不确定性分析与模型验证 |
| 4.5.1 水轮机调节系统与水轮发电机组轴系耦合系统模型 |
| 4.5.2 模型参数不确定性分析 |
| 4.5.3 水轮机调节系统与水轮发电机组轴系耦合系统模型验证 |
| 4.5.4 小结 |
| 4.6 基于水力不平衡和动力矩的耦合系统振动模态分析 |
| 4.6.1 水轮机调节系统与水轮发电机组轴系耦合系统模型 |
| 4.6.2 非线性模态级数法 |
| 4.6.3 非线性振动模态分析方法验证 |
| 4.6.4 一阶振动模态分析 |
| 4.6.5 讨论 |
| 4.6.6 小结 |
| 4.7 相继甩负荷工况下水力发电系统模型参数不确定性分析 |
| 4.7.1 全局敏感性分析 |
| 4.7.2 模型验证 |
| 4.7.3 相继甩负荷对管道压力的影响 |
| 4.7.4 相继甩负荷对调压室涌浪的影响 |
| 4.7.5 相继甩负荷对转速波动的影响 |
| 4.7.6 小结 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 风光水互补发电系统发电可靠性分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可靠性分析方法 |
| 5.2.1 一阶可靠度法 |
| 5.2.2 二阶可靠度法 |
| 5.3 混合光伏/风电/水电微电网系统建模与参数不确定性分析 |
| 5.3.1 基于水力激励力的耦合系统模型 |
| 5.3.2 混合光伏/风电微电网 |
| 5.3.3 参数不确定性对水力发电系统发电可靠性的影响 |
| 5.3.4 水力发电系统参数间相互作用对并网可靠性影响 |
| 5.3.5 水力发电系统轴系模型验证 |
| 5.3.6 混合光伏/风电/水电微电网系统建模 |
| 5.3.7 混合光伏/风电/水电微电网系统三相短路故障分析 |
| 5.3.8 小结 |
| 5.3.9 微电网系统参数 |
| 5.4 风水互补发电系统发电可靠性分析 |
| 5.4.1 风水互补发电系统模型说明 |
| 5.4.2 风力发电系统风速模型场景 |
| 5.4.3 风水互补系统互补特性分析 |
| 5.4.4 风水互补系统发电可靠性评估指标 |
| 5.4.5 风水互补系统水轮发电机组发电可靠性评估 |
| 5.4.6 小结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 水力发电系统的综合调节优势 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于时空尺度风水互补发电资源利用度与平抑性等级评估 |
| 6.2.1 基于连续小波变换的时间序列多尺度分解 |
| 6.2.2 基于连续小波变换分析的时间序列多尺度分解 |
| 6.2.3 基于最小二乘支持向量机的等级评估 |
| 6.2.4 系统资源利用度与平抑性等级评估模型 |
| 6.2.5 风水互补发电系统联合模型 |
| 6.2.6 各类风速条件下风力发电资源评估 |
| 6.2.7 小结 |
| 6.3 水力发电系统在调节风力波动方面的经济性评估 |
| 6.3.1 综合评价方法 |
| 6.3.2 风水互补特性分析 |
| 6.3.3 十四节点网络风水互补发电系统综合优势分析 |
| 6.3.4 风水互补系统综合调节效益分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文的主要贡献 |
| 7.2 工作设想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
（8）水电机组调速系统控制参数优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 水轮机调速器及其控制规律研究现状 |
| 1.3.2 水轮机调节系统数学模型研究现状 |
| 1.3.3 PID控制器参数整定、优化研究现状 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 第二章 水轮发电机组调节系统的数学模型 |
| 2.1 压力引水系统模型 |
| 2.2 水轮机数学模型 |
| 2.2.1 水轮机线性化模型 |
| 2.2.2 非线性水轮机模型 |
| 2.3 调速器数学模型 |
| 2.4 发电机数学模型 |
| 2.5 水轮机调节系统微分方程的建立 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 水轮机调节系统动力学分析 |
| 3.1 Hopf分岔 |
| 3.2 Hopf分岔理论与直接代数判据 |
| 3.3 水轮机调节系统平衡点处Jacobi矩阵元素的求取 |
| 3.4 水轮机调节系统稳定性分析 |
| 3.4.1 频率扰动分析 |
| 3.4.2 负荷扰动分析 |
| 3.5 时域仿真验证 |
| 3.5.1 频率扰动 |
| 3.5.2 负荷扰动 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于SOA的非线性水轮机调速系统PID控制优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 人群搜索算法 |
| 4.3 基于人群搜索算法的PID参数优化 |
| 4.3.1 参数的编码 |
| 4.3.2 搜索步长的确定 |
| 4.3.3 搜索方向的确定 |
| 4.3.4 个体位置的更新 |
| 4.4 目标函数 |
| 4.5 参数优化的流程 |
| 4.6 刚性水击下的水轮机调节系统仿真 |
| 4.6.1 仿真基本参数 |
| 4.6.2 频率扰动 |
| 4.6.3 负荷扰动 |
| 4.6.4 人群搜索算法与粒子群算法对比仿真 |
| 4.7 弹性水击下的水轮机调节系统仿真 |
| 4.7.1 频率扰动 |
| 4.7.2 负荷扰动 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A 硕士阶段发表论文情况 |
| 附录 B 硕士阶段参与项目情况 |
（9）水轮机模型参数辨识及其调节系统控制优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 水轮机模型及其精确化的研究现状 |
| 1.3.2 水轮机模型参数辨识的研究现状 |
| 1.3.3 调速器控制参数优化研究现状 |
| 1.4 本文的主要内容 |
| 第二章 水轮机调节系统数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 引水系统模型 |
| 2.3 水轮机模型 |
| 2.3.1 非线性水轮机模型 |
| 2.3.2 线性水轮机模型 |
| 2.3.3 考虑水力损失的水轮机模型 |
| 2.4 发电机模型 |
| 2.4.1 高阶发电机模型 |
| 2.4.2 一阶发电机模型 |
| 2.5 控制系统模型 |
| 2.6 PID调速器离散算法 |
| 2.6.1 微分环节 |
| 2.6.2 比例环节 |
| 2.6.3 积分环节 |
| 2.7 PI励磁控制器 |
| 2.7.1 比例环节 |
| 2.7.2 微分环节 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 水轮机模型的参数辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 参数辨识 |
| 3.3 最小二乘法与最优控制方法 |
| 3.3.1 最小二乘算法辨识基础 |
| 3.3.2 最优控制方法在参数辨识中的应用及流程 |
| 3.4 模型参数辨识的举例验证 |
| 3.4.1 获取模拟实测输入输出数据 |
| 3.4.2 批处理最小二乘法参数辨识 |
| 3.4.3 基于OCD程序和ITAE准则的参数辨识 |
| 3.5 遗传算法参数辨识 |
| 3.5.1 遗传算法在辨识中应用的基本原理 |
| 3.5.2 获取实测输入输出数据 |
| 3.5.3 辨识过程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 水轮机及其调节系统的SIMULINK仿真平台搭建与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 水轮机调节系统线性的传递函数模型 |
| 4.3 水轮机调节系统考虑非线性环节的SIMULINK模块仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于模糊自适应PID控制器的模糊神经网络控制器应用于水轮机组控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模糊PID控制器原理 |
| 5.2.1 模糊PID控制器仿真 |
| 5.3 基于模糊神经网络理论的控制器设计 |
| 5.4 模糊神经网络控制器的生成与仿真实例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A 已录用的学术论文(未见刊) |
| 附录 B 攻读硕士学位期间参加的科研项目、学术会议和其他获奖情况 |
（10）基于MATLAB的水轮发电机组小波动过渡过程仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 仿真的意义和价值 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 工作方案的可行性分析 |
| 1.6 本文研究的主要内容 |
| 2 水轮机特性建模 |
| 2.1 常见的水轮机特性曲线处理方法 |
| 2.2 水轮机模型综合特性曲线识别 |
| 2.3 水轮机特性曲线的处理 |
| 2.3.1 高效率区的数据读取 |
| 2.3.2 低效率区的数据读取 |
| 2.3.3 全特性曲线的数据导出 |
| 2.4 小结 |
| 3 建立水轮机调节系统数学模型 |
| 3.1 调节系统的组成 |
| 3.2 压力引水管道数学模型 |
| 3.3 水轮机数学模型 |
| 3.3.1 水轮机的模块分析 |
| 3.3.2 线性水轮机模型 |
| 3.3.3 非线性水轮机模型 |
| 3.4 调速器数学模型 |
| 3.4.1 调速器模块分析 |
| 3.4.2 PID调速器模型 |
| 3.5 电液随动系统数学模型 |
| 3.6 发电机数学模型 |
| 3.7 水轮机调节系统的数学模型 |
| 3.8 调节系统状态方程分析 |
| 3.9 小结 |
| 4 水轮发电机组小波动过渡过程仿真 |
| 4.1 一管三机水轮机调节系统建模 |
| 4.2 计算工况 |
| 4.3 水轮机调节系统仿真分析 |
| 4.3.1 水轮机调节系统动态特性分析 |
| 4.3.2 水轮机调节系统特点 |
| 4.4 小波动计算参数选定 |
| 4.5 小波动计算结果 |
| 4.5.1 电站基本资料 |
| 4.5.2 稳定域 |
| 4.5.3 调节品质 |
| 4.6 推荐整定参数 |
| 4.7 小波动过渡过程总结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 论文展望 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、基于Matlab的水轮机调节系统仿真分析（论文参考文献）
- [1]基于改进原子搜索优化算法的水轮机调速器PID参数优化[D]. 史天聪. 河北工程大学, 2021(08)
- [2]基于广义水轮机模型的水电机组超低频振荡机理分析及控制策略研究[D]. 李今昭. 广西大学, 2021(12)
- [3]水轮机调速系统参数辨识与控制方法研究[D]. 张自建. 江西理工大学, 2021(01)
- [4]水轮发电机组安全评价及其调节特性对互补发电效益影响研究[D]. 李欢欢. 西北农林科技大学, 2021
- [5]基于迭代学习控制策略的水电-风电频率稳定控制[D]. 郭雅卿. 昆明理工大学, 2021(01)
- [6]风水互补发电系统的电能质量与稳定性研究[D]. 刘静. 西北农林科技大学, 2020(02)
- [7]水力发电机组系统可靠性与多能互补综合性能研究[D]. 许贝贝. 西北农林科技大学, 2020
- [8]水电机组调速系统控制参数优化研究[D]. 古志. 昆明理工大学, 2020(05)
- [9]水轮机模型参数辨识及其调节系统控制优化[D]. 侯睿. 昆明理工大学, 2020(05)
- [10]基于MATLAB的水轮发电机组小波动过渡过程仿真研究[D]. 赵晨夕. 华北水利水电大学, 2020(01)