一种粗细结合调节实现汽轮机及其调速系统参数辨识方法
【专利说明】
[0001] 1、发明创造的名称：
[0002] -种粗细结合调节实现汽轮机及其调速系统参数辨识方法 2、
技术领域
[0003] 本发明涉及电力系统中汽轮机及调速系统关键参数的辨识方法，尤其涉及基于智 能优化算法采用一种全新的辨识策略完成其重要参数辨识的方法，属于自动控制技术应用 及优化控制领域。 3、
【背景技术】
[0004] ①作为火力发电机组最重要设备之一的汽轮机担负着电力生产过程中能量转换 的重任，其动态性能直接关系到机组经济、安全运行。汽轮机内蒸汽压力的变化直接影响 汽轮机功率动态变化情况，根据电力系统分析软件PSD-BPA提供的汽轮机及其调速系统 模型，直接反映汽机功率变化的关键参数在于3个容积时间常数，即高压缸容积时间常数 TCH，再热管道容积时间常数TRH，低压连接管道容积时间常数TC0,如图1所示（T1对应TCH， T2对应TRH，T3对应TC0)。由于系统复杂性、设备安装调试、机组运行等不定因素的影响，模 型中理论设计的容积时间常数往往不能真实地表征汽轮机的实际动态变化，更不能及时有 效地模拟实际调速系统的动态响应特性，因此常采用参数辨识的方法完成汽轮机模型的重 新建立。
[0005] ②目前，对于汽轮机及调速系统参数辨识的研究不少，最小二乘法（LS)、遗传算法 (GA)、BP神经网络算法和粒子群算法（PSO)等辨识方法用于辨识取得较好效果，但大部分 研究仅局限于基于理论数据的辨识和对辨识算法的研究，并未形成一种比较完整合理的辨 识方案。因此，基于现场实测数据，结合与之相适宜的辨识策略进行系统参数辨识具有重要 意义。实际上，辨识系统采用较好的辨识策略在一定程度上比采用较好的辨识算法具有更 高的价值。为此，对于汽轮机及调速系统的辨识问题，工程上急需一种速度快、精度高、适应 性强、人为干预少、自动化能力强的高效辨识手段。 4、
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于解决传统汽轮机及调速系统参数辨识方法周期长、适应性差和 人工参与度过高等问题。基于PSD-BPA提供的汽轮机及调速系统模型，通过对系统中的参 数灵敏度分析得到待辨识参数的灵敏度大小，根据参数灵敏度大小采用一种"粗细"结合调 节的方式，基于粒子群算法（PSO)，初步定位重要参数的辨识范围，再精细调整次重要参数 的辨识范围，最终完成辨识过程。该辨识策略具有辨识速度快、精度高、适应性强、人为干预 少、自动化能力强的特点。
[0007] 汽轮机及其调速系统如附图2、3所示，分为2种控制模式：功率控制模式和机炉协 调控制模式（CCS)，所需辨识的关键参数有9个：包括执行机构环节开启To/关闭Tc时间 常数、汽轮机本体环节的高压容积时间常数TCH、再热容积时间常数TRH、低压连接管道容 积时间常数TCO、控制环节P、I、D系数及前馈系数K，模型中其他参数可根据机组相关资料 查阅或计算得到。其中，控制环节的Ρ、I、D和K参数可参考实际运行控制系统所设定的控 制参数进行整定，因此，本发明集中对汽轮机及调速系统中参数TCH，TRH，TCO的辨识（1\对 应 TCH，T2对应 TRH，T 3对应 TC0)。
[0008] 1参数灵敏度分析
[0009] 模型进行参数灵敏度分析。所谓灵敏度是指随着模型参数的变化，其输入-输出 特性的变化程度。针对图1中的汽轮机模型，可定义传递函数灵敏度：
[0013] 其中，待辨识的参数为V 1~2和T 3，其余参数均为已知（ki、k2、k3为功率分配系数， λ为功率过调系数）。
[0014] 为了分析待辨识参数对系统输入-输出的敏感性，由（1) (2)式可分别得到参数 In TjP T 3的关于单位阶跃输入信号下输出的响应特性A，&和&，如式（3)~（5)所示。
[0018] 由于系统复杂、方程阶次高的因素，解析法分析常常比较困难，故常采用数值差分 方法计算其灵敏度，分析参数特性。为了提高数值计算精度，可采用中值法计算导数，即分 两次计算轨迹：
[0019] 7(9^..., Θ j+A S j,..., 0n,k) (6)
[0020] y(Qu..., θ - Δ S j,..., 0n,k)
[0021] 然后，计算轨迹灵敏度（相对值）：
[0023] 其中，Θ为系统中的参数，Λ Θ为参数变化量，k为时间；Θ』。为参数Θ』的给定 值，^为Θ %对应的稳态值。为比较各灵敏度的大小，计算轨迹灵敏度的绝对值的平均值： CN 105117530 A 明 Ti 3/5 页
[0025] 其中，K为轨迹灵敏度的总时间。
[0026] 由数值计算可知，参数T2对系统的灵敏度最大，即T 2的改变对于系统的输出特性 影响最大，参数T1灵敏度次之，参数T 3的灵敏度略小于T i，对系统的输出响应影响最小。如 果1~2的稍微偏离系统真实值，则会引起系统响应较大偏差，而其他参数对系统响应的影响 则远远不如T2明显，故参数辨识的关键在于对T 2的准确辨识，或是率先对T 2在其真实值附 近定位，其次才是对其他参数进行调整，使得系统最终响应具有合理性和真实性。
[0027] 2 "粗细"结合调节辨识策略
[0028] 由于汽轮机调速系统汽机本体部分中参数!^对输出功率灵敏度最大，其微小变化 就会导致输出响应有较大偏差。在辨识过程中，总是试图从众多组解向量中寻找出与实际 输出响应偏差最小的一组解，如果能有效定位解向量的范围，则可将寻优效率大大提高，算 法收敛速度也可显著加快。因此，首先在初始范围内调节参数T2，即"粗调节"过程；当满足 一定条件后，随即转入调整参数!\和T 3的过程，同时，参数T 2在其定位值的附近范围内进 行细微调整，即"细调节"过程。其中，要实现这种"粗细"结合的辨识思路，拟解决以下3个 问题。
[0029] 1) "粗调节"参数T2过程中，如何初始给定参数T JP T 3的值，保证辨识过程顺利 进行？
[0030] 2)如何设定"粗调节"向"细调节"转换的条件？
[0031] 3)辨识过程采用何种辨识算法？
[0032] 汽轮机调速系统汽机部分包含3个待辨识参数InTjP T 3，以实际功率变化数据为 输出响应，进行"粗调节"参数T2完成辨识第一步时，需要给参数T 2和T J武初始值，如此才 能保证辨识过程的顺利进行。由于确定!\、1~3的初始值，并非要求特别精确，因此可以在参 数!\、T3的变化范围，根据解向量个数进行平均分布（一般地，解向量个数为50,足以能够 遍历在参数的范围内），再根据解向量的适应度筛选出最优解，确定In 1~3的定位值，即可进 入"粗调节"辨识过程。
[0033] 针对非线性复杂系统，常采用启发式智能寻优算法为辨识算法，因此不得不考虑 算法的随机特性。在相对较小的参数空间内寻优效率会明显高于在相对较大的参数空间内 寻优，"粗、细"结合调节的参数辨识方式就是利用这一思想，首先定位参数基准，缩小参数 空间范围，在满足"粗细"转换条件之后，即进入"细调节"辨识过程。在"粗调节"辨识过程 中，其实质是只对参数1~2进行辨识（单参数寻优），因此在设置好解向量空间大小之后，利 用启发式智能算法寻找到全局最优解的。"粗调节"过程中，设置当前迭代时的最优值与前 两次迭代最优值之比大于〇. 95,则可认为T2收敛到最优解附近，满足"粗细"转换条件，可 转入"细调节"辨识过程。
[0034] 在"细调节"辨识过程中，将T2参数变化空间限制在其定位值的10%变化范围以 内（可根据机组实际情况适当调整），同时，为了保证各环节的自身特性，限制参数 变化空间在各自定位值的50% (可根据机组实际情况适当调整）变化范围以内，辨识流程 如图4所示。
[0035] 3辨识算法（PSO)的机理
[0036] 启发式智能算法因其良好优化性能及较强鲁棒性的特点在近年来得到了显著发 展及广泛应用，其中，粒子群算法因其优化原理简单、适应性广的优势在工程上得到了学者 们的青睐。粒子群算法（Particle Swarm Optimizer)是模拟鸟群捕食的行为而进行优化 的，最先在1995年由美国心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart共同 提出，后又得到更深入的发展，其基本原理如下。
[0037] 粒子群算法的每个粒子代表一个解，粒子通过速度的更新自己的位置，不断向最 优的粒子靠近，直到满足终止条件。
[0038] 设每个粒子的位置是X1 U11, X12，…，X1J，这些粒子组成群体（X1, X2,…，XJ，每个粒 子的速度是Vi Ivil, vi2，…，vin}，记录下每个粒子所经历过的最好的位置Pi {pu, pi2，…，pin}， 筛选出全局最好的粒子XgIxgl, xg2，…，xgn}。在更新过程中，每个粒子通过式子（9)和（10) 更新自身速度与自身的位置：
[0039] vid (t+1) = w X vid (t) +C1X rand! X (pid-xid (t)) +c2 X rand2 X (pgd-xid ⑴） (9)
[0040] xid (t+1) = xid(t)+vid(t+l) (10)
[0041] 式中：w是惯性系数，平衡粒子群算法的局部和全局搜索能力；cdP c 2是加速系 数，调整整体与个体之间的均衡能力；1311(11和1311(12是[0, 1]之间的随机数；同时为了使粒 子更好地进行优化，还会对粒子进行速度限制和位置限制。
[0042] 4辨识过程
[0043] 实际试验中，常在单阀模式下做汽轮机阶跃信号试验，阶跃信号由阀位指令发出， 通过执行机构调节阀门行程开度，控制进入汽轮机的蒸汽量，完成汽轮机转速、功率的调 整。
[0044] 首先，整理辨识过程所涉及的试验数据：阀位行程开度变化数据，高压缸调节级压 力变化数据，再热管道压力变化数据，中排压力变化数据，功率变化数据。实际过程中，具体 辨识步骤如下：
[0045] I) InTJ武初始值。以阀位行程开度变化数据为输入，高压缸调节级压力变化数据 为输出，定位T1值；以再热管道压力变化数据为输入，中排压力变化数据为输出，定位T3值。
[0046] 2) "粗"调节过程。以阀位行程开度变化数据为输入，汽轮机功率为输出，保持