【技术实现步骤摘要】
一种混流式水轮发电机调速器空载PID参数优化方法
本申请涉及智能优化控制
，尤其涉及一种混流式水轮发电机调速器空载PID参数优化方法。
技术介绍
对于混流式水轮发电机，其水轮发电机调速器的空载PID(ProportionIntegrationDifferentiation，比例积分微分)参数主要用于在水轮发电机机组空载运行下，对水轮发电机导叶的调节，从而使得机组频率能够稳定在一定范围内，而调速器的空载PID参数(包括KP、KI、KD及bp等)的选择直接关系到PID调节品质的优劣。目前，混流式水轮发电机调速器空载PID参数，通常是由电力测试人员通过现场调速系统空载频率扰动和空载频率摆动试验整定并优化的。具体地，电力测试人员在优化PID参数的过程中，需要不断的调整PID参数进行测试，从而根据经验人工确定一个最优PID参数。由此可见，该方法不仅使得现场工作量较大，而且电力测试人员无法准确判断选定的PID参数的优劣，从而无法保证根据该PID参数调节后的水轮发电机机组在运行过程中的稳定性。
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种混流式水轮发电机调速器空载PID参数优化方法，其特征在于，包括：/n随机产生初始化种群，并确定初始温度T
【技术特征摘要】
1.一种混流式水轮发电机调速器空载PID参数优化方法，其特征在于，包括：
随机产生初始化种群，并确定初始温度T0以及最终温度T1，所述初始化种群包括多组PID参数；
使用改进的教与学算法对种群进行迭代优化，在所述算法中，一个种群为一个班级，PID参数为学员，PID参数的评价指标为学员的学习成绩，所述评价指标根据混流式水轮发电机调速器的空载扰动数学模型和评价指标公式计算；所述改进的教与学算法包括如下步骤S1-S5：
S1计算当前班级中每个学员的学习成绩，将学习成绩最好的学员确定为Xteacher；
S2根据Xteacher和教学公式，教当前班级中的每一个学员；
S3根据替代公式，使用每个学员学习后的成绩替代学习前的成绩；
S4对每一个学员Xi,(i＝1,…,NP)，从班级中随机选取一个学习对象Xj，(j＝1,…,NP)，并利用学习公式对Xj进行学习，获得优化后的班级，其中，NP为班级中的学员个数；
S5重复执行上述步骤S1-S4，直至T(gen+1)＜T1，其中，T(gen+1)＝γ*T(gen)，γ∈(0,1)，T(gen)为当前迭代次数下的温度；
从迭代优化后的种群中选取一组评价指标最小的PID参数，作为最优PID参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每一组所述PID参数包括KP、KI、KD和bp，其中，KP、KI、KD和bp均为实数，KP为比例增益，KI为积分增益，KD为微分增益，bp为永态转差系数，KP∈[0,10]、KI∈[0,10]、KD∈[0,5]、bp∈[0,1％]。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述种群的规模popsize＝n*10，其中n为种群中PID参数的个数。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述教学公式为difference＝ri*(Xteacher-TFi*mean)和其中，和分别表示第i个学员学习前的值和学习后的值...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓云，陆海，梁俊宇，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：云南;53
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