【摘要】：隨著風(fēng)電和核電的大力發(fā)展,電網(wǎng)事故造成的影響變得日益嚴(yán)重,電網(wǎng)的安全和穩(wěn)定問(wèn)題變得日益突出,為了提高風(fēng)電、核電與電網(wǎng)的協(xié)調(diào)性,從而保障電網(wǎng)的安全和穩(wěn)定,大力發(fā)展抽水蓄能電站勢(shì)在必行。抽水蓄能電機(jī)作為抽水蓄能電站的關(guān)鍵設(shè)備,其模型的準(zhǔn)確建立具有重要意義。本文將研究基于辨識(shí)算法的抽水蓄能電機(jī)模型辨識(shí)問(wèn)題,以準(zhǔn)確分析抽水蓄能電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài),從而保障抽水蓄能電機(jī)的合理設(shè)計(jì)和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。對(duì)抽水蓄能電機(jī)進(jìn)行閉環(huán)子空間辨識(shí)。首先,對(duì)基于閉環(huán)子空間辨識(shí)過(guò)程的抽水蓄能電機(jī)的模型建立進(jìn)行介紹,設(shè)計(jì)了抽水蓄能電機(jī)的閉環(huán)子空間辨識(shí)算法框架;然后,利用閉環(huán)控制對(duì)象抽水蓄能電機(jī)的非線性模型進(jìn)行構(gòu)建,進(jìn)而選取與設(shè)計(jì)辨識(shí)算法,對(duì)抽水蓄能電機(jī)進(jìn)行辨識(shí)的主要目的是獲得抽水蓄能電機(jī)的精確數(shù)學(xué)模型,進(jìn)而提升抽水蓄能電機(jī)的控制效果�；陂]環(huán)非線性模型獲得的閉環(huán)辨識(shí)模型,可用于對(duì)抽水蓄能電機(jī)的閉環(huán)辨識(shí),并可用在抽水蓄能電機(jī)的自適應(yīng)控制過(guò)程中;最后,基于所設(shè)計(jì)的抽水蓄能電機(jī)閉環(huán)辨識(shí)模型對(duì)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)誤差進(jìn)行了研究。對(duì)抽水蓄能電機(jī)進(jìn)行相關(guān)函數(shù)子空間辨識(shí)。采用相關(guān)函數(shù)方法進(jìn)行子空間辨識(shí)算法的改進(jìn),可以實(shí)現(xiàn)閉環(huán)條件下對(duì)線性系統(tǒng)的無(wú)偏估計(jì),建立基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器抽水蓄能電機(jī)模型,構(gòu)建模型協(xié)同工作循環(huán)辨識(shí)算法,并采用分塊Hankel矩陣的子空間辨識(shí)算法,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)矩陣的有效辨識(shí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提算法在抽水蓄能電機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)子電阻、勵(lì)磁電感等參數(shù)辨識(shí)上的有效性。其基本的思想是基于抽水蓄能電機(jī)模型的平移不變特性,通過(guò)相關(guān)函數(shù)子空間辨識(shí)過(guò)程實(shí)現(xiàn)對(duì)抽水蓄能電機(jī)模型的有效估計(jì),實(shí)現(xiàn)了對(duì)抽水蓄能電機(jī)模型的有效建立。對(duì)抽水蓄能電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行工況下的機(jī)組負(fù)荷辨識(shí)問(wèn)題進(jìn)行研究。采用的方法是基于雙線性模型的子空間辯識(shí)策略,并且通過(guò)仿真對(duì)于算法的性能進(jìn)行驗(yàn)證。研究結(jié)果顯示:雖然抽水蓄能電機(jī)模型在理論上呈現(xiàn)出較強(qiáng)的非線性、耦合性等特征,很難利用數(shù)學(xué)方式進(jìn)行模型的構(gòu)建,但是基于雙線性模型的子空間辯識(shí)策略可較好的實(shí)現(xiàn)對(duì)抽水蓄能電機(jī)模型的辨識(shí),并且具有較高的辨識(shí)精度。通過(guò)本文辨識(shí)方法得到的抽水蓄能電機(jī)模型,可應(yīng)用在抽水蓄能電機(jī)的控制器設(shè)計(jì)中,提升抽水蓄能電機(jī)的控制效果。提出一種具有學(xué)習(xí)功能的GPC控制器用于抽水蓄能電機(jī)的預(yù)測(cè)控制,對(duì)于采取不同工況的抽水蓄能電機(jī),本文方法可實(shí)現(xiàn)更好的控制調(diào)節(jié)效果,并可有效降低控制過(guò)程的在線辨識(shí)的計(jì)算復(fù)雜度。通過(guò)在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)上以及選取的抽水蓄能電機(jī)實(shí)際機(jī)組上的仿真測(cè)試,驗(yàn)證了所提方法在控制精度和控制效率兩項(xiàng)指標(biāo)上的控制優(yōu)勢(shì),驗(yàn)證了所提方法對(duì)于工況突變所引起的控制過(guò)程的控制響應(yīng)的快速性。本文針對(duì)抽水蓄能電機(jī)的模型辨識(shí)和控制方法進(jìn)行了研究,通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比分析,驗(yàn)證了抽水蓄能電機(jī)模型辨識(shí)方法的有效性,本文提供的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)具有重要價(jià)值,為真實(shí)抽水蓄能電機(jī)的模型辨識(shí)和控制過(guò)程的實(shí)現(xiàn)提供了現(xiàn)實(shí)的指導(dǎo)意義。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TV743;TM30
【圖文】：

圖 2-1 子空間辨識(shí)模型步驟框圖Fig. 2-1 Block diagram of subspace identification空間辨識(shí)的正交投影理論先，給出子空間辨識(shí)理論的相關(guān)矩陣參量j。對(duì)于閉環(huán)控制區(qū)間中，模型的矩陣參數(shù) A，B向量參數(shù)的線性基。參數(shù)BΠ 則表征矩陣行在B ∈影過(guò)程：( ) T T T=BΠ B B B B（2-1）中，有關(guān)參量的上標(biāo) 指的是 Moore-Penp jA R×∈ 的行向量相對(duì)于 B 的向量的投影是 A B ，( ) T T TBA B A Π =AB B B B中參量B⊥Π 作用是將原始矩陣的行向量在矩陣 B正交補(bǔ)操作：BA B A⊥⊥ Π（2-3）中：f BBI⊥Π = Π

front r colum ，子空間辨識(shí)過(guò)程的斜向投影符合下列關(guān)系：/ 0, /B BB C C C C基于上述兩個(gè)關(guān)系特性，可對(duì)子空間辨識(shí)過(guò)程參量p jA R×∈ 的行向量沿著參量r jB R×∈ 的行向投影過(guò)程為： / / /BA C A B C B C⊥ ⊥ ，如果參量取值 B = 0或參量 B 的行向量以及參時(shí)，可將斜向投影進(jìn)行正交形式的簡(jiǎn)化：/ /BA C = A C模型理論統(tǒng)狀態(tài)空間模型，狀態(tài)空間模型是近年來(lái)興起和研究的熱點(diǎn)，子空間辨識(shí)算法就是根據(jù)多變量系統(tǒng)的輸入和輸計(jì)，從而得到控制對(duì)象狀態(tài)空間模型的過(guò)程。在中，其直觀的圖形化描述過(guò)程可見圖 2-4 所示。

采取機(jī)理原理對(duì)閉環(huán)控制對(duì)象的模型進(jìn)行構(gòu)建，首先需要對(duì)辨識(shí)進(jìn)行先驗(yàn)獲知，然后基于狀態(tài)空間辨識(shí)方法實(shí)現(xiàn)未知模型的辨識(shí)現(xiàn)辨識(shí)算法性能的提升。首先，利用閉環(huán)控制對(duì)象抽水蓄能電機(jī)型進(jìn)行構(gòu)建，進(jìn)而選取與設(shè)計(jì)辨識(shí)算法，對(duì)抽水蓄能電機(jī)進(jìn)行辨的是獲得抽水蓄能電機(jī)的精確數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而提升抽水蓄能電機(jī)。基于閉環(huán)非線性模型獲得的閉環(huán)辨識(shí)模型，可用于對(duì)抽水蓄能辨識(shí)，并可用在抽水蓄能電機(jī)的自適應(yīng)控制過(guò)程中。但是在抽水自適應(yīng)控制過(guò)程中，所使用到的抽水蓄能電機(jī)的參數(shù)數(shù)據(jù)的計(jì)算均會(huì)涉及到噪聲問(wèn)題，并且這種噪聲存在非線性問(wèn)題。若要實(shí)現(xiàn)電機(jī)的閉環(huán)辨識(shí)，就需要對(duì)抽水蓄能電機(jī)的關(guān)鍵模型部分進(jìn)行模進(jìn)而可實(shí)現(xiàn)對(duì)模型偏差的有效分析。 抽水蓄能電機(jī)閉環(huán)辨識(shí)系統(tǒng)利用閉環(huán)控制對(duì)象抽水蓄能電機(jī)的非線性模型進(jìn)行構(gòu)建，主要目水蓄能電機(jī)的精確數(shù)學(xué)模型，本章給出的抽水蓄能電機(jī)的閉環(huán)辨見圖 3-1 所示。

【參考文獻(xiàn)】

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