為提高抽水蓄能機(jī)組低水頭工況下的控制品質(zhì),提出了一種基于精細(xì)化模型的抽水蓄能機(jī)組低水頭分?jǐn)?shù)階PID（FOPID）控制多目標(biāo)優(yōu)化策略。首先,充分考慮過水系統(tǒng)、水泵水輪機(jī)等機(jī)構(gòu)非線性,建立抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)精細(xì)化模型。在此基礎(chǔ)上,引入時(shí)間絕對(duì)誤差積分指標(biāo)（ITAE）衡量FOPID的控制性能,構(gòu)造額定水頭和低水頭工況下機(jī)組控制品質(zhì)的目標(biāo)函數(shù)。進(jìn)一步,提出了混合變異-鄰域搜索多目標(biāo)粒子群算法對(duì)所建模型進(jìn)行求解。結(jié)果表明,本文提出的多目標(biāo)優(yōu)化策略在保證機(jī)組額定水頭工況控制性能的同時(shí)提升了機(jī)組在低水頭工況下的控制品質(zhì),優(yōu)化結(jié)果可為機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供決策支持。 

【文章來源】：水力發(fā)電. 2020,46(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

改進(jìn)Suter變換處理后的機(jī)組全特性曲線

考慮測(cè)頻時(shí)延和頻率死區(qū)的FOPID控制器模型示意

式中，w為粒子慣性系數(shù)向量;隨優(yōu)化過程按w=w·wdamp等比例減小;c1、c2為權(quán)重系數(shù);R1、R2分別自學(xué)習(xí)系數(shù)和全局學(xué)習(xí)系數(shù)，為[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)，其中自學(xué)習(xí)系數(shù)取值上限隨優(yōu)化過程線性遞減，全局學(xué)習(xí)系數(shù)取值下限線性遞增;vi為粒子i的速度向量;Xi為粒子i的位置向量;為Xibest為粒子i的歷史最優(yōu)位置;reps為檔案集中擁擠距離最小粒子的位置向量。針對(duì)MOPSO易陷入局部最優(yōu)的缺陷，本文通過引入混合變異機(jī)制和鄰域搜索機(jī)制[12]，提出了混合變異-鄰域搜索多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3251088