水轮机调速器控制技术研究

黄照坤

（贵州乌江水电开发有限责任公司思林发电厂，贵州 思南 565100）

水轮机调速器是保证水电厂机组稳定运行的重要控制设备，直接关系到机组的安全与稳定运行。而水轮机调节系统是一个多学科交叉的控制系统，涉及电机学、现代控制理论、计算机控制技术、仿真技术等学科。系统由于受到多复杂因素诸如水流惯性，机组各环节的非线性特征，电力系统负荷打扰等制约和影响，控制非常困难，为此研究水轮机调速器控制技术意义重大。

1 水轮机调速器的发展

随着微型计算机和网络通信技术的发展，基于现场总线的全数字式电液调速器是今后的发展方向。其具有可靠性高、抗干扰能力强、通信速率快、系统安全和可扩展性好等优点。当前，国际上具有代表性的现场总线有德国的PROFIBUS总线、美国的LOC现场总线、美国的CAN现场总线、法国的FIP现场总线等。我国大中型水轮机组都采用了微机调节器加电液随动系统的结构，这提高了调速器的静态和动态特性；同时，采用国际知名品牌的工业控制机（IPC）、可编程序控制器（PLC）或可编程计算机控制器（PCC）作调速器电气柜硬件核心；电液转换元件除采用进口的比例伺服阀或电液转换器外，还采用数控机床中成熟的步进电机、交流伺服电机和直流伺服电机作调速器的电-机转换器；调速器液压元件借鉴液压行业的先进成果，采用成熟的标准化高油压元件。这一系列措施使我国的微机调速器质量和可靠性达到了国际先进水平。国外知名公司采用自行设计生产的微机调速器，性能优良，可靠性高，多采用静态、动态性能优良的比例伺服阀或电液转换器。目前，我国水轮机调速器与国外先进水平还有差距，其主要体现以下方面：调速器的控制性能和可靠性；调速器的集成化、高压化和标准化；多目标综合控制及智能化。因此，对于水轮机调速器控制技术的研究还任重道远。

2 水轮机调速器控制技术的应用研究

水轮机速器控制技术的发展是与自动控剌理论的发展紧密联系的，随着现代控制理论、人工智能和计算机技术的发展，水轮机速器控制技术的研究也得到不断的发展。文章对其中主要的控制技术进行阐述。

2.1 PID控制技术

PID（Proportion-Intergral-Derivative）控制的特点在于当研究系统和该系统的控制对象，如果研究人员不能够非常确切地知道这个系统和控制对象，还有就是无论怎样都不能够得到该系统的参数时，PID控制技术就可以解决这一难题。在实际的工业操作中，工业控制系统基本上是延迟性很大、变化性非常强的非线性复杂系统，控制系要面对的环境非常复杂，总会有这样或者那样的干扰因素，在此期间系统参数未知或者变化过于缓慢、动态特性、甚至是系统的模型结构都有可能发生变化，而PID参变量的制定与上面所说的要求的控制的对象的动态特性息息相关。

2.2 自适应控制

自适应控制是传统控制技术发展的高级形态。当被控对象或过程的动力学参数发生变化时，设计一控制序列，使控制系统的性能能够适应特性和过程信号的变化，自动地校正控制作用，使控制系统仍然具有比较满意的性能。自适应控制的工作方式实际上是一种启发式的。自适应控制方法一般有两种形式：一是用系统辨识理论来建立对象的数学模型，然后根据所辨识的对象模型修改控制器的结构和参数；一是设定一个参考模型过程，以期达到优化系统的响应。

2.3 模糊控制

由于自适应控制方法都需要大量的计算，控制算法执行时间长，不能满足过程的实时性要求，因此提出了水轮机调节系统的模糊控制。模糊控制以人对过程的控制和操作的先验知识为依据，直接针对被控对象控制量的变化过程，并不要求被控对象精确数学模型的描述，而是采用相应的模糊控制规则，建立起控制器，实现对系统的控制。将人的先验知识存入控制规则中，并在规则库的支持下，将模糊化后的输入量进行模糊推理，再经非模糊化输出实际的控制量。为了在实时控制中满足速度的要求，往往预先将已经计算好的映射关系存入模糊控制查询表中，只要确定每组输入矢量在表中的位置，就可以得到控制输出量。

2.4 神经网络控制

基于神经网络的控制是一种高级的控制形式，是从微观上模拟人脑的结构和功能，即从研究和模拟人的神经元网络结构、功能以及传递、处理和控制信息的机理出发而设计的控制系统，能够保证既增强系统的鲁棒性，又使得设计方法简单。采用基于神经网络的控制器能够对高度非线性系统进行辨识和控制，而不需要知道系统的精确结构，能够自学习、自组织、自行综合控制律，并将其隐含地表达在网络的连接权中，具有大规模并行计算能力，适合于硬件实现。

2.5 智能优化方法

智能优化在算法中只关系到简单的数学运用、信息处理流程对CPU以及只采用较低的内存也就可以了，不管是从理论方面的探讨，或者是从实际的运用研究的方面去考虑，智能优化算法都拥有深远的研究意义和极高的实用性价值的。近年来，智能优化方法被逐步引入到水轮机调速器控制中，并取得了大量的成果。

（1）人工蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）。人工蚁群算法属于随机搜索算法，是一种根据蚂蚁群体的模仿出来的优化算法。由意大利学者M.Dorigo等人于1991年首先提出，是研究者们根据对大自然生物系统中实际的蚂蚁群体的集体某些生活中的活动的规律而得到启迪然后想出的。蚁群算法能够找到最优解的原理就是模仿了这种搜索食物的方式——个体间的数据沟通与互相帮助。在水轮机调速器应用方面，李崇威提出了一种融合人工鱼群算法的改进蚁群算法，并利用国内多台机组的现场实测数据，对所建立的自定义模型和参数辨识方法进行仿真对比和验证。

（2）遗传算法（Genetic Algorithm，GA）。遗传算法起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种参考了动物之间遗传学所表达出来的某种特征的随机搜索算法。遗传算法采用的是数码串来当作染色体模仿生物进化的基本过程，这种过程的主要实现方式是染色体之间的交叉、变异，经过了该种群不停的“更新换代”，利用表示染色体所蕴涵问题解的目标函数，提升每一代的平均适应度的质量，引导种群的进化方向，这样一来，局部表现出来的最优解就会逐渐靠近需要求得的全局最优解。唐正茂等采用多种群并行遗传算法对水轮机调速器PID控制参数进行整定，仿真结果表明，该方法获得的调节参数性能指标良好，且简单易行。

（3）粒子群优化算法（Particle Swam Optimization，PSO）。粒子群算法是著名学者Kennedy及Eberhart受到 Reynolds的模仿鸟类飞行行为的著名鸟群模型 Boid模型的启发而发明的新的群智能算法。假如有许多鸟在一定的范围中无拘束的飞翔搜索食物，每一只鸟随机靠近曾经运动过的最高点，每一只鸟之间都能够相互沟通，然后这些鸟都尽可能地去接近彼此间之前运动过的那个最高点。如此一来，在不断靠近之后就能够找到一个接近于最高点的位置。粒子群算法简单、灵活，易于使用，有很多优点，被广泛的使用，但是也有一些问题，比如：收敛性、收敛速度、算法的鲁棒性等都还存在一定的局限性，需要改进。寇攀高等将菌群-粒子群优化算法引入水轮发电机组调速器PID参数优化中，数值计算表明该算法能有效改善水轮机调节系统空载工况和孤网运行条件下过渡过程的动态性能。

（4）模拟退火算法（Simulated Annealiut，SA）。Metropolis在1953年最早提出 Simulated Annealiut的想法，随后Kirkpatrick等专家学者在1983年将Simulated Annealiut应用于组合优化。Simulated Annealiut属于随机优化算法，源于Mentc Carlc迭代求解的方式，通过我们平时生活中运用到的固体的退火过程和一般的组合优化问题的相同点而受到的启发。模拟退火算法的基本思想是：①给定初始解时，立刻在一个开区间里不用计算和选择的方式产生另一个解；②能够接纳准则让适应度函数在一定的区域内的变差，接纳较差的解，但必须要在指定的概率里面。目前，模拟退火算法在水电站水库优化调度中有所应用，在水轮机调速器控制技术方面还不多见，但其作为一种优良的智能优化算法未来还有较大的应用空间。

3 结语

目前，国内绝大多数水电站的水轮机调速器己基本实现了微机化，但大部分控制方法仍停留在常规PID控制水平。传统PID控制难于协调快速性和稳定性间的矛盾，在具有参数变化和外部干扰的情况下，其鲁棒性不太好。在这种情况应加快调速器智能控制技术的研究，将多种控制技术进行综合，取长补短，并利用计算机技术进行改造，以适应不断发展的复杂系统控制的各种要求。

［1］潘熙和，王丽娟.我国水轮机调速技术创新回顾与科学前景展望［J］.长江科学院院报，2011，28（10）：221-226.

［2］方红庆，孙美凤.沈祖诒.轮机调节系统控制策略综述［J］.人民长江，2004，35（1）：33-36.

［3］邵宜祥.中国水轮机调速器行业技术发展综述［J］.水电厂自动化，2009，30（4）：10-13.

［4］段海滨.蚁群算法原理及其应用［M］．北京：科学出版社，2005.

［5］李崇威.基于改进蚁群算法的水轮机调节系统建模与仿真［D］．武汉：华中科技大学，2011.

［6］李敏强，寇纪淞，等.遗传算法的基本理论与应用［M］．北京：科学出版社，2002.

［7］唐正茂，马士虎，解德.基于外部存档的并行遗传算法在水轮机调速器参数优化中的应用［J］.中国电机工程学报，2012，32（28）：90-96.

［8］谢晓峰，张文俊，杨之廉.微粒群算法综述［J］.控制与决策，2003，18（2）：129-134.

［9］寇攀高，周建中，何耀耀，等.基于菌群-粒子群算法的水轮发电机组 PID 调速器参数优化［J］.中国电机工程学报，2009，29(26）：101-106.

［10］魏延，谢开贵.模拟退火算法［J］.蒙自师范高等专科学校学报［J］，1999，（4）：7-11.