一种基于遗传粒子群算法的汽轮机调速系统参数优化方法

    公开(公告)号:CN114326377B

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202111610660.8

    申请日:2021-12-27

    申请人: 武汉大学

    IPC分类号: G05B11/42

    摘要: 本发明提出了一种基于遗传粒子群算法的汽轮机调速系统参数优化方法。首先构建了基于调速系统引发汽轮机功率振荡的数学模型,然后通过系统调节性能指标和动态稳定性能指标构建优化目标函数;结合超调量约束、稳态误差约束、优化参数上下限约束等约束条件,利用GA‑PSO算法优化调速器PID控制器的比例环节系数和积分环节系数、转速偏差放大系数、油动机时间常数、汽轮机蒸汽容积时间常数、高压缸比例系数,输入至汽轮机调速系统并通过数学模型进行控制。本发明能够很好地协调机组调节性能与系统动态安全稳定性,避免机组侧功率振荡事故的发生,在计算难度、收敛速度、精度、跳出局部最优等方面具有显著优势,在调节性能和稳定性方面都有所改善。

    一种计及分布式电源及负荷出力不确定性的场景生成方法

    公开(公告)号:CN116662843A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310650794.5

    申请日:2023-06-01

    摘要: 本发明公开了一种计及分布式电源及负荷出力不确定性的场景生成方法。包括:首先,针对风力发电随机性强、波动性大的特点,以分布式风电作为电源侧出力不确定性的研究对象,基于分箱理论及逆变换抽样法生成计及电源出力随机性与波动性的多时间断面动态场景;然后,引入Copula函数生成具有相关性的空间静态场景;其次,利用场景排序方法,耦合生成考虑电源出力随机性、波动性及相关性的时空动静态场景;再次,延续上述方法处理负荷变化不确定性,并将负荷特性与不确定性相结合,形成相应典型场景;最后,将上述生成的多场景运用K‑means聚类算法进行场景削减,生成典型场景,提高后续运算及场景处理的效率,将源荷出力不确定性问题转变为概率确定性问题。