抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)建模、優(yōu)化與評(píng)估

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 抽水蓄能電站地位與建設(shè)現(xiàn)狀 1
1.2 抽水蓄能機(jī)組運(yùn)行特點(diǎn)與挑戰(zhàn)性問(wèn)題 4
1.3 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)辨識(shí)與控制優(yōu)化研究現(xiàn)狀 6
1.3.1 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)辨識(shí)研究現(xiàn)狀 7
1.3.2 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)控制優(yōu)化研究現(xiàn)狀 10
1.4 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估研究現(xiàn)狀 13
1.4.1 故障診斷研究現(xiàn)狀 13
1.4.2 狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀 15
1.4.3 狀態(tài)評(píng)估研究現(xiàn)狀 17
參考文獻(xiàn) 18
第2章 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)全工況建模方法 24
2.1 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)建模與數(shù)值仿真 25
2.1.1 可逆式水泵水輪機(jī)數(shù)學(xué)模型 25
2.1.2 過(guò)水系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 44
2.1.3 調(diào)速器數(shù)學(xué)模型 57
2.1.4 發(fā)電/電動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)模型 59
2.1.5 調(diào)節(jié)系統(tǒng)特性分析與數(shù)值仿真 62
2.2 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)模型參數(shù)辨識(shí) 85
2.2.1 基于粒子群算法的模型參數(shù)辨識(shí) 86
2.2.2 基于改進(jìn)回溯搜索算法的模型參數(shù)辨識(shí) 94
2.2.3 基于改進(jìn)萬(wàn)有引力搜索算法的模型參數(shù)辨識(shí) 100
2.2.4 基于灰狼算法的模型參數(shù)辨識(shí) 105
2.2.5 稀疏-魯棒-*小二乘支持向量機(jī)模型參數(shù)辨識(shí) 115
參考文獻(xiàn) 135
第3章 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)復(fù)雜工況控制優(yōu)化 139
3.1 啟發(fā)式增益自適應(yīng)PID控制 139
3.1.1 控制器原理 140
3.1.2 參數(shù)優(yōu)化 143
3.1.3 實(shí)例研究 147
3.2 智能非線性PID控制 153
3.2.1 非線性PID控制 153
3.2.2 智能控制 157
3.2.3 實(shí)例研究 158
3.3 自適應(yīng)快速預(yù)測(cè)-模糊PID控制 163
3.3.1 模糊PID控制 163
3.3.2 滾動(dòng)預(yù)測(cè)機(jī)制 165
3.3.3 自適應(yīng)快速模糊分?jǐn)?shù)階PID控制 167
3.3.4 實(shí)例研究 168
3.4 多目標(biāo)分?jǐn)?shù)階PID控制 171
3.4.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題定義 172
3.4.2 第三代多目標(biāo)非支配排序遺傳算法 173
3.4.3 改進(jìn)第三代多目標(biāo)非支配排序遺傳算法 176
3.4.4 基于LCNSGA-Ⅲ的多目標(biāo)分?jǐn)?shù)階PID控制 184
3.5 自適應(yīng)預(yù)測(cè)-模糊PID**控制 193
3.5.1 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)CARIMA模型 193
3.5.2 自適應(yīng)預(yù)測(cè)-模糊PID控制器設(shè)計(jì) 198
3.5.3 自適應(yīng)預(yù)測(cè)-模糊PID控制優(yōu)化 201
3.5.4 實(shí)例研究 204
3.6 基于機(jī)理建模與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)融合的廣義預(yù)測(cè)控制 211
3.6.1 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)時(shí)間序列模型 211
3.6.2 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)廣義預(yù)測(cè)控制 216
3.6.3 實(shí)例研究 226
3.7 基于T-S模糊模型辨識(shí)的廣義預(yù)測(cè)控制 233
3.7.1 廣義預(yù)測(cè)控制基本原理 233
3.7.2 T-S模糊模型辨識(shí) 233
3.7.3 實(shí)例研究 237
3.8 一次調(diào)頻工況穩(wěn)定性分析及控制優(yōu)化 250
3.8.1 控制參數(shù)敏感性分析 250
3.8.2 控制參數(shù)優(yōu)化 251
參考文獻(xiàn) 253
第4章 抽水蓄能機(jī)組**工況控制優(yōu)化與設(shè)備影響評(píng)估 256
4.1 水泵斷電工況導(dǎo)葉關(guān)閉規(guī)律優(yōu)化 256
4.1.1 多目標(biāo)優(yōu)化方法 257
4.1.2 模糊滿意度評(píng)價(jià)函數(shù) 259
4.1.3 實(shí)例研究 259
4.2 甩負(fù)荷工況導(dǎo)葉控制規(guī)律優(yōu)化 262
4.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化方法 263
4.2.2 模糊滿意度評(píng)價(jià)函數(shù) 263
4.2.3 實(shí)例研究 263
4.3 甩負(fù)荷工況導(dǎo)葉與球閥聯(lián)動(dòng)關(guān)閉規(guī)律優(yōu)化 266
4.3.1 甩負(fù)荷導(dǎo)葉一段直線關(guān)閉規(guī)律 267
4.3.2 甩負(fù)荷導(dǎo)葉與球閥聯(lián)動(dòng)關(guān)閉規(guī)律優(yōu)化 269
4.4 水泵斷電工況關(guān)鍵指標(biāo)定量分析 272
4.4.1 關(guān)鍵指標(biāo)分析流程 273
4.4.2 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)鍵指標(biāo)分析 274
4.4.3 多場(chǎng)景仿真數(shù)據(jù)指標(biāo)分析 279
4.5 水泵斷電工況軸系結(jié)構(gòu)強(qiáng)度計(jì)算與主軸運(yùn)行軌跡分析 287
4.5.1 可逆式水泵水輪機(jī)三維建模 287
4.5.2 全流道流場(chǎng)仿真 299
4.5.3 軸系有限元強(qiáng)度分析 312
參考文獻(xiàn) 326
第5章 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)控制優(yōu)化與性能評(píng)估系統(tǒng)開(kāi)發(fā) 328
5.1 系統(tǒng)邏輯架構(gòu) 328
5.1.1 表示層 330
5.1.2 業(yè)務(wù)邏輯層 331
5.1.3 數(shù)據(jù)訪問(wèn)層 331
5.2 系統(tǒng)功能模塊 331
5.2.1 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)展示 331
5.2.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ) 332
5.2.3 暫態(tài)過(guò)程仿真 340
5.2.4 模型參數(shù)辨識(shí) 342
5.2.5 控制穩(wěn)定性分析 343
5.2.6 控制優(yōu)化 343
5.2.7 故障樹(shù)模型與故障診斷 345
5.2.8 專家系統(tǒng)故障診斷 350
5.2.9 狀態(tài)模糊層次綜合評(píng)估與狀態(tài)評(píng)估 352
5.2.10 狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè) 357
5.2.11 報(bào)告管理 363
參考文獻(xiàn) 364
第6章 抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)在線監(jiān)測(cè)與一體化裝置設(shè)計(jì)及研發(fā) 365
6.1 一體化裝置與計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)通信 365
6.2 一體化裝置與調(diào)節(jié)系統(tǒng)的通信協(xié)議 370
6.2.1 Modbus RTU協(xié)議 370
6.2.2 Modbus TCP協(xié)議 371
6.3 一體化裝置與調(diào)節(jié)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集 374
6.4 一體化裝置硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 375
6.4.1 一體化裝置硬件設(shè)計(jì) 375
6.4.2 一體化裝置硬件實(shí)現(xiàn) 385
參考文獻(xiàn) 388