一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114995105A(43)申请公布日2022.09.02(21)申请号202210458134.2(22)申请日2022.04.27(71)申请人贵州乌江水电开发有限责任公司地址550002贵州省贵阳市南明区新华路9号申请人贵州乌江水电开发有限责任公司思林发电厂华电电力科学研究院有限公司(72)发明人夏祥漆智鹏黄斌斌高晓光黄学然李泽汪智斌(74)专利代理机构南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙)32272专利代理师沈鑫(51)Int.Cl.G05B11/42(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法，包括：根据水轮机的参数建立水轮机调节系统非线性模型，并搭建仿真平台；定义目标优化函数；利用自适应萤火虫遗传算法优化所述水轮机调节系统非线性模型的PID参数，以获得所述目标优化函数最优解；本发明能够明显提高调水轮机调节系统PID参数全局搜索最优解的能力和寻优效率，提升机组负荷调节过渡过程性能，对机组的稳定运行及改善调节品质起到了很好的作用。CN114995105ACN114995105A权利要求书1/2页1.一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法，其特征在于，包括：根据水轮机的参数建立水轮机调节系统非线性模型，并搭建仿真平台；定义目标优化函数；利用自适应萤火虫遗传算法优化所述水轮机调节系统非线性模型的PID参数，以获得所述目标优化函数最优解。2.如权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法，其特征在于，所述水轮机调节系统非线性模型包括：水轮发电机组调节系统由调速器和调节对象组成一个闭环控制系统；所述水轮机调节系统非线性模型包括调速器模块、机械液压系统模块、引水系统模块、水轮机模块、发电机模块。3.如权利要求1所述的基于改进遗传算法的水轮发电机组调节系统PID参数优化方法，其特征在于，所述目标优化函数包括：机组转速误差e(t)为：e(t)＝x(t)‑c其中，x(t)为发电机转速，c为转速给定信号；将水轮发电机组转速偏差的ITAE指标作为目标优化函数JITAE：其中，t为时刻，ts为积分上限时刻。4.如权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法，其特征在于，所述自适应萤火虫遗传算法包括：初始化所述PID参数，产生初始种群N，设置迭代次数；利用所述目标优化函数计算适应度函数，以计算种群中每个个体的适应度；判断迭代次数，达到最大即可输出最优解，结束程序；否则进行选择、交叉遗传和萤火虫变异，生成子种群，重新计算适应度，直至达到最大迭代次数。5.如权利要求4所述的一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法，其特征在于，所述PID参数包括：所述PID参数包括比例增益KP、积分增益Ki和微分增益Kd；单个PID参数为个体，PID参数组成的群体为种群，染色体为对所述个体进行二进制编码后所得到的编码串。6.如权利要求4所述的一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法，其特征在于，所述适应度函数包括：7.如权利要求4所述的一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法，其特征在于，所述交叉遗传包括：用自适应交叉公式动态更新交叉概率Pc：Δf＝fmax‑fave2CN114995105A权利要求书2/2页其中，fmax为染色体个体最大适应度值，fave为种群平均适应度值，k1为交叉调整速率。8.如权利要求4所述的一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法，其特征在于，所述萤火虫变异包括：每个染色体的适应度为亮度，亮度I(r)为：其中，I0为萤火虫的初始亮度，r为两只萤火虫间的欧式距离，rij为萤火虫i和j间的欧氏距离，γ为光强吸收系数；吸引度β(r)为：其中，β0为光源处的吸引力；移动公式为：其中，xi、xj分别为萤火虫i、j的空间位置，ty为迭代次数，βij为萤火虫i、j之间的吸引力，αεi为随机扰动项，α∈[0,1]，εi符合高斯分布。9.如权利要求8所述的一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法，其特征在于，还包括：用自适应变异概率公式动态更新变异概率Pm：其中，k2为变异调整速率。10.如权利要求1或4所述的一种基于改进遗传算法的水轮机调节系统PID参数优化方法，其特征在于，所述生成子种群包括：使用稳态选择从父代中选择高适应度值的个体生成新的个体，以生成含有N×GGAP个子代的子种群；将所述含有N×GGAP个子代的子种群进行交叉遗传和萤火虫变异，并与适应度前N×(1‑GGAP)个父代个体合并，产生个