基于虛擬儀器技術(shù)的汽輪機(jī)組參數(shù)辨識系統(tǒng)

周偉　申博

摘要：

采用虛擬儀器技術(shù)，構(gòu)建了汽輪機(jī)參數(shù)辨識平臺，編制了基于DE算法的汽輪機(jī)系統(tǒng)參數(shù)辨識軟件。通過某300MW機(jī)組的負(fù)荷擾動測試數(shù)據(jù)對參數(shù)辨識系統(tǒng)進(jìn)行了驗證，結(jié)果準(zhǔn)確，取得了很好的效果。研究所采用的方法具有計算速度快、辨識能力強(qiáng)、條件適應(yīng)性好的特點，能適應(yīng)復(fù)雜對象的參數(shù)辨識。

關(guān)鍵詞：

虛擬儀器技術(shù)；汽輪機(jī)；參數(shù)辨識系統(tǒng)

中圖分類號：

TB

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：16723198（2015）02017603

汽輪機(jī)及其調(diào)速系統(tǒng)的模型參數(shù)可以為電力系統(tǒng)中長期穩(wěn)定性分析提供依據(jù)。隨著我國特高壓、超高壓大電網(wǎng)的建設(shè)，系統(tǒng)中的超大容量、超臨界汽輪機(jī)組越來越多，其系統(tǒng)模型的正確獲取對電網(wǎng)的穩(wěn)定分析具有極其重要的意義。汽輪機(jī)模型參數(shù)的獲取涉及數(shù)據(jù)采集和參數(shù)辨識兩方面的內(nèi)容，虛擬儀器技術(shù)為此提供了合適的平臺。其中，PXI是一種基于PC的開放平臺，具有模塊化和易于擴(kuò)展的特點；LabVIEW是圖形化編程語言，包含很多界面元素、硬件驅(qū)動、信號處理和通信函數(shù)等。二者在工業(yè)界得到大量應(yīng)用，已成為事實上的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。因此，選取PXI系統(tǒng)作為硬件平臺并進(jìn)行相應(yīng)的硬件配置，再利用LabVIEW編寫數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和參數(shù)辨識程序，完成了汽輪機(jī)組參數(shù)辨識系統(tǒng)的研制。該系統(tǒng)開發(fā)中的關(guān)鍵點在于參數(shù)識別算法的實現(xiàn)。常用的汽輪機(jī)及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)辨識方法包括最小二乘法（Least Square，LS）、遺傳算法（Generic Algrithm，GA）、差分進(jìn)化算法（Differential Evolution，DE）等。其中，DE算法是基于群體智能理論的優(yōu)化算法，具有簡單易實現(xiàn)、速度快、魯棒性好、搜索能力強(qiáng)等特點，對非線性系統(tǒng)也能獲得較好的辨識效果。考慮到參數(shù)辨識軟件的性能及模型修改時的可擴(kuò)展性，采用了差分進(jìn)化算法。本文著重敘述系統(tǒng)設(shè)計、差分進(jìn)化算法和試驗驗證等三方面的內(nèi)容。

1系統(tǒng)設(shè)計

1.1數(shù)學(xué)模型

目前的汽輪機(jī)組及調(diào)速系統(tǒng)模型多采用IEEE的標(biāo)準(zhǔn)模型以及中國電科院的PSASP模型?？紤]到長過程暫態(tài)模擬、低頻振蕩、甩負(fù)荷等，則可借鑒WECC的改進(jìn)模型，但仍主要由二階或一階等基本環(huán)節(jié)構(gòu)成。

現(xiàn)在廣泛采用的數(shù)字電液調(diào)節(jié)系統(tǒng)（Digital Electro-Hydraulic Control System，DEH）由于快關(guān)方式、超速預(yù)防和流量非線性修正等功能的多樣化，無法建立統(tǒng)一的模型；且需注意調(diào)頻死區(qū)、信號遲滯等非線性問題。圖2給出了數(shù)字電液調(diào)速系統(tǒng)的簡化模型。實際應(yīng)用時，需根據(jù)各環(huán)節(jié)信號的可測性、辨識精度等因素劃分辨識環(huán)節(jié)，選擇合適的測點信號，再進(jìn)行參數(shù)辨識；測點信號與對應(yīng)環(huán)節(jié)輸入信號之間的函數(shù)關(guān)系由數(shù)據(jù)預(yù)處理完成。

1.2硬件組成

汽輪機(jī)組參數(shù)辨識系統(tǒng)的主要功能是：通過采集汽輪機(jī)及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)的閥位指令、閥門開度、主氣壓力、再熱蒸汽壓力、中排壓力、汽包壓力、功率、轉(zhuǎn)速、負(fù)荷等節(jié)點信號，從而計算出汽輪機(jī)組各環(huán)節(jié)的模型特性。硬件系統(tǒng)的框架采用如圖3所示的模塊化結(jié)構(gòu)，由傳感模塊和PXI系統(tǒng)等組成。

本硬件系統(tǒng)的其核心部件是PXI平臺，其中的采集模塊為模數(shù)轉(zhuǎn)換卡、輸出模塊為數(shù)模轉(zhuǎn)換卡和數(shù)字IO卡；主控模塊為計算機(jī)平臺，主要的數(shù)據(jù)采集、參數(shù)辨識、數(shù)據(jù)存儲、顯示和通信等功能均在其上完成?，F(xiàn)場的絕大多數(shù)信號已經(jīng)提供了測量接口或者數(shù)字接口，可直接輸入PXI系統(tǒng)，而其他非電物理量則需先經(jīng)傳感模塊轉(zhuǎn)換為電壓信號再輸入PXI系統(tǒng)。主控模塊具備網(wǎng)絡(luò)通訊功能，必要時可以連接電廠的智能化網(wǎng)絡(luò)或者遠(yuǎn)程工作站；輸出模塊可供擴(kuò)展控制功能，以提供汽輪機(jī)試驗時的指令和信號。

1.3軟件組成

軟件系統(tǒng)采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)，利用LabVIEW語言編程實現(xiàn)，主要功能如下：

（1）采集：包括系統(tǒng)的自檢和數(shù)據(jù)記錄。

（2）參數(shù)設(shè)置：包括采集、實時濾波、存盤、辨識模型、通道校正等參數(shù)的設(shè)定與修改。

（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集或者導(dǎo)入的數(shù)據(jù)進(jìn)行離群點剔除、平滑、截取、重采樣、歸一化、函數(shù)運(yùn)算等操作。

（4）辨識：依據(jù)給定的模型階數(shù)及輸入、輸出信號，計算出模型中相關(guān)環(huán)節(jié)的時間常數(shù)等參數(shù)。

（5）模型仿真：將節(jié)點信號輸入用戶給定模型和辨識出的模型中，分別進(jìn)行仿真驗算。

（6）數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出：除了可從采集信號中選擇模型的輸入、輸出信號，也可直接從外部導(dǎo)入數(shù)據(jù)文件，進(jìn)行參數(shù)辨識；采集到得數(shù)據(jù)和辨識結(jié)果可導(dǎo)出為Excel表格和位圖等文件。

（7）其他：利用時延搜索補(bǔ)償時延造成的辨識誤差，還可進(jìn)行一次調(diào)頻計算、試驗操作等。

基于系統(tǒng)功能的實現(xiàn)，截取軟件系統(tǒng)的部分主界面如圖4所示，圖中給出了一組數(shù)據(jù)的辨識曲線，最上面曲線為輸入信號、中部曲線分別為實測輸出信號和辨識模型的輸出信號、最下面的曲線為二者之間的誤差。

2差分進(jìn)化算法

DE算法利用種群中個體的信息，通過差分算子計算新個體，依據(jù)新個體的適應(yīng)度進(jìn)行選擇，生成新的種群。DE算法具有記憶個體最優(yōu)解、種群信息共享、全局收斂的特點，適于解決復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化問題。本文在利用DE算法實現(xiàn)參數(shù)辨識時，選擇模型參數(shù)的可行解作為種群，不同種群下模型輸出值與實測值之間相對誤差平均值作為目標(biāo)函數(shù)。通過對當(dāng)前種群的變異和雜交產(chǎn)生新種群，利用貪婪思想對二者進(jìn)行競爭操作，從而產(chǎn)生新一代種群。

（5）迭代：完成一代進(jìn)化，G=G+1。重復(fù)步驟（2）到步驟（5）直到G=Gm或者求得最優(yōu)解作為模型參數(shù)的辨識結(jié)果。

3試驗

利用本系統(tǒng)測試了一臺300MW中間一次再熱凝汽式汽輪機(jī)的多組試驗信號，取部分?jǐn)_動試驗數(shù)據(jù)記錄示于圖5中。以再熱蒸汽容積環(huán)節(jié)的參數(shù)辨識為例，從一次階躍響應(yīng)的數(shù)據(jù)記錄中選取節(jié)點信號，輸入信號為高壓蒸汽壓力Psd，其歸一化曲線如圖6（a）所示；輸出信號為再熱蒸汽壓力Prh，其歸一化曲線如圖6（b）中灰色曲線所示。獲得再熱蒸汽容積時間常數(shù)為12.84s，利用該參數(shù)獲得的系統(tǒng)仿真輸出如圖6（b）中黑色曲線所示，可見模型輸出值與實測值吻合。實測數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)之間的誤差示于圖6（c）中，也證明了辨識結(jié)果的準(zhǔn)確可信。

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