本發(fā)明屬于水電輪機調(diào)速器，特別涉及一種分布式水輪機調(diào)速器建模與識別方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在電力系統(tǒng)中，分布式水電站作為重要的清潔能源發(fā)電方式，其運行狀態(tài)的穩(wěn)定性和效率對電力系統(tǒng)的整體運行具有重要影響。水電輪機調(diào)速器作為控制水電站發(fā)電量的關(guān)鍵設(shè)備，其性能和參數(shù)的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到水電站的發(fā)電效率和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。然而，傳統(tǒng)的建模和參數(shù)識別方法往往忽視了調(diào)速器系統(tǒng)中存在的非線性關(guān)系，導(dǎo)致模型精度不高，無法滿足高級電力系統(tǒng)研究的需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種分布式水輪機調(diào)速器建模與識別方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提高水輪機調(diào)速系統(tǒng)的性能。

2、本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為：

3、一種分布式水輪機調(diào)速器建模與識別方法，包括以下步驟：

4、s1：數(shù)據(jù)采集：實時采集水電輪機調(diào)速器的運行數(shù)據(jù)，包括閘門位置、水流速度、發(fā)電功率關(guān)鍵參數(shù)，通過高精度傳感器和快速記錄器實現(xiàn)數(shù)據(jù)的精確獲取，為后續(xù)建模和參數(shù)識別提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；

5、s2：建立非線性數(shù)學(xué)模型：根據(jù)水輪機調(diào)速器的工作原理，考慮水流量、閘門位置和生成功率之間的非線性關(guān)系，建立調(diào)速器的非線性數(shù)學(xué)模型；

6、s3：參數(shù)識別：基于建立的非線性數(shù)學(xué)模型，采用基于遺傳算法的參數(shù)識別算法對模型中的未知參數(shù)進行識別和優(yōu)化，通過不斷迭代和調(diào)整，使得模型輸出與實際運行數(shù)據(jù)之間的誤差達到最小，從而得到最準(zhǔn)確的參數(shù)值；

7、s4：驗證與優(yōu)化：將識別得到的參數(shù)代入模型中，與實際運行數(shù)據(jù)進行對比驗證，根據(jù)驗證結(jié)果，對模型進行進一步優(yōu)化和調(diào)整，確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性；

8、s5：智能操作與維護：提供友好的用戶交互界面，方便用戶查看模型參數(shù)、分析結(jié)果以及進行參數(shù)調(diào)整操作；實時監(jiān)測調(diào)速器的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在故障，確保水電站的穩(wěn)定運行。

9、本發(fā)明建立非線性數(shù)學(xué)模型；根據(jù)水輪機調(diào)速器的工作原理，考慮水流量、閘門位置和生成功率之間的非線性關(guān)系，建立調(diào)速器的非線性數(shù)學(xué)模型；參數(shù)識別；基于建立的非線性數(shù)學(xué)模型，采用基于遺傳算法的參數(shù)識別算法對模型中的未知參數(shù)進行識別和優(yōu)化，通過不斷迭代和調(diào)整，使得模型輸出與實際運行數(shù)據(jù)之間的誤差達到最小，從而得到最準(zhǔn)確的參數(shù)值。

10、本發(fā)明提高了水輪機調(diào)速器的控制精度和響應(yīng)速度，使調(diào)速器能夠更好地適應(yīng)電力系統(tǒng)的變化需求，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。

11、本發(fā)明簡化了參數(shù)識別過程，降低了調(diào)速器系統(tǒng)開發(fā)和維護的成本，提高了系統(tǒng)的可維護性和可擴展性。

12、本發(fā)明為分布式水電站提供了一種高效、智能的調(diào)速器系統(tǒng)解決方案，有助于推動可再生能源的廣泛應(yīng)用和電力系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。

13、作為本發(fā)明的優(yōu)選方案，步驟s2包括以下具體步驟：

14、具體步驟為：

15、s21：建立混流式水輪機數(shù)學(xué)模型：水輪機的機械輸出扭矩推到如下式：

16、tm＝q×a×h-d×g×ω?????(1)；

17、其中，q表示水流量，h表示水頭高度，d表示轉(zhuǎn)輪名義直徑，g表示重力加速度，ω表示水輪機角速度，a為水輪機增益；

18、s22：建立調(diào)速器系統(tǒng)動態(tài)模型：包括機械液壓系統(tǒng)、調(diào)速器、引水系統(tǒng)、水輪機、發(fā)電機負(fù)載和水輪發(fā)電機組，并確定各部分的傳遞函數(shù)；

19、s23：建立非線性模型：在整個渦輪機運行范圍內(nèi)，水流和閘門位置關(guān)系不是線性的，為了獲得更準(zhǔn)確可靠的水輪機模型，在水輪機的整個運行范圍內(nèi)進行適當(dāng)?shù)臏y量；為此，從最小到最大單位功率容量對閘門位置和水流進行多次測量，這些逐點測量形成了一個查找表函數(shù)，將閘門位置映射到水流，也即調(diào)速器輸出-水輪機輸入；同樣，通過測量最小到最大渦輪機范圍內(nèi)的輸出功率和水流，將獲得查找表函數(shù)，將水流轉(zhuǎn)換為功率。

20、作為本發(fā)明的優(yōu)選方案，步驟s3包括以下具體步驟：

21、s31：設(shè)置遺傳算法；

22、s32：參數(shù)初始化：根據(jù)實際水電站的調(diào)速器參數(shù)范圍，初始化遺傳算法的種群；

23、s33：迭代優(yōu)化：不斷迭代遺傳算法，更新種群中的個體，直到滿足終止條件，終止條件包括達到最大迭代次數(shù)、適應(yīng)度函數(shù)值收斂；

24、s34：結(jié)果輸出：輸出識別得到的調(diào)速器參數(shù)值，包括水流系數(shù)、閘門響應(yīng)系數(shù)。

25、作為本發(fā)明的優(yōu)選方案，步驟s31包括以下具體步驟：

26、s311：初始化：設(shè)置進化代數(shù)計數(shù)器t＝0，設(shè)置最大進化代數(shù)t，隨機生成m個個體作為初始群體p(0)；

27、s312：個體評價：計算群體p(t)中各個個體的適應(yīng)度；

28、s313：選擇運算：將選擇算子作用于群體，選擇的目的是把優(yōu)化的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產(chǎn)生新的個體再遺傳到下一代，選擇操作是建立在群體中個體的適應(yīng)度評估基礎(chǔ)上的；

29、s314：交叉運算：將交叉算子作用于群體；

30、s315：變異運算：將變異算子作用于群體，即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動，群體p(t)經(jīng)過選擇、交叉、變異運算之后得到下一代群體p(t+1)；

31、s316：終止條件判斷：若t＝t,則以進化過程中所得到的具有最大適應(yīng)度個體作為最優(yōu)解輸出，終止計算。

32、作為本發(fā)明的優(yōu)選方案，所述調(diào)速器的非線性數(shù)學(xué)模型考慮了機械扭矩、控制器積分增益、比例增益、導(dǎo)葉時間常數(shù)因素的影響。

33、作為本發(fā)明的優(yōu)選方案，采用r2指數(shù)作為模型性能評價指標(biāo)，以確保模型具有良好的擬合度和預(yù)測能力。

34、作為本發(fā)明的優(yōu)選方案，步驟s5包括以下具體步驟：

35、s51：實時監(jiān)測：實時監(jiān)測調(diào)速器的轉(zhuǎn)速、功率、流量、閘門開度關(guān)鍵參數(shù)；

36、s52：故障診斷：采用機器學(xué)習(xí)算法對實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析，識別調(diào)速器可能存在的故障類型；建立故障數(shù)據(jù)庫，存儲故障特征、故障原因和解決方法信息，為故障診斷提供支持；

37、s53：預(yù)警與報警：設(shè)計預(yù)警和報警機制，根據(jù)故障診斷結(jié)果和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，及時發(fā)出預(yù)警或報警信號；提供多種報警方式，包括聲音報警、燈光報警、短信報警，確保操作人員能夠及時收到報警信息；

38、s54：智能調(diào)度：根據(jù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和故障診斷結(jié)果，自動調(diào)整調(diào)速器的運行參數(shù)，以優(yōu)化發(fā)電效率和穩(wěn)定性；

39、s55：維護建議：設(shè)計維護計劃生成算法，自動生成維護計劃，根據(jù)調(diào)速器的運行歷史和故障記錄，提供針對性的維護建議；

40、s56：人機交互界面：提供人機交互界面，方便操作人員查看實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、故障診斷結(jié)果、預(yù)警報警信息、維護建議、操作指南和幫助文檔，指導(dǎo)操作人員正確使用智能操作與維護系統(tǒng)。

41、一種分布式水輪機調(diào)速器建模與識別系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集單元：用于實時采集水電輪機調(diào)速器的運行數(shù)據(jù)，包括閘門位置、水流速度、發(fā)電功率關(guān)鍵參數(shù)，通過高精度傳感器和快速記錄器實現(xiàn)數(shù)據(jù)的精確獲取，為后續(xù)建模和參數(shù)識別提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；

42、非線性數(shù)學(xué)模型建立單元：根據(jù)水輪機調(diào)速器的工作原理，考慮水流量、閘門位置和生成功率之間的非線性關(guān)系，建立調(diào)速器的非線性數(shù)學(xué)模型；

43、參數(shù)識別單元：基于建立的非線性數(shù)學(xué)模型，采用基于遺傳算法的參數(shù)識別算法對模型中的未知參數(shù)進行識別和優(yōu)化，通過不斷迭代和調(diào)整，使得模型輸出與實際運行數(shù)據(jù)之間的誤差達到最小，從而得到最準(zhǔn)確的參數(shù)值；

44、驗證與優(yōu)化單元：將識別得到的參數(shù)代入模型中，與實際運行數(shù)據(jù)進行對比驗證，根據(jù)驗證結(jié)果，對模型進行進一步優(yōu)化和調(diào)整，確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性；

45、智能操作與維護單元：提供友好的用戶交互界面，方便用戶查看模型參數(shù)、分析結(jié)果以及進行參數(shù)調(diào)整操作；實時監(jiān)測調(diào)速器的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在故障，確保水電站的穩(wěn)定運行。

46、一種電子設(shè)備，包括至少一個處理器，以及與處理器通信連接的至少一個存儲器；其中，存儲器存儲有可被處理器執(zhí)行的程序指令，處理器調(diào)用程序指令執(zhí)行上述任一所述的方法。

47、一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)存儲計算機指令，計算機指令使計算機執(zhí)行上述任一所述的方法。

48、本發(fā)明的有益效果為：

49、1.本發(fā)明提高了水輪機調(diào)速器的控制精度和響應(yīng)速度，使調(diào)速器能夠更好地適應(yīng)電力系統(tǒng)的變化需求，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。

50、2.本發(fā)明簡化了參數(shù)識別過程，降低了調(diào)速器系統(tǒng)開發(fā)和維護的成本，提高了系統(tǒng)的可維護性和可擴展性。

51、3.本發(fā)明為分布式水電站提供了一種高效、智能的調(diào)速器系統(tǒng)解決方案，有助于推動可再生能源的廣泛應(yīng)用和電力系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。