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    基于遺傳規(guī)劃的協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)控制器設(shè)計

    2011-05-24 07:56:48侯欽鵬
    山東電力技術(shù) 2011年2期
    關(guān)鍵詞:被控定值閉環(huán)

    侯欽鵬

    (國網(wǎng)技術(shù)學(xué)院,山東 濟(jì)南 250002)

    0 引言

    大型火電機(jī)組的協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)在實現(xiàn)整個電網(wǎng)自動調(diào)度與管理中起著關(guān)鍵性作用,是實現(xiàn)電力生產(chǎn)自動化的基礎(chǔ)。協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)是一個多變量控制系統(tǒng)。常規(guī)的設(shè)計方法是根據(jù)被控對象的耦合關(guān)系,設(shè)計簡單的補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)來消除和削弱相互間的關(guān)聯(lián)和耦合,把多變量控制問題轉(zhuǎn)化為多個單變量控制問題來處理,采用單變量控制的方法對機(jī)爐主控制器進(jìn)行設(shè)計。這種設(shè)計方法本質(zhì)上并沒有把機(jī)爐對象作為一個整體來考慮,而且由于缺乏適合現(xiàn)場應(yīng)用的高效的對象特性獲取方法和控制器參數(shù)整定方法,使得最后的控制器不能夠滿足協(xié)調(diào)控制高質(zhì)量的控制要求,結(jié)合大型燃煤火電機(jī)組的特點,提出了一種基于遺傳規(guī)劃的優(yōu)化控制策略。該策略根據(jù)大型機(jī)組協(xié)調(diào)控制對象的特性,利用遺傳規(guī)劃搜索滿足當(dāng)前條件的最優(yōu)控制律,設(shè)計滿足高質(zhì)量控制要求的控制器。

    1 遺傳規(guī)劃

    1.1 遺傳規(guī)劃簡介

    遺傳規(guī)劃(genetic programming)是在20世紀(jì)90年代初由美國斯坦佛大學(xué)的J.R.Koza提出的,作為進(jìn)化算法的一個分支,不僅具有全局搜索、與目標(biāo)梯度信息無關(guān)、群體搜索等進(jìn)化算法的一般優(yōu)點,而且與遺傳算法(GA)中將問題解編碼成固定長度的字符串不同。遺傳規(guī)劃(GP)使用更加靈活的樹結(jié)構(gòu)(S-表達(dá)式)來表示解空間。遺傳規(guī)劃進(jìn)化的對象是一個表示為動態(tài)樹結(jié)構(gòu)的個體組成的群體,樹的結(jié)點是由終結(jié)點、原始函數(shù)與運(yùn)算符組成。例如函數(shù)f(x)=x2+ax+b可以表示為圖1。 圖中a,b,x為終結(jié)點,通常是變量和常量,可以看作是表達(dá)式的輸入量;其余節(jié)點就可以是算術(shù)運(yùn)算符、布爾運(yùn)算符以及任何其他定義的函數(shù)。GP與GA的演化流程基本一致,只是GP通過隨機(jī)交換雙親的一部分子樹來實現(xiàn)交叉操作,產(chǎn)生新的個體。

    圖1 個體的樹形表示法

    GP是一種獨(dú)立于問題域的弱方法,是一種與領(lǐng)域無關(guān),機(jī)械的搜索解空間的方法,通過增加個體的復(fù)雜性,極大地拓廣了傳統(tǒng)的GA應(yīng)用范圍。

    1.2 遺傳規(guī)劃的基本思想

    遺傳規(guī)劃把不同領(lǐng)域的問題都?xì)w結(jié)為尋找滿足給定約束的計算機(jī)程序發(fā)現(xiàn)問題,而解決這類問題可視為在可能的程序空間中尋找最優(yōu)或滿意的計算機(jī)程序。

    遺傳規(guī)劃的基本思想是:隨機(jī)產(chǎn)生一個適用于所給問題環(huán)境的初始種群,即搜索空間,種群中的每個個體為樹狀結(jié)構(gòu),計算每個個體的適應(yīng)值;依據(jù)達(dá)爾文的進(jìn)化原則,選擇遺傳算子(復(fù)制、交叉、變異等)對種群不斷進(jìn)行迭代優(yōu)化,直到在某一代上找到最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。

    遺傳規(guī)劃的設(shè)計的步驟如下:

    1)生成由一個問題的函數(shù)和終止結(jié)點集合而成的初始種群。初始種群由眾多個體組成,每個個體依據(jù)某種規(guī)則隨機(jī)產(chǎn)生。

    2)計算每個個體的適應(yīng)度值,判斷是否符合迭代終止準(zhǔn)則。如果不滿足,通過以下三種方法生成新的種群:

    復(fù)制:將現(xiàn)有個體復(fù)制到新種群中。

    交叉:交換兩個父個體的隨機(jī)選定部分,生成新種群中的新的子個體。

    假設(shè)兩個樹結(jié)構(gòu)父個體(a)、(b),如圖2所示,隨機(jī)選擇交叉點位置,得到的子個體為(c)、(d)。

    變異:改變個體的隨機(jī)選中部分,產(chǎn)生新的個體。

    圖2 GP的交叉操作

    直到新的種群中能夠找到滿足迭代終止準(zhǔn)則的個體,迭代結(jié)束。滿足終止準(zhǔn)則的個體就是要解決問題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。

    GP算法解決優(yōu)化問題的前提是問題的解必須能夠用函數(shù)集和終止符集來表示,并且該問題可以確定的判斷解的優(yōu)劣,即能夠給出適應(yīng)度準(zhǔn)則。

    遺傳規(guī)劃算法的工作原理如圖3。

    圖3 遺傳規(guī)劃的工作原理

    2 燃煤大型火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制對象模型

    協(xié)調(diào)控制的被控對象是鍋爐和汽輪發(fā)電機(jī)組組成的機(jī)組,可以簡化成一個雙入雙出的的多變量對象。以一臺國產(chǎn)300 MW直流鍋爐單元機(jī)組為例,為簡化起見,沒有考慮機(jī)組的電功率控制回路,而只考慮了主蒸汽壓力和中間點溫度兩個回路之間的協(xié)調(diào)。對象的方框圖如圖4所示。

    圖4 單元機(jī)組被控對象方框圖

    被控系統(tǒng)的動態(tài)傳遞函數(shù)表示為:

    式中:PT為主蒸汽壓力;T為中間點溫度;W為鍋爐給水量;B為燃料量;G11(s)、G12(s)為主蒸汽壓力PT對鍋爐給水量W及燃料量B的傳遞函數(shù);G21(s)、G22(s)為中間點溫度T對鍋爐給水量W及燃料量B的傳遞函數(shù)。各環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)為

    3 控制器設(shè)計

    3.1 被控對象的仿真模型

    該機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的采樣周期是1s,被控對象的數(shù)學(xué)模型為:

    3.2 遺傳規(guī)劃參數(shù)選取

    假設(shè)控制量可以表示為

    因此可以選擇GP的函數(shù)集為{+,-,×,z-1},終點集為{U,E,C};其中z-1為后算因子,C為常數(shù)項。選取種群規(guī)模為50,S—表達(dá)式最大樹深為8。每次調(diào)用GP時,初始種群按如下方式生成:30%是上次演化所得的優(yōu)秀個體,其他是通過交叉和變異隨機(jī)生成的新個體。

    適應(yīng)度函數(shù)選取為

    式中:R1,R2為給定值;y1,y2為系統(tǒng)的輸出;N為預(yù)測步數(shù)。

    程序運(yùn)算終止條件是:超過最大迭代步數(shù)或者適應(yīng)度函數(shù)值小于一個極小值。

    3.3 控制器設(shè)計和仿真結(jié)果

    根據(jù)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)被控對象的特性,確定控制器的初始結(jié)構(gòu)為

    根據(jù)控制器結(jié)構(gòu)確定S-表達(dá)式的最大樹深為8。其中控制器結(jié)構(gòu)式中u1,u2為控制量,Δe1,Δe2為輸出值與給定值的差,a1,b1……g2,h2為待確定參數(shù)。

    根據(jù)前面提到的遺傳規(guī)劃算法尋找到一組前面提到的適應(yīng)度函數(shù)下的控制器參數(shù)的最優(yōu)值:

    在上面得到的控制器的作用下,被控對象在主蒸汽壓力定值擾動下的閉環(huán)響應(yīng)曲線和中間點溫度定值擾動下的閉環(huán)響應(yīng)曲線如圖5和圖6所示。

    圖5 主蒸汽壓力定值擾動下的閉環(huán)響應(yīng)曲線

    圖6 中間點溫度定值擾動下的閉環(huán)響應(yīng)曲線

    從圖中可以看出,系統(tǒng)的閉環(huán)特性以及調(diào)節(jié)時間、超調(diào)量和衰減率等控制品質(zhì)都能夠滿足工程上高質(zhì)量的應(yīng)用要求。整個控制過程平穩(wěn),升負(fù)荷造成的主汽壓力波動在允許范圍內(nèi)。

    3.4 同PID控制器的比較

    根據(jù)遺傳規(guī)劃算法的特點還可以得到應(yīng)用于本文提到的協(xié)調(diào)控制對象的傳統(tǒng)PID控制器,設(shè)計控制器結(jié)構(gòu)為

    同上面的控制器設(shè)計一致,u1,u2為控制量,Δe1,Δe2為輸出與給定的差,其他為待定參數(shù)。同樣根據(jù)前面提到的遺傳規(guī)劃算法得到一組控制器參數(shù)的最優(yōu)值:

    被控對象在主蒸汽壓力定值擾動下的閉環(huán)響應(yīng)曲線和中間點溫度定值擾動下的閉環(huán)響應(yīng)曲線如圖7和圖8所示。

    圖7 主蒸汽壓力定值擾動下的閉環(huán)響應(yīng)曲線

    圖8 中間點溫度定值擾動下的閉環(huán)響應(yīng)曲線

    從圖中可以看到通過遺傳規(guī)劃算法得到的傳統(tǒng)PID控制器依然具有很好的控制品質(zhì),超調(diào)量和調(diào)節(jié)時間等都能夠滿足工程上高質(zhì)量控制要求,定值擾動下的波動也在允許范圍內(nèi)。

    但是將兩種控制器的控制效果進(jìn)行比較,可以明顯看到前面得到的控制器的控制效果更好。

    4 結(jié)論

    針對火電燃煤機(jī)組協(xié)調(diào)控制中存在的被控對象復(fù)雜,多變量系統(tǒng)耦合性強(qiáng),因而造成的控制系統(tǒng)難以實現(xiàn)工程上高質(zhì)量控制品質(zhì)的要求,提出一種高效簡單的控制器設(shè)計方案。從仿真結(jié)果可以看出,被控對象在該控制器的作用下具有良好的閉環(huán)動態(tài)特性。并且通過和PID控制器做比較,在超調(diào)量以及定值擾動下的波動值都跟能符合現(xiàn)場高質(zhì)量的控制要求。因此,遺傳規(guī)劃算法在協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)控制器的設(shè)計上是可行的。

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