BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水利發(fā)電控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

張　同　君

(中國(guó)電力工程有限公司，北京，100048)

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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水利發(fā)電控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

張同君

(中國(guó)電力工程有限公司，北京，100048)

在原有水利發(fā)電優(yōu)化控制系統(tǒng)中引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的最優(yōu)化建模和控制達(dá)到提高工作效率和電能質(zhì)量的效果。同時(shí)，通過(guò)對(duì)水利發(fā)電過(guò)程中甩負(fù)荷故障實(shí)驗(yàn)對(duì)該方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；水電機(jī)組；優(yōu)化控制系統(tǒng)；甩負(fù)荷故障分析；優(yōu)化實(shí)驗(yàn)

水利發(fā)電由于其所需的輔助設(shè)備數(shù)量較之火力發(fā)電和核電要少，且生產(chǎn)流程和處理方法相對(duì)來(lái)說(shuō)要簡(jiǎn)單[1～3]。水力發(fā)電相對(duì)于其他的發(fā)電方式，在很多方面存在巨大的優(yōu)勢(shì)如水力發(fā)電機(jī)組的啟動(dòng)速度和操作的難易程度等，同時(shí)由于操作簡(jiǎn)單，大大降低了改變輸出功率的難易程度。水力發(fā)電系統(tǒng)從整體上講是一個(gè)易于控制的系統(tǒng)[4,5]，雖然存在著非線性因素，但可以通過(guò)控制系統(tǒng)的自動(dòng)調(diào)節(jié)和參數(shù)優(yōu)化達(dá)到指定的控制效果，從而最終達(dá)到水利發(fā)電系統(tǒng)的自動(dòng)化控制[6,7]。隨著我國(guó)自動(dòng)化技術(shù)水平的日益提高，現(xiàn)有的自動(dòng)化裝備已經(jīng)允許和需要水電站控制系統(tǒng)的控制精度和響應(yīng)速度在根本上得到提高，從而實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量的飛躍和生產(chǎn)效率的實(shí)質(zhì)性的變化。自動(dòng)控制系統(tǒng)可以全方位自動(dòng)監(jiān)測(cè)整個(gè)電站的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，完成水文監(jiān)測(cè)、機(jī)組啟(停)控制、工程監(jiān)視、負(fù)荷的分配等全過(guò)程。

1　水利發(fā)電控制系統(tǒng)

主要包括質(zhì)量、能量和動(dòng)量守恒等方程的CFD方程，在本次研究中主要以求解控制方程的方式達(dá)到可以將水利發(fā)電過(guò)程中各個(gè)位置的物理量之間的復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)單化和模塊化的目的，從而最終可以確定漩渦分布特性、空化特性及脫流區(qū)等。

CFD控制方程中的質(zhì)量守恒方程(即連續(xù)性方程)表達(dá)了速度場(chǎng)與密度場(chǎng)之間相互制約的關(guān)系[8～10]。

(1)

當(dāng)流體流動(dòng)為定常流動(dòng)，流體看作不可壓縮均質(zhì)流體時(shí)可簡(jiǎn)化為:

(2)

CFD控制方程中動(dòng)量守恒方程(N-S方程):

(3)

CFD控制方程中能量守恒方程:

(4)

2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義是誤差反方向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是由Rumelhart于1986提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層、輸出層組成。各個(gè)層的神經(jīng)元之間互相連接，而同一層神經(jīng)元之間不連接，每一層神經(jīng)元狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài)，如果輸出層得到的不是理想輸出的結(jié)果，則進(jìn)入反向傳播，將誤差信號(hào)按原路返回，在返回通道中逐層修改權(quán)值。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)值的修正是通過(guò)delta學(xué)習(xí)法則進(jìn)行；神經(jīng)元激勵(lì)函數(shù)為Sigmoid函數(shù)，每層之間采用單向連接，信息傳播是雙向傳播。

圖1　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，圖中i為輸出層神經(jīng)元，j為隱層神經(jīng)元，k為輸出層神經(jīng)元。以3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，為了便于描述，先對(duì)如下變量進(jìn)行說(shuō)明：ui=(u1,u2,…,un)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量；yi=(y1,y2,…,yn)do=(d1,d2,…,dq)為期望輸出；wij為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層到隱層的連接權(quán)系數(shù)；wjk為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層到輸出層的連接權(quán)系數(shù)；k=1,2,…,m為樣本個(gè)數(shù)。

在多層感知器的基礎(chǔ)上增加反向誤差傳播信號(hào)，就可以處理非線性的信息，把這種網(wǎng)絡(luò)稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其主要思想是梯度下降法，就是在正向傳播時(shí)，每一層信息都是由低到高傳送到最高層，得到理想的數(shù)學(xué)期望；反向傳播是將誤差信號(hào)按原路返回，調(diào)整取值。其數(shù)學(xué)推導(dǎo)如下：

當(dāng)一個(gè)樣本(設(shè)為第ρ個(gè)樣本)輸入網(wǎng)絡(luò)并產(chǎn)生輸出時(shí)，均方差為各單元輸出誤差總和，即：

(5)

在所有樣本輸入第一次以后，總誤差為：

(6)

設(shè)ωsp為網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值，根據(jù)梯度下降法，權(quán)值修正量為：

(7)

增量方式下的權(quán)值修正量為：

(8)

針對(duì)輸出層：

(9)

(10)

可得

(11)

針對(duì)中間隱含層

(12)

圖2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程圖

(13)

所以有下式

(14)

同理，可以得到第一層的權(quán)值修正公式為

(15)

對(duì)于增益式的修正，上面各式中只是一項(xiàng)的權(quán)值修正量，而不是1～p的總和。上述數(shù)學(xué)推導(dǎo)即為BP網(wǎng)絡(luò)的算法原理，根據(jù)算法原理圖給出了算法流程(圖2)，可以看出BP網(wǎng)絡(luò)只依賴于結(jié)構(gòu)和權(quán)值的選取。

筆者利用現(xiàn)場(chǎng)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行離線建模，并將所得模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)和建模，所得到的數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)。結(jié)果表明，期望輸出和實(shí)際輸出之間的誤差很小，擬合效果比較理想(圖3～圖5)。

圖3　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化建模

圖4　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差曲線

圖5　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)度曲線

3　仿真分析

考慮到復(fù)雜的工作環(huán)境和不可預(yù)料的因素，系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中可能會(huì)遇到機(jī)組和系統(tǒng)解列的情形，一旦這種情況發(fā)生將會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)生甩負(fù)荷，轉(zhuǎn)速在短時(shí)間內(nèi)會(huì)急劇上升，最終會(huì)導(dǎo)致調(diào)速器關(guān)閉。系統(tǒng)所受影響消失以后，發(fā)電機(jī)組在控制系統(tǒng)的調(diào)節(jié)下會(huì)緩慢地回到系統(tǒng)的額定轉(zhuǎn)速。甩負(fù)荷故障的發(fā)生將會(huì)直接影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和所發(fā)電能的質(zhì)量。

為了驗(yàn)證本次提出的優(yōu)化控制方法可以在水利發(fā)電系統(tǒng)發(fā)生甩負(fù)荷的情況下，能夠快速的回歸到正常轉(zhuǎn)速，現(xiàn)根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)離散所采樣數(shù)據(jù)繪制轉(zhuǎn)速圖，如圖6所示。電站發(fā)電引水系統(tǒng)、蝸殼、尾水管及機(jī)組等主要參數(shù)如下: 機(jī)組慣性時(shí)間常數(shù)11.20 s，發(fā)電水頭55 m，發(fā)電機(jī)自調(diào)節(jié)系數(shù)0.12，額定轉(zhuǎn)速213.35 r/min，額定流量8.6 m/s，下游水位131.32 m。

圖6　基于離散采樣的甩負(fù)荷故障發(fā)生時(shí)系統(tǒng)的優(yōu)化控制

從圖7可已看出(縱坐標(biāo)為推動(dòng)水輪機(jī)的推動(dòng)壓力)，采用常規(guī)的PID控制系統(tǒng)效果不好，原因是系統(tǒng)在15 s時(shí)，發(fā)生了較大的超調(diào)量，并且采用PID控制方法的控制輸出曲線并沒有達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定效果，在80 s的時(shí)候出現(xiàn)了衰減震蕩；而圖8是采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的PID控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)在10 s處出現(xiàn)了超調(diào)，大大提高了系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間，并且該控制方法控制曲線表明，最終系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，并沒有出現(xiàn)各種震蕩，控制效果很好，控制系統(tǒng)穩(wěn)定。比較圖7，圖8可以看出：采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的PID控制系統(tǒng)，它有較小的超調(diào)量，并且控制系統(tǒng)是穩(wěn)定的，而且在一定程度上解決了控制系統(tǒng)滯后的問(wèn)題。

圖7　采用常規(guī)PID控制系統(tǒng)的仿真曲線

圖8　采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的PID控制系統(tǒng)的仿真曲線

4　結(jié)　　論

本次研究將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到水力發(fā)電控制系統(tǒng)中，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。通過(guò)建模所得到的數(shù)學(xué)模型進(jìn)一步控制系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)表明，優(yōu)化后的控制系統(tǒng)在面對(duì)突發(fā)的故障時(shí)，能夠保持系統(tǒng)的平穩(wěn)性和穩(wěn)定性，在一定時(shí)間內(nèi)可以恢復(fù)到額定狀態(tài)。

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(責(zé)任編輯：朱寶昌)

Application of BP Neural Network in Control System of Water Power

ZHANG Tongjun

(China National Electric Engineering Co., Ltd, Beijing, 100048, China)

BP neural network was recruited into hydroelectric power optimization control system in order to promote working efficiency as well as to improve power quality by modeling of the system. Meanwhile, the effectiveness of new system was verified by load rejection failure experiments in the process of hydroelectric power.

BP neural network；hydroelectric power unit；optimization control system；load shedding fault analysis；optimized experiment

10.3969/J.ISSN.1672-7983.2016.01.011

2016-03-11

TP273

A

1672-7983(2016)01-0062-04

張同君(1987-)男，助理工程師，碩士。主要研究方向：水電行業(yè)建設(shè)的現(xiàn)場(chǎng)施工及管理。