胡千佳 羅慶躍 鄒長春
(邵陽學院 湖南邵陽 422000)
在水輪機運行過程中,數字PID可對機組轉速進行調節,與傳統的機調和電調相比維護難度較小,同時可實現綜合自動化控制,應用優勢明顯。因此,對水輪機調速器PID調節規律進行詳細探究具有重要的現實意義。
水輪機調速器是由多個元件組成的,包括測量、放大、執行元件等,其調節對象為水輪機、發電機、引水系統等。在調速器PID的實際應用中,水輪機發電機組首先將轉速信號傳遞至需被測量的元件上,然后對元件的頻率信號進行測量,將其轉化為電壓信號,最后將該信號傳遞與給定信號進行比較,確定頻率偏差實際情況,并就此進行調節。調節指令被放大后,即可傳送至執行機構中,推動導水機構,與此同時,反饋元件還可將導葉開度的變化情況傳遞至加法器中。水輪機調節系統結構形式如圖1所示。

圖1 水輪機調節系統方塊圖
在水輪機運行過程中,調速器PID是一種常見控制方式,常規PID控制系統原理如圖2所示。

圖2 PID控制系統原理框圖
PID控制器是一種線性控制器,根據給定值r(t)以及實際輸c(t),即可確定偏差:

對于偏差比例(P)、積分(I)以及微分(D),可以根據線性組合形成控制量,然后對被控對象進行控制,其控制規律如下:

在上述公式中,KP、KI、Kd-比例、積分、微分增益。
PID控制方式可充分發揮KP、KI、Kd作用,由于其取值有所不同,比例、積分、微分的作用強弱也有區別。其中,KP能夠決定水輪機系統控制作用強弱,如果KP較小,則系統所需時間也較長,如果KP較大,系統相應所需時間較短,這樣很難保證系統運行穩定。有些被控對象具有自平衡特性和靜差,通過增加KP,可減少靜差,但是若KP較大,則動態性也會降低,進而影響閉環系統穩定性。另外,若KI過小,則會造成系統相應變慢,KI增大,則系統相應效率比較高,同時還可以對記憶誤差積分,進而消除靜差。如果Kd比較小,則微分效果比較差,隨著Kd增加,在受到非最小相位環節的影響下,反調節也會隨之增加。水輪機微分控制的優勢在于可對誤差進行微分處理,同時,對誤差變化的敏感度較強。
在被控過程對象參數的辨識和整定過程中,需采用辨識方法對數學模型進行計算,再應用整定算法確定控制器參數。如果辨識方法、整定算法不同,整定方案也會有所不同。參數模型辨識法、非參數模型辨識法是兩種常用的辨識辦法,其中,在對象參數模型辨識方法的應用中,首先需假定一種模型結構,然后根據極小化模型,確定函數模型參數。若事先無法確定模型結構,則首先需要采用結構辨識的辦法確定模型結構參數,然后再應用參數整定辦法實現參數優化。
基于對象模型辨識的參數整定操作便捷,由于對象模型中冗余信息量較大,因此,可能會對控制器參數整定造成不良影響,同時控制器參數并不是確定的,對此,首先需要對控制器進行整定處理,這樣才能夠包容對象模型,保障系統穩定性。根據對象輸出相應特征值來實現PID參數整定的辦法眾多,比如閉環Z-N方法、繼電整定法等等。
從運籌學角度而言,控制器參數整定指的是在一定的條件約束下,對控制器參數進行調整,從而使得某個目標函數能夠達最優值。在實際應用中,首先需提出合適的目標函數,采用尋優策略,對控制器參數進行整定,這樣才能夠反映出系統的調節情況:,式中,ts-指定過渡過程時間,ts0-參數x下系統過渡過程時間。,式中,Mp-指定超調量,M0p-參數X下系統超調量。
另外,還有一種目標函數是誤差目標函數:

在參數優化方面,主要有兩種方法,間接與直接優化。間接優化指的是首先寫出目標函數,然后根據函數取值的充分條件和必要條件,計算最優參數;直接優化指的是首先對參數空間進行分析,根據一定的規律尋找最優參數,據此所獲得的目標函數即為最小參數點。在參數優化時,無需被控對象的數學模型,只需采用試驗辦法,結合目標函數,即可獲得相關系統動態特征量。
但是,參數優化也有局限性,具體體現在尋優目標函數的提取和確定方面。在選擇目標函數過程中,無論是應用直接指定調節品質指標的方式,還是誤差積分型指標,都有一定的局限性。除此以外,由于控制系統具有多值性特征,因此,在參數優化方面也有不足。對此,還應該積極研究相關優化方式,妥善解決參數整定問題。
綜上所述,水輪機調速器PID技術發展迅速,在水電站機組調節控制中廣泛應用,微機調速器調節參數的整定難度較大,同時,不同水電站和機組的微機調速器參數整定方式都有所不同。對此,為了實現參數優化目標,要求水輪機發電機組工作人員學習先進技術,掌握調節辦法,充分發揮水輪機調速器的應用優勢。
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