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常見問題解答

優(yōu)化發(fā)電機(jī)組的控制系統(tǒng)參數(shù)

返回 2024.12.11 來源:http://m.hdlelisa.com 0

優(yōu)化發(fā)電機(jī)組的控制系統(tǒng)參數(shù)是一個復(fù)雜的過程,涉及到多個方面的考量。以下是一些基于搜索結(jié)果的方法和策略:

Optimizing the control system parameters of a generator set is a complex process that involves multiple considerations. Here are some methods and strategies based on search results:

粒子群優(yōu)化算法(PSO):這是一種啟發(fā)式算法,通過模擬鳥群行為,采用隨機(jī)加速度權(quán)重跳出局部極值,具有形式簡潔、搜索能力較強(qiáng)、收斂速度快的特點(diǎn)和優(yōu)勢。可以采用PSO算法優(yōu)化直流近區(qū)光伏發(fā)電系統(tǒng)控制參數(shù),避免試湊法整定控制系統(tǒng)參數(shù)的不確定性和盲目性。

Particle Swarm Optimization (PSO): This is a heuristic algorithm that simulates bird swarm behavior and uses random acceleration weights to jump out of local optima. It has the characteristics and advantages of concise form, strong search ability, and fast convergence speed. PSO algorithm can be used to optimize the control parameters of DC near-field photovoltaic power generation system, avoiding the uncertainty and blindness of trial and error method in tuning control system parameters.

特征值分析:通過建立小信號模型并進(jìn)行特征值分析(根軌跡圖),可以得到各個特征值穩(wěn)定情況下的系統(tǒng)參數(shù)邊界值。在此基礎(chǔ)上,可以建立計(jì)及小干擾穩(wěn)定性、阻尼比和穩(wěn)定裕度的協(xié)調(diào)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。

Eigenvalue analysis: By establishing a small signal model and conducting eigenvalue analysis (root locus), the boundary values of system parameters under stable eigenvalues can be obtained. On this basis, a coordinated optimization objective function can be established that takes into account small disturbance stability, damping ratio, and stability margin.

回溯搜索算法(BSA):這是一種優(yōu)化算法,可以用于系統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化。通過仿真測試,對比分析參數(shù)優(yōu)化前后系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng),可以顯著提高系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)速度。

Backtracking Search Algorithm (BSA): This is an optimization algorithm that can be used for optimizing system parameters. By conducting simulation tests and comparing the dynamic response of the system before and after parameter optimization, the system's dynamic response speed can be significantly improved.

魯棒控制:在外界條件發(fā)生重大變化、被控系統(tǒng)內(nèi)部出現(xiàn)動態(tài)擾動的情況下,魯棒控制能夠保持良好的控制效果。H∞控制是燃煤發(fā)電機(jī)組控制中最常使用的魯棒控制理論。通過改進(jìn)不確定性權(quán)函數(shù)和性能權(quán)函數(shù),可以提升被控對象攝動時(shí)的魯棒性。

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Robust control: In the event of significant changes in external conditions or dynamic disturbances within the controlled system, robust control can maintain good control performance. H ∞ control is the most commonly used robust control theory in the control of coal-fired power generation units. By improving the uncertainty weight function and performance weight function, the robustness of the controlled object under perturbation can be enhanced.

系統(tǒng)集成與自動化:部署高精度傳感器,實(shí)時(shí)采集機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù),并采用數(shù)據(jù)分析工具對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,識別潛在的問題和優(yōu)化機(jī)會。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計(jì)模型對機(jī)組狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測,提前識別可能的故障或性能問題,減少停機(jī)時(shí)間。開發(fā)和應(yīng)用智能決策支持系統(tǒng),根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果自動調(diào)整操作策略,優(yōu)化機(jī)組運(yùn)行。

System integration and automation: Deploy high-precision sensors, collect real-time operational data of the unit, and use data analysis tools to process the real-time data, identify potential problems and optimization opportunities. Apply machine learning algorithms and statistical models to predict the status of the unit, identify potential faults or performance issues in advance, and reduce downtime. Develop and apply intelligent decision support systems to automatically adjust operational strategies and optimize unit operation based on real-time data and predicted results.

優(yōu)化算法設(shè)計(jì)和調(diào)整運(yùn)行模式:應(yīng)用優(yōu)化算法(如遺傳算法、粒子群優(yōu)化)設(shè)計(jì)和調(diào)整運(yùn)行模式,以最大化機(jī)組的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性。

Optimization algorithm design and adjustment of operating mode: Apply optimization algorithms (such as genetic algorithm, particle swarm optimization) to design and adjust operating modes to maximize the economy and stability of the unit.

無功控制策略:在光伏并網(wǎng)系統(tǒng)中,可以通過無功控制策略來優(yōu)化系統(tǒng)性能。例如,當(dāng)并網(wǎng)點(diǎn)電壓降低超出下限時(shí),可以采取投入交流濾波器等措施,增大光伏電站發(fā)出的無功功率,直至電壓滿足要求或光伏電站發(fā)出容性無功達(dá)到最大值。

Reactive power control strategy: In photovoltaic grid connected systems, reactive power control strategy can be used to optimize system performance. For example, when the voltage at the grid connection point drops beyond the lower limit, measures such as using an AC filter can be taken to increase the reactive power generated by the photovoltaic power station until the voltage meets the requirements or the capacitive reactive power generated by the photovoltaic power station reaches its maximum value.

通過上述方法,可以有效地優(yōu)化發(fā)電機(jī)組的控制系統(tǒng)參數(shù),提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度和經(jīng)濟(jì)性。

Through the above methods, the control system parameters of the generator set can be effectively optimized, improving the stability, response speed, and economy of the system.

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優(yōu)化發(fā)電機(jī)組的控制系統(tǒng)參數(shù)

優(yōu)化發(fā)電機(jī)組的控制系統(tǒng)參數(shù)是一個復(fù)雜的過程,涉及到多個方面的考量。以下是一些基于搜索結(jié)果的方法和策略:

Optimizing the control system parameters of a generator set is a complex process that involves multiple considerations. Here are some methods and strategies based on search results:

粒子群優(yōu)化算法(PSO):這是一種啟發(fā)式算法,通過模擬鳥群行為,采用隨機(jī)加速度權(quán)重跳出局部極值,具有形式簡潔、搜索能力較強(qiáng)、收斂速度快的特點(diǎn)和優(yōu)勢。可以采用PSO算法優(yōu)化直流近區(qū)光伏發(fā)電系統(tǒng)控制參數(shù),避免試湊法整定控制系統(tǒng)參數(shù)的不確定性和盲目性。

Particle Swarm Optimization (PSO): This is a heuristic algorithm that simulates bird swarm behavior and uses random acceleration weights to jump out of local optima. It has the characteristics and advantages of concise form, strong search ability, and fast convergence speed. PSO algorithm can be used to optimize the control parameters of DC near-field photovoltaic power generation system, avoiding the uncertainty and blindness of trial and error method in tuning control system parameters.

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回溯搜索算法(BSA):這是一種優(yōu)化算法,可以用于系統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化。通過仿真測試,對比分析參數(shù)優(yōu)化前后系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng),可以顯著提高系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)速度。

Backtracking Search Algorithm (BSA): This is an optimization algorithm that can be used for optimizing system parameters. By conducting simulation tests and comparing the dynamic response of the system before and after parameter optimization, the system's dynamic response speed can be significantly improved.

魯棒控制:在外界條件發(fā)生重大變化、被控系統(tǒng)內(nèi)部出現(xiàn)動態(tài)擾動的情況下,魯棒控制能夠保持良好的控制效果。H∞控制是燃煤發(fā)電機(jī)組控制中最常使用的魯棒控制理論。通過改進(jìn)不確定性權(quán)函數(shù)和性能權(quán)函數(shù),可以提升被控對象攝動時(shí)的魯棒性。

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