Диссертация (1143719), страница 15
Текст из файла (страница 15)
Однако предлагаемые варианты всилу тех или иных недостатков не нашли широкого практического применения.Например, для определения )вн по методу фирмы ABB [48] необходимаинформация о внешнем угле нагрузки, а его расчет с учетом постоянногоизменения структуры ЭЭС является достаточно сложной задачей. Алгоритмыопределения внешнего индуктивного сопротивления, рассмотренные в [48],проработаны на уровне математических моделей и пока не имеют практическогоподтверждения.Тем не менее реализация адаптивного управления на основе НА возможна,если включить в диспетчерские программы замеры активной и реактивноймощностей и напряжения на шинах генератора при коррекции технологическогорежима работы электростанции. Современные автоматизированные системыконтроля и учета энергоресурсов позволяют осуществить это.
Кроме того, анализреальных режимов работы генератора с применением метода эквивалентирования116внешней сети показал, что наибольшее влияние на изменение )вн оказываетсоставоборудованияэлектростанции,подключенныйкединойЭЭС.Предварительный расчет всех возможных значений внешнего индуктивногосопротивлениядляразличногосоставаоборудованияэлектростанции,находящегося в эксплуатации, возможно, позволил бы решить проблемуадаптации САУВ к изменениям внешней сети. Конечным результатом такогоподхода является таблица, по которой в зависимости от режима работыэлектростанции, характеризуемого составом оборудования электростанции и егоподключением к ЭЭС, можно определить внешнее индуктивное сопротивлениедля каждого генератора.5.7 Выводы по главе 5.1.
На основе теории нечетких множеств разработан метод, позволяющийоценить эффективность адаптивных САУВ. Для этого предлагается ввести такойпоказатель как «степень адаптивности», который характеризует соответствиеобеспечиваемых критериев качества переходных процессов заданным приразличных параметрах объекта управления.2. Оценка эффективности применения нечеткого аппроксиматора припостроении адаптивных цифровых САУВ проводилась на основе моделированияпереходных процессов по управляющему и возмущающему воздействиям вразличных схемно-режимных условиях для нескольких типов генераторов.3. Для цифровых САУВ разработан быстродействующий метод расчетачастоты по мгновенным значениям статорного напряжения.4.
Несмотря на то, что нечеткий аппроксиматор был изначальноспроектирован для работы с системным стабилизатором, входными параметрамикоторогоявляютсямеханическоескольжениеиизбыточнаямощность(производная скольжения), адаптивные системы возбуждения на его основепоказали устойчивую работу с различными типами генераторов в исследуемыхдиапазонах изменения коэффициента усиления регулятора напряжения ивнешнего индуктивного сопротивления линии.1175.
Снижение качества переходных процессов рассмотренных адаптивныхСАУВ по сравнению с идеализированной структурой обусловлено заменойвходных переменных системного стабилизатора, а именно механической частотывращения на частоту напряжения, а также, применительно к структуре состатическим регулятором напряжения, амплитудно-фазовыми искажениямистабилизирующего сигнала по отклонению частоты. Наиболее эффективнуюработу нечеткий аппроксиматор показал в составе адаптивной САУВ састатическим регулятором напряжения.6. Повысить степень адаптации САУВ к изменениям параметров объектауправления«генератор-линия-ШБМ»итемсамымувеличитькачествопереходных процессов возможно при условии повторного синтеза нечеткогоаппроксиматора с учетом конкретной структуры регулятора и его входныхпеременных.7.
Проведенные исследования подтверждают эффективность методаопределения оптимальных коэффициентов системного стабилизатора с помощьюнечеткого аппроксиматора, а также возможность реализации адаптивных системуправления на его основе.118ЗАКЛЮЧЕНИЕОсновные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:1. Рассмотрены структуры современных российских цифровых АРВ.Показаны их основные недостатки. Сформулированы и обоснованы основныепричины, которые препятствуют получению оптимальных переходных процессовдаже в тех условиях, когда параметры внешней по отношению к генератору сетиостаются неизменными.2. Показана необоснованность применения термина «адаптивные» кнечетким и нейронечетким САУ, построенных на основе ПИД законарегулирования,вкоторыхвкачествевходныхсигналовиспользуютсярегулируемые и стабилизируемые переменные.
В случае нейронечетких системтермин «адаптация» характеризует метод автоматизированной настройки модели.Результатом гибридного обучения является жесткая, неизменяемая в процессеработы, нечеткая структура, обеспечивающая оптимальное управление только длярежима, характеризуемого обучающей выборкой.3. На основе теории нечетких множеств разработан метод построенияадаптивных САУВ, структура которых условно делится на две части: линейную инелинейную. Линейная часть адаптивной САУВ представлена АРВ, нелинейная −нечетким аппроксиматором.
Нечеткий аппроксиматор в зависимости от состоянияобъекта управления «генератор-линия-ШБМ» определяет оптимальную настройкуАРВ, тем самым обеспечивая заданные критерии качества переходных процессовдля всех схемно-режимных условий работы генератора. Кроме того, такаяструктура позволяет одновременно решить еще одну, не менее важную задачу:адаптацию САУВ к различным типам генераторов.4.
Введено понятие «идеализированный АРВ». Впервые для этой структурыпоказана теоретическая возможность реализации монотонных переходныхпроцессов одновременно по двум регулируемым переменным: по напряжениюстатора и по скольжению.5. В соответствии с разработанным методом построения адаптивных САУВ,для идеализированного АРВ проведен синтез нечеткого аппроксиматора, который119определяет оптимальную настройку АРВ для всех схемно-режимных условийработы генератора и адаптирует САУВ для работы с различными типамисинхронных генераторов.6.
В результате исследования полученной адаптивной САУВ выявлено, какдолжны изменяться коэффициенты каналов стабилизации АРВ от коэффициентаусиления регулятора напряжения , а также от параметров схемы «генераторлиния-ШБМ»,характеризуетсядляобеспеченияотсутствиемоптимальногоперерегулированиярегулирования,впереходномкотороепроцессестаторного напряжения и степенью затухания электромеханических колебанийравной 1.7. На математических моделях ЗАО НПП «Русэлпром - Электромаш»проведены верификация адаптивной САУВ и ее сравнение с регулятором «АРВРЭМ700».
На тех же моделях, на примере короткого замыкания, исследованыпереходные процессы при больших возмущающих воздействиях.8. Для цифровых САУВ разработан метод, позволяющий на каждойвыборке определять частоту и амплитудное значение напряжения на шинахгенератора.9. Проведено исследование совместной работы нечеткого аппроксиматора сцифровыми моделями, которые наиболее точно имитируют реальные АРВ.Основной целью этого исследования являлась оценка эффективности применениянечеткого аппроксиматора в адаптивных САУВ, у которых в качествестабилизирующих входных переменных используются отклонение частотынапряжения и ее производная.
В ходе исследования были разработаны моделицифровых адаптивных САУВ со статическим и астатическим регулятораминапряжения. Результаты исследования показали следующее:− обе адаптивные системы устойчивы при работе с различными типамигенераторов в исследуемых диапазонах изменения коэффициентаусилениярегуляторасопротивления линии.напряженияивнешнегоиндуктивного120− наиболее эффективной структурой является адаптивная САУВ састатическим регулятором напряжения.− снижение качества переходных процессов цифровых адаптивныхСАУВ по сравнению с идеализированной структурой обусловленозаменой входных переменных системного стабилизатора, а такжеапмлитудно-фазовыми искажениями стабилизирующего сигнала поотклонению частоты.− возможность практической реализации параметрической адаптациисистем управления на основе нечетких аппроксиматоров.10.
Предложен метод, позволяющий оценить эффективность адаптивныхсистем управления. Метод основан на расчете значения функции принадлежностипереходногопроцесса,оцениваемойадаптивнойсистемы,кмножеству«эталонный переходный процесс». Было предложено ввести такой показатель как«степень адаптивности», который характеризует соответствие обеспечиваемыхкритериев качества переходных процессов заданным при различных параметрахобъекта.В целом результаты диссертационной работы подтверждают эффективностьметода определения оптимальных коэффициентов АРВ с помощью нечеткогоаппроксиматора, а также возможность реализации адаптивных систем управленияна его основе [55]. Необходимо также отметить, что применение методапостроения адаптивных систем на основе нечеткого аппроксиматора неограничивается АРВ СГ, он может использоваться для автоматизации управленияразличными процессами.121СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1.
Айфичер Э. Цифровая обработка сигналов. Практический подход /Э.Айфичер, Б. Джервис– М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. –992 с.2. АндерсонП.Управлениеэнергосистемамииустойчивость/П.Андерсон, А. Фуад. −М.: Энергия, 1980. – 569 с.3. Андриевский Б.Р.Избранные главы теории автоматическогоуправления с примерами на языке MATLAB / Б.Р. Андриевский, А.Л.Фрадков.– СПб.: Наука, 2000. – 475 с.4. Ануфриев И.
Е. MATLAB 7 / И. Е. Ануфриев, А. Б. Смирнов, Е. Н.Смирнова.− СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 1104 с.5. Асаи К. Прикладные нечеткие системы / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи идр.; под ред. Т.Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно.− М: Мир, 1993.6. Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения.−Казань: Отечество, 2001.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
