張　同　君

(中國電力工程有限公司，北京，100048)

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BP神經(jīng)網(wǎng)絡在水利發(fā)電控制系統(tǒng)中的應用

張同君

(中國電力工程有限公司，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)絡方法，通過對系統(tǒng)的最優(yōu)化建模和控制達到提高工作效率和電能質量的效果。同時，通過對水利發(fā)電過程中甩負荷故障實驗對該方法的有效性進行了驗證。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡；水電機組；優(yōu)化控制系統(tǒng)；甩負荷故障分析；優(yōu)化實驗

水利發(fā)電由于其所需的輔助設備數(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來說要簡單[1～3]。水力發(fā)電相對于其他的發(fā)電方式，在很多方面存在巨大的優(yōu)勢如水力發(fā)電機組的啟動速度和操作的難易程度等，同時由于操作簡單，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，但可以通過控制系統(tǒng)的自動調節(jié)和參數(shù)優(yōu)化達到指定的控制效果，從而最終達到水利發(fā)電系統(tǒng)的自動化控制[6,7]。隨著我國自動化技術水平的日益提高，現(xiàn)有的自動化裝備已經(jīng)允許和需要水電站控制系統(tǒng)的控制精度和響應速度在根本上得到提高，從而實現(xiàn)電能質量的飛躍和生產(chǎn)效率的實質性的變化。自動控制系統(tǒng)可以全方位自動監(jiān)測整個電站的實時數(shù)據(jù)，完成水文監(jiān)測、機組啟(停)控制、工程監(jiān)視、負荷的分配等全過程。

1　水利發(fā)電控制系統(tǒng)

主要包括質量、能量和動量守恒等方程的CFD方程，在本次研究中主要以求解控制方程的方式達到可以將水利發(fā)電過程中各個位置的物理量之間的復雜問題簡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控制方程中的質量守恒方程(即連續(xù)性方程)表達了速度場與密度場之間相互制約的關系[8～10]。

(1)

當流體流動為定常流動，流體看作不可壓縮均質流體時可簡化為:

(2)

CFD控制方程中動量守恒方程(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)絡建模

BP神經(jīng)網(wǎng)絡定義是誤差反方向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡。它是由Rumelhart于1986提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡結構，BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱層、輸出層組成。各個層的神經(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果，則進入反向傳播，將誤差信號按原路返回，在返回通道中逐層修改權值。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡中權值的修正是通過delta學習法則進行；神經(jīng)元激勵函數(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)絡結構

BP網(wǎng)絡結構如圖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)絡為例，為了便于描述，先對如下變量進行說明：ui=(u1,u2,…,un)為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入變量；yi=(y1,y2,…,yn)do=(d1,d2,…,dq)為期望輸出；wij為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層到隱層的連接權系數(shù)；wjk為神經(jīng)網(wǎng)絡隱層到輸出層的連接權系數(shù)；k=1,2,…,m為樣本個數(shù)。

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

當一個樣本(設為第ρ個樣本)輸入網(wǎng)絡并產(chǎn)生輸出時，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ωsp為網(wǎng)絡中的權值，根據(jù)梯度下降法，權值修正量為：

(7)

增量方式下的權值修正量為：

(8)

針對輸出層：

(9)

(10)

可得

(11)

針對中間隱含層

(12)

圖2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法流程圖

(13)

所以有下式

(14)

同理，可以得到第一層的權值修正公式為

(15)

對于增益式的修正，上面各式中只是一項的權值修正量，而不是1～p的總和。上述數(shù)學推導即為BP網(wǎng)絡的算法原理，根據(jù)算法原理圖給出了算法流程(圖2)，可以看出BP網(wǎng)絡只依賴于結構和權值的選取。

筆者利用現(xiàn)場所采集的數(shù)據(jù)進行離線建模，并將所得模型對系統(tǒng)進行預測和建模，所得到的數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)進行比對。結果表明，期望輸出和實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)絡的優(yōu)化建模

圖4　BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測誤差曲線

圖5　BP神經(jīng)網(wǎng)絡適應度曲線

3　仿真分析

考慮到復雜的工作環(huán)境和不可預料的因素，系統(tǒng)在運行過程中可能會遇到機組和系統(tǒng)解列的情形，一旦這種情況發(fā)生將會導致系統(tǒng)發(fā)生甩負荷，轉速在短時間內會急劇上升，最終會導致調速器關閉。系統(tǒng)所受影響消失以后，發(fā)電機組在控制系統(tǒng)的調節(jié)下會緩慢地回到系統(tǒng)的額定轉速。甩負荷故障的發(fā)生將會直接影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和所發(fā)電能的質量。

為了驗證本次提出的優(yōu)化控制方法可以在水利發(fā)電系統(tǒng)發(fā)生甩負荷的情況下，能夠快速的回歸到正常轉速，現(xiàn)根據(jù)現(xiàn)場離散所采樣數(shù)據(jù)繪制轉速圖，如圖6所示。電站發(fā)電引水系統(tǒng)、蝸殼、尾水管及機組等主要參數(shù)如下: 機組慣性時間常數(shù)11.20 s，發(fā)電水頭55 m，發(fā)電機自調節(jié)系數(shù)0.12，額定轉速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荷故障發(fā)生時系統(tǒng)的優(yōu)化控制

從圖7可已看出(縱坐標為推動水輪機的推動壓力)，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，發(fā)生了較大的超調量，并且采用PID控制方法的控制輸出曲線并沒有達到一個穩(wěn)定效果，在80 s的時候出現(xiàn)了衰減震蕩；而圖8是采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模的PID控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)在10 s處出現(xiàn)了超調，大大提高了系統(tǒng)響應時間，并且該控制方法控制曲線表明，最終系統(tǒng)穩(wěn)定運行，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)絡建模的PID控制系統(tǒng)，它有較小的超調量，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)絡建模的PID控制系統(tǒng)的仿真曲線

4　結　　論

本次研究將神經(jīng)網(wǎng)絡應用到水力發(fā)電控制系統(tǒng)中，根據(jù)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集并利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行數(shù)學建模。通過建模所得到的數(shù)學模型進一步控制系統(tǒng)。實驗表明，優(yōu)化后的控制系統(tǒng)在面對突發(fā)的故障時，能夠保持系統(tǒng)的平穩(wěn)性和穩(wěn)定性，在一定時間內可以恢復到額定狀態(tài)。

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(責任編輯：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)建設的現(xiàn)場施工及管理。