張亞飛，李明治，李春蘭，王 潔

（1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 機電工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊830052；2.國網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學(xué)研究院，新疆 烏魯木齊830000）

0 引 言

隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷開展，如何保證就地設(shè)備穩(wěn)定運行成為了國內(nèi)外的研究熱點。變電站的電磁干擾和自然環(huán)境的惡劣程度都影響著二次設(shè)備的使用壽命和靈敏度[1]。

匯控小室承載著變電站信息傳遞、在線監(jiān)測的任務(wù)，是智能變電站平穩(wěn)運行的樞紐，合適的匯控小室溫度控制系統(tǒng)能夠大幅度地減少智能變電站的故障、誤動率，而匯控小室的溫度控制系統(tǒng)的難點為，其本身沒有保溫層且室體采用金屬材料來保證防電磁干擾能力，其溫度控制系統(tǒng)的溫濕度、太陽輻射等參數(shù)都具有很強的耦合性，是一種非線性、大慣性、大滯后和時變的復(fù)雜系統(tǒng)[2-3]。

PID控制簡單靈活，魯棒性好被工業(yè)控制領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。而傳統(tǒng)PID控制方法由于其參數(shù)固定不具備智能手段，因此不適用于復(fù)雜控制系統(tǒng)[4]。隨著智能控制的發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)者針對傳統(tǒng)PID提出了多種智能控制手段，例如文獻[5]使用自整定功能PID分析黑體溫度控制系統(tǒng)，該方法可以在一定程度上消除環(huán)境對黑體溫度的影響，但依賴整定法則計算的PID參數(shù)不夠靈活。文獻[6]使用專家PID控制油液溫度，該控制類型具有不依賴系統(tǒng)類型、不敏感的優(yōu)點，但在極端情況下快速調(diào)整性能較差，且PID參數(shù)基于專家經(jīng)驗具有一定的局限性。文獻[7]使用模糊PID設(shè)計并實現(xiàn)了一個溫度控制系統(tǒng)，該控制系統(tǒng)能夠在沒有人工干預(yù)的情況下自動調(diào)節(jié)系統(tǒng)的PID參數(shù)，使系統(tǒng)具有更好的動態(tài)性能，但該控制系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時間較長。文獻[8]基于改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對溫室溫度進行調(diào)節(jié)控制，仿真結(jié)果表明，改進的BP-PID算法調(diào)節(jié)時間短、波動小、抗擾性強，但在強磁場、外界溫度干擾強的控制環(huán)境下有短暫精度控制誤差。

隨著BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制系統(tǒng)的應(yīng)用不斷成熟，通過引入分層神經(jīng)元權(quán)值實現(xiàn)了神經(jīng)元對網(wǎng)絡(luò)的輸出（PID參數(shù)）不斷改進，完成了PID參數(shù)的自動調(diào)整，提升了控制系統(tǒng)應(yīng)對復(fù)雜自然環(huán)境變化的能力[9-13]。本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法對新疆地區(qū)極端自然環(huán)境下的智能變電站匯控小室的溫度控制系統(tǒng)進行優(yōu)化，實現(xiàn)控制精度優(yōu)于目前匯控小室且適合日常工況要求的匯控小室智能溫度控制系統(tǒng)。

1 匯控小室溫度控制系統(tǒng)模型

1.1 匯控小室特性分析

為了使問題簡化，假設(shè)柜體溫度分布均勻，用集中參數(shù)描述匯控小室柜體。簡化后的模型如圖1所示。

圖1 匯控小室簡化模型

分析圖1可知，匯控小室柜內(nèi)的溫度變化率=進入柜內(nèi)的熱量+設(shè)備散熱量+環(huán)境向柜內(nèi)的傳熱量-柜內(nèi)排出熱量，其數(shù)學(xué)模型為：

由熱力學(xué)定律可知，空調(diào)系統(tǒng)熱交換公式為：

式中：M為每秒送風(fēng)質(zhì)量，M=Lρ，L為送風(fēng)量，單位為m3/s，ρ為密度，單位為kg/m3；C為比熱容，其中，C1為環(huán)境空氣比熱，C2為匯控小室柜內(nèi)空氣比熱；t為溫度。實驗變電站的匯控小室為鐵合金雙層平壁結(jié)構(gòu)，由傅里葉定律可知，多層平壁導(dǎo)熱量為：

式中：t1為高溫壁面溫度；t2為低溫壁面溫度；b為介質(zhì)壁厚；S為傳熱面積；λ為導(dǎo)熱系數(shù)。由式（1）～式（3）可得：

式中：R為介質(zhì)熱阻，R總=R1+R2+…+Rn，Rn=bn λnS；β為介質(zhì)傳熱衰減系數(shù)。式（4）經(jīng)整理得：

對式（5）提取公因式，設(shè)K，T為匯控小室的放大系數(shù)和時間常數(shù)，其表達式分別如下：

設(shè)匯控小室溫度控制系統(tǒng)干擾源為Q擾，Q擾=Q2+Q3，折合成溫度可表示為：t擾=t內(nèi)+t外，由式（4）提取公因子可知t內(nèi)，t外分別為：

綜上，式（5）可以表示為：

將輸入信號作為時間函數(shù)，零初始條件下對式（10）進行拉氏變換，可得匯控小室傳遞函數(shù)為：

1.2 溫度控制系統(tǒng)模型

溫度控制存在滯后，設(shè)匯控小室的滯后時間Γ為540 s/N，時間常數(shù)T取90 min/N，N為換氣次數(shù)，單位為次/h，放大系數(shù)K可由經(jīng)驗公式計算：

式中：a，b，c分別為匯控小室柜體的長、寬、高。匯控小室空調(diào)系統(tǒng)的空氣流量為420 m3/h，匯控小室的長、寬、高分別為2 m、1.5 m、2.5 m，則匯控小室的換氣次數(shù)N為56次/h，滯后時間Γ為9.64 s，時間常數(shù)T為96.4，放大系數(shù)K為0.47，綜上，匯控小室的傳遞函數(shù)為：

2 BPNN-PID控制器

2.1 控制系統(tǒng)架構(gòu)

為了實現(xiàn)對柜內(nèi)溫度的有效控制，文中設(shè)計了一種基于BPNN-PID的溫度控制系統(tǒng)架構(gòu)，如圖2所示。

圖2 基于BPNN-PID的匯控小室溫度控制系統(tǒng)架構(gòu)圖

該架構(gòu)包含了控制變量的選取和BPNN-PID控制器的設(shè)計，其中控制變量的選取通過分析匯控小室的熱力學(xué)特性，分析影響柜內(nèi)溫度的操作變量為Δv與Δd；BPNN-PID控制器的設(shè)計主要包括確定控制器輸入、輸出和控制器結(jié)構(gòu)，其中，控制器的輸入為T期望和T實際。

式中e(t)為誤差量。BPNN-PID的輸出為u(t)，增量式PID的控制輸出為：

基于BPNN-PID的溫度控制系統(tǒng)通過計算準確的控制變量u(k)，使匯控小室內(nèi)溫度輸出能跟蹤給定的T期望。

2.2 BPNN-PID溫度控制器

由于溫度控制中存在大延遲等復(fù)雜干擾條件，文中利用BPNN不斷訓(xùn)練更新逼近適合于工況下的PID參數(shù)，BPNN拓撲結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 基于BPNN的匯控小室溫度控制系統(tǒng)架構(gòu)圖

如圖3所示，第j層為輸入層，該層有m個神經(jīng)元，代表BPNN的輸入變量的個數(shù)，其輸出表達式為：

式中Ojm(t)表示t時刻j層神經(jīng)元的輸入。第i層為隱含層，隱含層共有n個神經(jīng)元，該層第n個神經(jīng)元的輸出為：

式中：wij為輸入層對隱含層的加權(quán)系數(shù)；f(x)函數(shù)為Sigmoid活化函數(shù)。第l層為輸出層，其輸出表達式為：

式中：wil為隱含層對輸出層的加權(quán)系數(shù)；g(x)函數(shù)為輸出神經(jīng)元活化函數(shù)。

為了保證BPNN-PID控制器具有適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的功能，采用梯度下降法與慣性項結(jié)合的方式修正加權(quán)系數(shù)，由此可得BPNN更新加權(quán)值為：

式中：η為BPNN控制器的學(xué)習(xí)率；α為慣性系數(shù)。

2.3 BPNN-PID控制器

通過上述原理，基于BPNN-PID的智能匯控小室溫度控制系統(tǒng)的計算過程可總結(jié)為：

1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化：本文設(shè)計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用4-5-3結(jié)構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率經(jīng)多次測驗為η=0.95，慣性系數(shù)α=0.05。

2）計算時刻誤差e(t)。

3）若采樣 期望=1，則通過式（16）～式（18）計算BPNN輸出參數(shù)Kp，Ki，Kd。

4）若采樣 期望≠1，則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)實際環(huán)境反饋監(jiān)測結(jié)果進行學(xué)習(xí)，通過式（19），式（20）更新權(quán)值，進行PID參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整。本文設(shè)計的BPNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 本文BPNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

綜上，BPNN可通過訓(xùn)練和計算完成對復(fù)雜環(huán)境情況下小室內(nèi)溫度的逼近，實現(xiàn)對小室溫度的控制。為進一步提高小室內(nèi)溫度的控制精度，需要對BPNN權(quán)值進行更新，保證柜內(nèi)溫度的控制效果。

3 實驗、仿真與分析

3.1 監(jiān)測結(jié)果

監(jiān)測實驗在新疆某變電站進行，實驗樣本為220 kV開關(guān)場二號智能匯控小室，實驗日期為2018年12月22日—24日和2019年7月17日—18日，將冬季和夏季兩個極端環(huán)境溫度作為外界溫度干擾。冬季和夏季實驗的數(shù)據(jù)曲線如圖5，圖6所示。

圖5 冬季智能匯控小室室內(nèi)溫度監(jiān)測

圖6 夏季智能匯控小室室內(nèi)溫度監(jiān)測

分析圖5，圖6可知：冬、夏季的室內(nèi)平均溫度分別為-8.9℃、31.7℃。冬季室內(nèi)監(jiān)測溫度最低值為-14℃，最高值為-5℃。夏季室內(nèi)監(jiān)測溫度最低值為28.5℃，最高值為35.6℃。冬季、夏季每次開關(guān)室門，系統(tǒng)調(diào)整時間約為1 h。

3.2 仿真對比結(jié)果

以本文計算出的匯控小室傳遞函數(shù)為研究對象，見式（13），在Matlab平臺進行仿真驗證基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的溫度控制系統(tǒng)控制效果。BPNN-PID控制器輸出參數(shù)如圖7所示。

圖7 控制器輸出PID參數(shù)曲線

BPNN-PID仿真采樣/期望值與匯控小室原控制器夏季、冬季控制對比結(jié)果如圖8所示。

圖8 輸入與實際控制輸出對比曲線

由圖8可知：智能匯控小室原控制系統(tǒng)在夏季的控制水平較差，在冬季其控制精度過低，波動極大，原控制系統(tǒng)達到穩(wěn)定最短時間需要4 750 s；本文設(shè)計的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器在智能匯控小室的溫度控制方面取得了較好的成效，超調(diào)量低、誤差較小、魯棒性更強，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力能夠使其適應(yīng)外界復(fù)雜情況進行調(diào)節(jié)，為設(shè)備的平穩(wěn)運行提供了良好的工作環(huán)境，系統(tǒng)受外界溫度干擾后調(diào)節(jié)時間為800 s，與原控制系統(tǒng)相比，BPNN-PID控制器響應(yīng)速度提升了83.16%，具有較好的動、靜態(tài)性能。

4 結(jié) 語

通過分析得到變電站智能匯控小室的傳遞函數(shù)，并通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)性和更新性整定PID參數(shù)，對比分析了BPNN-PID控制器和原智能匯控小室內(nèi)控制器的控制效果，仿真結(jié)果顯示：BPNN-PID控制器的響應(yīng)時間短、超調(diào)量低、魯棒性更強，因此本文提出的BPNNPID控制器能顯著提高智能匯控小室溫度系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)速度，能夠為室內(nèi)自動化元件平穩(wěn)運行提供一個良好的運行環(huán)境。