一种基于改进单神经元PID算法的小水电机组频率调节方法
申请人信息
- 申请人:广东云舜综合能源科技有限公司
- 申请人地址:512000 广东省韶关市武江区沐溪大道168号韶关市辉越科技创业服务有限公司科研服务楼A区9层
- 发明人: 广东云舜综合能源科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于改进单神经元PID算法的小水电机组频率调节方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202410008794.X |
| 申请日 | 2024/1/4 |
| 公告号 | CN117518785B |
| 公开日 | 2024/3/29 |
| IPC主分类号 | G05B11/42 |
| 权利人 | 广东云舜综合能源科技有限公司 |
| 发明人 | 何周; 李岩; 陈志峰; 朱涛; 余子健; 欧玉江; 陈桂林 |
| 地址 | 广东省韶关市武江区沐溪大道168号韶关市辉越科技创业服务有限公司科研服务楼A区9层 |
摘要文本
更多数据：搜索专利查询网来源： 本发明属于水电机组调控技术领域，具体公开了一种基于改进单神经元PID算法的小水电机组频率调节方法，通过将当前频率、参考频率以及神经元乘积系数导入PID神经元网络中进行计算，得到调节控制量，然后根据调节控制量生成控制器控制律给到水电机组调控设备执行，得到调节后的频率，以此循环，直至调节后的频率与参考频率一致为止，可以实现小水电机组的高效、稳定调节。本发明通过在传统PID参数控制的基础上，引入相应的神经元网络，可以细化调频策略与调节量，同时，通过增加神经元网络的动量项，根据系统调节后频率与参考频率的误差动态更新调节参数，可以适应不同的工况，稳定小水电微网系统的频率稳定性。
专利主权项内容
1.一种基于改进单神经元PID算法的小水电机组频率调节方法，其特征在于，包括：A.获取小水电机组的初始化参数、参考频率以及当前频率；B.根据小水电机组的初始化参数计算神经元乘积系数；C.将小水电机组的当前频率、参考频率以及神经元乘积系数导入预置的PID神经元网络中进行计算，得到调节控制量，所述PID神经元网络包含输入层、隐含层和输出层，所述输入层用于输入当前频率和参考频率，并将当前频率和参考频率输出至隐含层，所述隐含层用于根据神经元乘积系数、当前频率、参考频率以及设定的第一连接权重值计算比例输出值、积分输出值和微分输出值，并将比例输出值、积分输出值和微分输出值传输至输出层，所述输出层用于根据比例输出值、积分输出值、微分输出值以及设定的第二连接权重值计算调节控制量；D.根据调节控制量生成控制器控制律，并将控制器控制律传输至水电机组调控设备，以使水电机组调控设备根据控制器控制律对小水电机组进行频率调节，得到调节后的频率；F.获取小水电机组调节后的频率，并将调节后的频率作为小水电机组的当前频率，循环执行步骤C至步骤D，直至调节后的频率与参考频率一致；所述初始化参数包括水流惯性时间常数T和机组惯性时间常数T，且水流惯性时间常数T≤4s，机组惯性时间常数T≥4s，所述根据小水电机组的初始化参数计算神经元乘积系数，包括：WaWa根据水流惯性时间常数T和机组惯性时间常数T确定暂态差值系数b、暂缓时间常数T和加速时间常数T，其中，Watdn
；根据暂态差值系数b、暂缓时间常数T和加速时间常数T计算神经元乘积系数，所述神经元乘积系数包括第一神经元乘积系数k、第二神经元乘积系数k和第三神经元乘积系数k，其中，tdnpid
；所述隐含层包含比例神经元、积分神经元和微分神经元，所述比例神经元、积分神经元和微分神经元的输入相同，均为其中，r(k)为比例神经元、积分神经元和微分神经元的输入，ω(k)为第一连接权重值，x(k)为当前频率，x为参考频率，k表征PID神经元网络的循环计算轮次；1sc所述比例神经元的输出为其中，u(k)为比例神经元的输出，即比例输出值，k为第一神经元乘积系数；1p所述积分神经元的输出为其中，u(k)为积分神经元的输出，即积分输出值，k为第二神经元乘积系数，U(k)和U(k-1)为基于PID神经元网络的循环计算轮次k的过渡函数，当k=1时，U(k-1)=0；2i222所述微分神经元的输出为其中，u(k)为微分神经元的输出，即微分输出值，k为第三神经元乘积系数，当k=1时，r(k-1)=0。3d