BP神经网络在水利发电控制系统中的应用

张　同　君

(中国电力工程有限公司，北京，100048)



BP神经网络在水利发电控制系统中的应用

张同君

(中国电力工程有限公司，北京，100048)

在原有水利发电优化控制系统中引入BP神经网络方法，通过对系统的最优化建模和控制达到提高工作效率和电能质量的效果。同时，通过对水利发电过程中甩负荷故障实验对该方法的有效性进行了验证。

BP神经网络；水电机组；优化控制系统；甩负荷故障分析；优化实验

水利发电由于其所需的辅助设备数量较之火力发电和核电要少，且生产流程和处理方法相对来说要简单[1～3]。水力发电相对于其他的发电方式，在很多方面存在巨大的优势如水力发电机组的启动速度和操作的难易程度等，同时由于操作简单，大大降低了改变输出功率的难易程度。水力发电系统从整体上讲是一个易于控制的系统[4,5]，虽然存在着非线性因素，但可以通过控制系统的自动调节和参数优化达到指定的控制效果，从而最终达到水利发电系统的自动化控制[6,7]。随着我国自动化技术水平的日益提高，现有的自动化装备已经允许和需要水电站控制系统的控制精度和响应速度在根本上得到提高，从而实现电能质量的飞跃和生产效率的实质性的变化。自动控制系统可以全方位自动监测整个电站的实时数据，完成水文监测、机组启(停)控制、工程监视、负荷的分配等全过程。

1　水利发电控制系统

主要包括质量、能量和动量守恒等方程的CFD方程，在本次研究中主要以求解控制方程的方式达到可以将水利发电过程中各个位置的物理量之间的复杂问题简单化和模块化的目的，从而最终可以确定漩涡分布特性、空化特性及脱流区等。

CFD控制方程中的质量守恒方程(即连续性方程)表达了速度场与密度场之间相互制约的关系[8～10]。

(1)

当流体流动为定常流动，流体看作不可压缩均质流体时可简化为:

(2)

CFD控制方程中动量守恒方程(N-S方程):

(3)

CFD控制方程中能量守恒方程:

(4)

2　BP神经网络建模

BP神经网络定义是误差反方向传播神经网络。它是由Rumelhart于1986提出的一种神经网络结构，BP神经网络由输入层、隐层、输出层组成。各个层的神经元之间互相连接，而同一层神经元之间不连接，每一层神经元状态只影响下一层神经元状态，如果输出层得到的不是理想输出的结果，则进入反向传播，将误差信号按原路返回，在返回通道中逐层修改权值。在BP神经网络中权值的修正是通过delta学习法则进行；神经元激励函数为Sigmoid函数，每层之间采用单向连接，信息传播是双向传播。

图1　BP神经网络结构

BP网络结构如图1所示，图中i为输出层神经元，j为隐层神经元，k为输出层神经元。以3层BP神经网络为例，为了便于描述，先对如下变量进行说明：ui=(u1,u2,…,un)为神经网络的输入变量；yi=(y1,y2,…,yn)do=(d1,d2,…,dq)为期望输出；wij为神经网络输入层到隐层的连接权系数；wjk为神经网络隐层到输出层的连接权系数；k=1,2,…,m为样本个数。

在多层感知器的基础上增加反向误差传播信号，就可以处理非线性的信息，把这种网络称为BP神经网络。其主要思想是梯度下降法，就是在正向传播时，每一层信息都是由低到高传送到最高层，得到理想的数学期望；反向传播是将误差信号按原路返回，调整取值。其数学推导如下：

当一个样本(设为第ρ个样本)输入网络并产生输出时，均方差为各单元输出误差总和，即：

(5)

在所有样本输入第一次以后，总误差为：

(6)

设ωsp为网络中的权值，根据梯度下降法，权值修正量为：

(7)

增量方式下的权值修正量为：

(8)

针对输出层：

(9)

(10)

可得

(11)

针对中间隐含层

(12)

图2　BP神经网络算法流程图

(13)

所以有下式

(14)

同理，可以得到第一层的权值修正公式为

(15)

对于增益式的修正，上面各式中只是一项的权值修正量，而不是1～p的总和。上述数学推导即为BP网络的算法原理，根据算法原理图给出了算法流程(图2)，可以看出BP网络只依赖于结构和权值的选取。

笔者利用现场所采集的数据进行离线建模，并将所得模型对系统进行预测和建模，所得到的数据和实际数据进行比对。结果表明，期望输出和实际输出之间的误差很小，拟合效果比较理想(图3～图5)。

图3　基于神经网络的优化建模

图4　BP神经网络预测误差曲线

图5　BP神经网络适应度曲线

3　仿真分析

考虑到复杂的工作环境和不可预料的因素，系统在运行过程中可能会遇到机组和系统解列的情形，一旦这种情况发生将会导致系统发生甩负荷，转速在短时间内会急剧上升，最终会导致调速器关闭。系统所受影响消失以后，发电机组在控制系统的调节下会缓慢地回到系统的额定转速。甩负荷故障的发生将会直接影响系统的稳定性和所发电能的质量。

为了验证本次提出的优化控制方法可以在水利发电系统发生甩负荷的情况下，能够快速的回归到正常转速，现根据现场离散所采样数据绘制转速图，如图6所示。电站发电引水系统、蜗壳、尾水管及机组等主要参数如下: 机组惯性时间常数11.20 s，发电水头55 m，发电机自调节系数0.12，额定转速213.35 r/min，额定流量8.6 m/s，下游水位131.32 m。

图6　基于离散采样的甩负荷故障发生时系统的优化控制

从图7可已看出(纵坐标为推动水轮机的推动压力)，采用常规的PID控制系统效果不好，原因是系统在15 s时，发生了较大的超调量，并且采用PID控制方法的控制输出曲线并没有达到一个稳定效果，在80 s的时候出现了衰减震荡；而图8是采用BP神经网络建模的PID控制系统，该系统在10 s处出现了超调，大大提高了系统响应时间，并且该控制方法控制曲线表明，最终系统稳定运行，并没有出现各种震荡，控制效果很好，控制系统稳定。比较图7，图8可以看出：采用BP神经网络建模的PID控制系统，它有较小的超调量，并且控制系统是稳定的，而且在一定程度上解决了控制系统滞后的问题。

图7　采用常规PID控制系统的仿真曲线

图8　采用BP神经网络建模的PID控制系统的仿真曲线

4　结　　论

本次研究将神经网络应用到水力发电控制系统中，根据现场数据采集并利用神经网络进行数学建模。通过建模所得到的数学模型进一步控制系统。实验表明，优化后的控制系统在面对突发的故障时，能够保持系统的平稳性和稳定性，在一定时间内可以恢复到额定状态。

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(责任编辑：朱宝昌)

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

张同君(1987-)男，助理工程师，硕士。主要研究方向：水电行业建设的现场施工及管理。