基于神经网络和智能优化算法的水电机组自适应PID控制

水电是具有灵活调节作用的清洁能源,在维持电力系统稳定性,保证电能质量方面发挥了其他能源难以替代的作用。随着风、光等可再生能源在电网中的比例进一步增加,传统的水电机组控制策略已难以满足应对各种复杂工况的要求。尽管针对水电机组先进控制策略的理论研究已较为成熟,但应用受制于算法本身的复杂性和现实条件。为此,在传统PID控制的基础上,分别利用智能优化算法和神经网络寻找和拟合不同工况下的最优PID控制参数,设计了适应于水电机组工况变化的自适应PID控制器。仿真结果表明,相比传统的定PID控制器,设计的自适应控制器能够根据工况变化自动调节PID参数,实现了在不同工况下均能保持最优控制性能的目标。