[发明专利]一种基于粒子群改进细菌觅食算法的负荷频率控制方法

说明书

本发明涉及一种基于粒子群改进细菌觅食算法的负荷频率控制方法，通过搭建单区域两机组电网的负荷频率控制(LFC)系统模型，并用基于粒子群改进细菌觅食算法优化LFC系统的PID控制器参数，进一步实现对LFC系统的控制。基于粒子群改进细菌觅食算法是在标准细菌觅食算法的基础上，结合粒子群算法思想引入全局最优、个体最优以及自适应步长，重新定义细菌的健康度、迁移方式，不仅提高了优化算法的寻优速度，还大大提升了细菌的寻优精度。与现有技术相比，本发明得到了很好的控制效果，使负荷频率控制系统动态性能显著提升，对提高火电机组的自动控制水平具有重要的现实意义。

技术领域

本发明涉及信息控制技术领域，尤其是涉及一种基于粒子群改进细菌觅食算法的负荷频率控制方法。

背景技术

截止2017年年底，我国发电装机容量为17.7亿千瓦，火电装机容量占总装机容量的62.2％，火力发电依然是我国主要的发电形式，然而随着经济进入新常态，面对资源和环境的双重约束，火电行业面临的形势越来越严峻。电网频率作为电力系统最重要的性能指标之一，频率稳定是对电网运行的基本要求，近年来，许多国内外学者对如何保持电网频率的稳定、提高电能质量密切关注并对其进行了深入的研究。不同种类的分布式电源大量接入电网以及时刻存在的不规则负荷扰动，对维持电网频率稳定提出了更高的挑战。负荷频率控制(Load frequency control,LFC)技术作为解决电网频率稳定问题的主要手段，一直是电力系统研究的热点问题，当电网负荷发生变化时，控制系统通过不断调整机组的有功出力大小来补偿电网中的功率不平衡，使系统频率保持在给定值附近。

目前以有不少的学者针对电网的LFC中的问题进行的深入研究，由于电网规模的扩大和系统复杂性的不断增加，为了改善控制系统的动态性能，越来越多先进的控制策略被应用到控制器的设计中，如结合人工智能理论的模糊逻辑控制器设计方法、神经网络控制以及自抗扰控制技术。这些控制器设计方法使控制系统在一定情况下得到了很好的控制，但是同时也产生了一些新的问题，比如控制器结构更复杂，控制方法难以实现等。PID控制器因为其结构简单、参数易于调整和实现等优点，在实际工程中仍然有较多的应用。对于负荷控制系统PID控制器参数优化问题，有许多学者提出了不同的解决方案。如经典的Z-N整定方法、临界比例带法、衰减曲线法、基于模型整定的PID控制器。

随着计算机水平的提高和智能算法的诞生，许多基于不同智能优化算法的PID控制器被不断提出，这些算法包括蚁群算法、粒子群算法、细菌觅食算法以及一些改进算法。因为智能算法较传统优化方法具有更好的适应性和更高的收敛性能，被广泛的应用在PID参数优化中。目前虽然也有一些将标准细菌觅食算法应用到热工系统PID控制器参数优化的解决方案，但采用标准细菌觅食算法，其收敛速度慢，优化精度不高，导致PID控制器参数优化方法的鲁棒性较低。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于粒子群改进细菌觅食算法的负荷频率控制方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于粒子群改进细菌觅食算法的负荷频率控制方法，用于负荷频率控制系统，所述负荷频率控制系统采用带滤波系数的PID控制器，该方法包括：

S1、由发电机的运行方程建立发电机组的负荷频率控制系统模型；

S2、以每一组可行的PID控制器参数作为一个细菌位置，将控制系统模型输出的ITAE值作为目标函数，利用基于粒子群改进的细菌觅食算法对控制系统模型的PID控制器参数进行搜索寻优，在寻优过程中的细菌复制阶段，将每个细菌的历史最优适应度作为细菌的健康度，并按照健康度对细菌进行排序，根据得到的顺序执行复制和淘汰操作；

S3、将参数优化后的PID控制器应用到负荷频率控制系统中。

优选的，所述负荷频率控制系统模型中输出功率和负荷变化的关系为：