摘要
高比例新能源电力系统发展趋势下,水力发电主体更为频繁参与调峰调频任务,水轮机调速系统的精准控制是实现调节任务的核心环节。传统PID调速控制,易受死区、水头等因素影响,在参与调频时出现功率调节不到位现象。针对上述问题,本文以水轮机组历史运行数据为研究对象,对海量数据历经筛选、聚类和分级后,使用神经网络算法识别机组的关键状态参数水头-功率-导叶开度间的对应关系,并通过插值方法验证其准确性,多状态参数关联关系对水轮机组调速的精准控制具有参考和指导意义。
出处
《水电站机电技术》
2026年第1期70-72,82,共4页
Mechanical & Electrical Technique of Hydropower Station
