（控制理论与控制工程专业论文）基于蚁群算法的整流供电系统优化控制的研究与应用.pdf

中南大学硕十学付论文 摘要 供电系统经济运行中一个重要的问题就是短期内供电资源经济 调度问题，即优化决策问题。整流供电优化决策的目的就是要在满 足系统安全运行，输出电解槽所需的直流电质量要求的前提下，尽 可能提高系统运行的经济性，即提高电能的利用率。要提高电能利 用率，就要使整流机组处于最佳组合，各台整流机组的电流达到最 佳分配，从而使供电过程中的各种损耗最小，这是一个高维数、离 散、非线性，多不确定性因素的优化问题，计算较为复杂。 蚁群算法足一种新颖的仿生进化算法，首先被成功地运用于 t s p ( t r a v e l i n gs a l e s m a np r o b l e m ) i h - j 题。其思想吸收了真实蚂蚁的行 为特性，通过模拟真实蚁群的搜索食物过程完成对问题的求解。它 采用有记忆的人工蚂蚁，通过个体之间的信息交流与相互协作来找 到从蚁穴到食物源的最短路径。受到蚁群算法这种思想的启发，结 合整流效率优化问题的特点，利用节点和坐标的概念把整流供电系 统机组电流分配问题设计成类似的t s p 问题，使算法更形象、易懂。 本文深入分析整流供电系统的特点，阐述了蚁群算法的生物机 理，深入研究了蚁群算法的原理、特点及实现方法，探讨了有关参 数选取的原则及其在算法中的意义和作用。针对系统特点和模型、 参数的特性，研究了如何改进蚁群算法以及计算机实现过程，给出 了蚁群算法在供电系统机组电流配合问题中的思路和改进措施。并 将仿真结果的电流参数成功地应用到实际系统优化决策中，大大地 提高了效率，取得了可观的经济效益，说明了此方法的可行性及实 用性。 关键词：蚁群算法，t s p ，整流机组，优化决策，经济运行 中南大学硕士学位论文 a b s t r a c y a b s t r a c t o n ei m p o r t a n tp r o b l e mo ft h ep o w e rs u p p l y s y s t e m se c o n o m i c o p e r a t i o ni sh o w t oe c o n o m i c a l l yd i s p a t c hp o w e rs u p p l yr e s o u r c e si na p e r i o do ft i m e ，w h i c hi s t h eo p t i m a ld e c i s i o n - m a k i n gp r o b l e m t h e p u r p o s eo ft h i so p t i m a ld e c i s i o n m a k i n gi st oi m p r o v et h eu t i l i z a t i o nr a t e o ft h ee l e c t r i c i t yr e s o u r c e sa sh i g ha sp o s s i b l e ，u n d e rt h ec o n d i t i o n so f e n s u r i n gt h es e c u r i t ye c o n o m i co p e r a t i o na n dt h ed cq u a l i t yt or e q u e s t t h eo u t p u te l e c t r o b a t h sd e m a n d t oi m p r o v et h eu t i l i z a t i o nr a t ei st o m a k er e c t i f i c a t i o nu n i t s c o m b i n a t i o no p t i m a la n dt oe v e r yr e c t i f i c a t i o n u n i t sc u r r e n tb e s t - m a t c h e d , b u tt h e s y s t e m i sc h a r a c t e r i z e d b y m u l t i - d i m e n s i o n s ，d i s c r e t e n e s s ，n o n - l i n e a r i t ya n dm u l t i i n d e t e r m i n a t i o n s ， s ot h ec o m p u t a t i o ni sm o r ec o m p l i c a t e d a n ts y s t e ma l g o r i t h mi sal 【i n do fn o v e l t yb i o n i ca l g o r i t h m , f i r s t l y w a sa p p l i e di nt s p ( t r a v e l i n gs a l e s m a np r o b l e m ) p r o b l e ms u c c e s s f u l l y i ts o l v e sp r o b l e m sb ys i m u l a t e dt h ep r o c e s so fr e a la n t ss e a r c h i n gf o rt h e f o o d i tu s e st h ea r t i f i c i a la n t s w h i c hh a v em e m o r y , t os e a r c ht h es h o r t e s t w a yf r o mt h e i rc a v et ot h ef o o ds o u r c eb yt h ea g e n t s c o o p e r a t i o na n d i n f o r m a t i o ne x c h a n g e s e n l i g h t e n e df r o mt h i st h o u g h t ，w em a k eu s eo f t h es t a t e ，t h e d e c i s i o n - m a k i n ga n dt h ec o o r d i n a t ec o n c e p tt h e u n i t c o m b i n a t o r i a lo p t i m i z a t i o ni s d e s i g n e dt ot h em o d eo fs i m i l a rt s p p r o b l e m ，a n da n tc o l o n ya l g o r i t h mb e c o m e sm o r ee x p e d i e n ta n dp e l l u c i d t h i st h e s i sd e e p l ya n a l y s e st h ec h a r a c t e r i s t i c so fr e c t i f i c a t i o ns u f f e r s u p p l ys y s t e m ，d e s c r i b e st h eo r i g i n , t h ee s s e n c ea n dt h ei m p l e m e n t a t i o n s t r a t e g yo fa n tc o l o n ya l g o r i t h m i nd e t a i l ，a n dp u t sf o r w a r dt h ep r i n c i p l e h o wt oc h o o s et h er e l a t e dp a r a m e t e r sa n di t sm e a n i n ga n df u n c t i o ni nt h e a l g o r i t h m m e a n w h i l e ，t h r o u g ht h es t u d yh o wt oi m p r o v ea n tc o l o n y a l g o r i t h ma n dt h ec o m p u t a t i o np r o c e s st oi m p l e m e n tt h i si m p r o v e d a l g o r i t h m ，t h e m e t h o da n dt h e i m p r o v e d m e a s u r e sf o rt h eu n i t c o m b i n a t o r i a lo p t i m i z a t i o ni no u ro b j e c t i v es y s t e mi sp r e s e n t e d t h e s i m u l a t i o nr e s u l t si s a p p l i e di n t h ed e c i s i o n - m a k i n go ft h e s y s t e m s u c c e s s f u l l y , i ti m p r o v e st h ee f f i c i e n c yg r e a t l ya n db r i n g sc o n s i d e r a b l e e c o n o m i cb e n e f i t t h er e s u l t sd e m o n s t r a t et h a tt h ea b o v ea p p r o a c h r e a s o n a b l ea n du s e f u l 中南大学硕十学付论文 a b s t i 矾c y k e yw o r d s ：a n tc o l o n ya l g o r i t h m ，t s p , t h er e c t i f i c a t i o nu n i t ， d e c i s i o n - m a k i n g ，e c o n o m i co p e r a t i o n 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致 谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果， 也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材 料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明 确的说明。 作者签名：旌整日期：独年上月互日 关于学位论文使用授权说明 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文，允许学位论文被查阅或借阅；学校可以公开学 位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其他手段保存学 位论文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。 作者签名：丝墨导师签名：倦猩日期：兰竺笸年竺月丛日 中南大学硕士学位论文第一章概述 第一章概述 1 1 课题来源、目的及意义 1 课题来源 为了实现冶炼行业电解过程的节能增效，湖南株冶有色金属有限公司委托中 南大学信息科学与工程学院研发锌电解整流供电经济运行优化控制系统，具体表 述为：优化决策系统采用先进优化技术，在保证功率因数的前提下按功率损耗最 小的目标作出整流机组优化组合及负荷分配的决策；通讯层采用工业现场总线技 术c a n 总线网络，在确保通讯安全基础上将现场数据传输给管理层作监控与决 策的依据，并将管理层所作决策传输给现场设备作为运行依据；现场控制层采用 智能数字触发器，在确保实现既定的算法基础上，( 改变可控硅的导通角) 提高 控制的速度与精度。 2 课题目的 该公司技术整改是一个大型的综合课题，需要多个课题组的合作完成，本文 所作的是决策系统的研究工作，即在不改变整流机组设备和确保功率因数的基础 上按功率损耗最小这一目标实现整流机组组合与负荷分配的优化。 3 课题意义 世界上一次能源资源的储量是有限的，而且当前科学技术的发展还不能解决 一次能源的再生问题。目前各国经济的发展已经引起世界性的能源过度消耗。研 究资料表明，2 1 世纪上半世纪还会再次出现更大范围的国际性能源危机，节能技 术已经成为全球关注的重大课题。电力是一种优质的二次能源，但是我国长期面 临电力紧张和短缺，因此在我国电能节能技术的开发与应用更具有重要性和紧迫 性n ”。 有色金属冶炼是国家的基础工业，具有极其重要的战略地位，同时在目前技 术水平上，有色金属的冶炼又是一个极大的耗电过程，因此冶炼行业的电能节能 技术将带来极大的直接和间接经济效益。 株洲冶炼厂是我国大型有色企业之一，产品拥有铜、铅、锌、金、银、钻等 二十余种，其主要产品为锌。锌分为i 、i i 两个生产系统，分别于1 9 6 8 年，1 9 9 6 年投产，其中i 系统年产锌约为1 6 万t ，i i 系统为l o 万t 。株洲冶炼厂采用湿 法冶炼技术生产锌，锌电解是锌湿法冶炼中的重要一环，其生产工艺一个主要过 程是将锌液连续送入电解槽，加入相当密度的直流电流，使锌在阳极板上析出。 不难看出，锌电解必将耗用大量的电能。株洲冶炼厂是中南地区用电大户，年用 电量高达1 0 亿k w h ，其中约7 6 的电量用于锌电解。电能占全厂总能源的6 5 中南大学硕士学位论文 第一章概述 以上。 目前，国内外对于电解过程控制的研究多从改进生产工艺过程着手，往往忽 视了直流供电这一环，本系统则正是以提高供电过程中的整流效率为目标。从提 高直流供电过程中的整流效率的角度出发来提高电解过程的电能利用率，降低能 耗。 1 2 优化算法综述 优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术， 作为一个重要的科学分支一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速 推广和应用，如系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、v l s i 技术、计算 机工程等等。实现生产过程的最优化，对提高生产效率与效益、节省资源具有重 要的作用。同时，优化方法的理论研究对改进算法性能、拓宽算法应用领域、完 善算法体系同样具有重要作用。因此，优化理论与算法的研究是一个同时具有理 论意义和应用价值的重要问题。 1 2 1 最优问题及其分类 优化方法涉及的工程领域很广，问题种类与性质繁多。归纳而言，最优化 问题可分为函数优化问题和组合优化问题两大类，其中函数优化的对象是一定区 间内的连续变量，而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。卅。 ( 1 ) 函数优化问题 函数优化问题通常可描述为：令s 为r ”上的有界子集，f ：s - r 为n 维实值函 数，所谓函数f 在s 域上全局最小化就是寻求点j ，岫s 使得f ( j 毛。) 在s 域上全局 最小，即 s ：厂( k ) 茎f ( x ) 。 ( 2 ) 组合优化问题 组合优化问题通常描述为：令q = 墨，岛，s 。) 为所有状态构成的解空间， c ( s 。) 为状态丑对应的目标函数值，要求寻求最优解s ，使得q ， c ( 丑+ ) = m i n c ( 置) 。组合优化往往涉及排序、分类、刷选等问题，它是运筹学的 一个重要分支。 典型的组合优化问题有旅行商问题( t r a v e l i n gs a l e s m a n p r o b l e m ，t s p ) 、加工调 度问题( s c h e d u l i n gp r o b l e m ，如f l o w - s h o p j o b - s h o p ) 、0 - l 背包问题( k n a p s a e k p r o b l e m ) 、装箱问题( b i np a c k i n gp r o b l e m ) 、图着色问题( g r a p hc o l o r i n gp r o b l e m ) 、 聚类问题( c l u s t e r i n gp r o b l e m ) 等。 2 中南大学硕士学位论文 第一章概述 1 2 2 优化算法及其分类 所谓优化算法，其实就是一种搜索过程或规则，它是基于某种思想和机制， 通过一定的途径或规则来得到满足用户要求的问题的解“1 。 就优化机制与行为而分，目前工程中常用的优化算法主要可分为经典算法、 构造型算法、改进型算法、基于动态演化的算法和混合型算法等。 ( 1 )经典算法。包括线性规则、动态规则、整数规划和分枝定界等运筹 学中的传统算法，其算法计算复杂性一般很大，只适合于求解小规模问题，在工 程中往往不实用。 ( 2 )构造型算法。用构造的方法快速建立问题的解，通常算法的优化质 量差，难以满足工程需要。譬如，调度问题中的典型构造型方法有：j o h n s o n 法、 p a l m e r 法、g u p t a 法、c d s 法、d a u n e n b i n g 的快速接近法、n e h 法等。 ( 3 )改进型算法，或称邻域搜索算法。从任一解出发，对其邻域的不断 搜索和当前解的替换来实现优化。根据搜索行为，它有可分为局部搜索法和指导 性搜索法。 局部搜索法。以局部优化策略在当前解的邻域中贪婪搜索，如只接受优于 当前解的状态作为下一当前解的爬山法；接受当前解邻域中的最好解作为下一当 前解的最陡下降法等。 指导搜索法。利用一些指导规则来指导整个解空间中优良解的探索，如 s a 、g a 、e p 、e s 和t s 等。 ( 4 ) 基于系统动态演化的方法。将优化过程转化为系统动态的演化过程， 基于系统动态的演化来实现优化，如神经网络和混沌搜索等。 ( 5 ) 混合型算法。指上述各算法从结构或操作上相混合而成的各类算法。 优化算法当然还可以从别的角度进行分类，如确定性算法和不确定性算法， 局部优化算法和全局优化算法等。 1 2 3 邻域函数与局部搜索 邻域函数是优化中的一个重要概念，其作用就是指导如何由一个( 组) 解 来产生一个( 组) 新的解。邻域函数的设计往往依赖于问题的特性和解的表达方 式( 编码) 。因此函数优化与组合优化中的邻域函数的具体方式明显存在差异。 函数优化中邻域函数的概念比较直观，利用距离的概念通过附加扰动来构 造邻域函数是最常用的方式，如x 。= x + qe ，其中x 为新解，x 为旧解，q 为尺 度参数，e 为满足某种概率分布的随机函数或白噪声或混沌序列或剃度信息等。 在组合优化中，传统的距离概念不再适用，定义是以t s p 例给出的。 定义：令( s & o 为一个组合优化问题，其中s 为所有解构成的状态空间， 中南大学硕士学位论文 第一章概述 f 为s 上的可行域，f 为目标函数，则一个邻域函数可定义为一种映射，即 ：s 一2 5 。其涵义是，对于每个解i s ，一些“邻近”f 的解构成f 的邻域st - s ， 而任意，s 称为i 的邻域解。通常约定j s j f s ，。 局部搜索算法是基于贪婪思想利用邻域函数进行搜索的。其基本思想是从一 个初始解出发，利用邻域函数持续地在当前解的邻域中搜索比它好的解，若能找 到这样的解，就把它作为新的当i ； 解，然后重复上述过程，否则搜索过程结束， 并以当前解作为最终解。其特点是通用且易实现，但搜索性完全依赖于邻域函数 和初始解，若这两个条件的选择不恰当则算法的最终性能将受到影响，并容易陷 入局部极小。若要实现全局优化，算法中采用的邻域函数必须是“完全的”，即 邻域函数将导致解的完全枚举。而这在绝大多数应用问题中是不现实的。 1 2 4 群智能优化算法 群智能( s w a r mi n t e l l i g e n c e ) 作为一种新兴的演化计算技术己成为越来越多研 究者的关注焦点慨”。它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊 的联系。群智能中的群体指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信 ( 通过改变局部环境) 的代理( a g e n t ) ，这组代理能够合作进行分布式问题求解”， 而群智能则是指“无智能的代理通过合作表现出智能行为的特性”。群智能在没 有集中控制且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提 供了基础。群智能理论同其它优化理论一样，都足以数学为基础，用于求解各种 工程问题优化解的理论。目前，群智能研究领域的主要代表成果是微粒群算法 ( p s o p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n ) 和蚁群算法( a c o - - a n tc o l o n yo p t i m i z a t i o n ) 。 现在其应用领域己扩展到多目标优化、数据分类、数据聚类、模式识别、电信q o s 管理、生物系统建模、流程规划、信号处理、机器人控制、决策支持以及仿真和 系统辨识等方面p ”1 。群智能理论和方法为解决这类应用问题提供了新的途径。 与大多数基于梯度的应用优化算法不同，群智能依靠的是概率搜索算法。虽 然概率搜索算法通常要采用较多的评价函数，但是与梯度方法及传统的演化算法 相比其优点还是比较显著的】： ( 1 ) 没有中心控制约束，不会因个别个体的故障影响整个问题的求解，确保了系 统具备更强的鲁棒性。 ( 2 ) 以非直接的信息交流方式实现个体协作，确保了系统的扩充性。 ( 3 ) 并行分布式算法模型，可充分利用多处理器。 ( 4 ) 对问题定义的连续性无特殊要求。 ( 5 ) 算法实现简单。 群智能方法易于实现，算法中仅涉及各种基本的数学操作，计算相对简单。 4 中南大学硕士学位论文第一章概述 另外，其数据处理过程对c p u 和内存的要求也不高。而且，这种方法只需目标函 数的输出值，而无需其梯度信息( g r a d i e n ti n f o r m a t i o n ) 。更为重要是，群智能潜 在的并行性和分布式特点为处理大量的以数据库形式存在的数据提供了技术保 证。因此，无论是从理论研究，还是应用研究的角度考虑，进行群智能理论及其 应用研究都是具有重要学术意义和现实价值的“”。 1 群智能优化算法基本原理简述 群智能理论的基本原理是以生物社会系统( b i o l o g ys o c i a ls y s t e m ) 为依托 的，也就是由简单个体组成的群体与环境以及个体之间的互动行为。这种生物社 会性的模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为。作为基于迭代 的优化方法，群智能理论也是一种全新的进化计算方法。 目前，群智能理论研究领域有两种主要的基本算法：蚁群算法和微粒群算法。 前者是对蚂蚁群体食物采集过程的模拟，己成功应用于许多离散优化问题。微粒 群算法也是起源于对简单社会系统的模拟，最初是模拟鸟群觅食的过程，但后来 发现p s o 是一种很好的优化工具。这里介绍只蚁群算法的基本原理。 2 蚁群算法简述 蚁群算法是一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法，作为与遗传算法 同属一类的通用型随机优化方法，它根据蚂蚁的集群觅食活动的规律，建立了一 个利用群体智能进行优化搜索的模型，在一系列困难的组合优化问题求解中取得 了卓有成效的结果“”“1 。与遗传算法类似，蚁群算法不需要任何先验知识，最初 随机的选择搜索路径，随着对解空间的“了解”，搜索变得有规律，并逐渐逼近 直至最终达到全局最优解“”1 。蚁群算法对搜索空间的“了解”是通过观察蚁群 觅食活动中建立的机制而得到的，主要包括三个方面： ( 1 ) 蚂蚁的记忆。一只蚂蚁搜索过的路径在下次搜索时就不会被选择，由此 在蚁群算法中建立禁忌列表( t a b ul i l t ) 来进行模拟； ( 2 ) 蚂蚁利用信息素( p h e r o m o n e ) 进行相互通信。蚂蚁在所选择的路径上会 释放一种叫做信息素的物质，当同伴进行路径选择时，会根据路径上的信息素进 行选择，这样信息素就成为蚂蚁之间进行通讯的媒介。 ( 3 ) 蚂蚁的集群活动。通过一只蚂蚁的运动很难到达目的地，但整个蚁群进 行搜索就完全不同。当某些路径上通过的蚂蚁越来越多时，在路径上留下的信息 素数量也越来越多，导致信息素强度增大，蚂蚁选择该路径的概率随之增加，从 而进一步增加该路径的信息素强度，而某些路径上通过的蚂蚁较少时，路径上的 信息素就会随时间的推移而蒸发。因此，模拟这种现象从而利用群体智能建立的 路径选择机制，使蚁群算法的搜索向最优解推进。蚁群算法所利用的搜索机制呈 现出一种自催化或正反馈的特征，因此可将蚁群算法模型理解成增强型学习系 5 中南大学硕七学位论文 第一章概述 统。 目前，除了业已得到公认的遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等智 能算法外，新加入这个行列的蚁群算法己开始崭露头角，为困难的组合优化问题 提供了新颖且有竞争力的求解方法“”。 1 3 本文研究内容及章节安排 1 3 1 研究内容 本文从提高供电系统整流效率出发，深入研究蚁群算法的基本原理、特点及 实现，针对供电系统的高维、非线性、约束条件多等特点，为了解决机组电流最 优分配问题，查阅大量文献研究如何改进蚁群算法来适应系统特点和课题的要 求，深刻认识蚁群算法的优缺点及其适应范围，对蚁群算法做深入的研究后并作 相应的改进，使该方法能成功地应用于机组电流参数优化中，提高整流效率，为 供电系统中机组组合优化提供新的方法。 1 3 2 章节安排 本论文的章节安排如下： 第一章概述部分介绍了课题背景，包括课题的来源、目的及意义，综述了优 化算法基本概念及其分类，简单介绍了群智能优化算法和蚁群算法。 第二章针对系统结构，通过查阅多方资料说明了单台整流机组的损耗计算方 法，和多台机组并列运行的损耗模型，在此基础上建立了基于蚁群优化算法的数 学模型。 第三章阐述了蚁群算法的生物机理，介绍了基本蚁群算法的原理、数学模型 及实现方法，通过蚁群算法与遗传算法和模拟退火算法的比较，得出蚁群算法的 优越性。 第四章分析了整流供电系统的特点，提出了在供电系统中应用蚁群算法的新 思路，针对系统特点和模型、参数的特性，研究了如何改进蚁群算法、及计算机 实现过程。 第五章总结了本论文研究的成果及存在的问题，指出了蚁群算法本身的理论 研究和在供电系统应用研究中，有待深入研究的内容及其发展前景。 中南大学硕士学付论文 第二章咎流供电系统优化控制的数学模型 一 第二章整流供电系统优化控制的数学模型 株洲冶炼厂是以锌电解为基础的，每日锌的总产量是相对稳定的，所以总耗 电量也是相对稳定的。但由于锌电解工程中的负荷变化及工厂用电的分时计价， 使得一天中的电解直流供电量是分时段不同的。总厂调度室在综合考虑全厂生产 负荷和电价等因素后，协调分配一天中不同时段的直流供电量，随时给供电厂发 出指令。 ， 。 ， 株冶锌电解供电系统是多台整流机组并联运行，2 4 小时不问断地给四个锌 电解系列提供直流电。如何在满足总调分配的直流供电量的前提下，协调好多台 整流机组的组合状况。并合理分配各台整流机组的电流，从而获得最高的整流效 率正是我们所研究的问题。 ， 2 1 整流供电系统介绍 ”。 “ 株洲冶炼厂包括两个整流所，i 整流所和i i 整流所。供电分厂供电系统如 图2 一l 所示。，。 1 厂 0 8 2 5 “d c 图2 - 1株洲冶炼厂供电系统示意图 i 整流所由4 0 2 、4 0 4 ，4 4 0 三条3 5 k v 进线经过3 5 k v 高压母线及多路油开关 0 中南大学硕士学位论文第二章整流供电系统优化控制的数学模型 向1 8 台变压器供电。1 8 台变压器依次为：1 1 。整变、1 0 整变、9 。整变、8 。整变、 7 。整变、6 4 整变、5 4 整变、4 。整变、2 。所变、2 厂变、3 。厂变、3 。整变、2 。整变、l 。 厂变、l 。所变、l 整变、1 3 。整变、1 2 。整变。其中l 。、3 7 厂变为全厂动力变压 器，提供全厂动力用电，l 、2 。所变为所内用电变压器，提供整流所内的照明系 统、水泵系统等用电，1 0 。、9 、8 、7 。、6 。、3 、1 2 变压器经过半控桥式可控硅 整流装置向直流母线供电，l l 。、4 。变压器经过超前整流机组向直流母线供电，1 、 2 。、5 4 ，1 3 4 变压器通过二极管整流装置向直流母线供电。8 0 0 v 直流母线通过直流 刀闸开关和联络开关分别对i 、i i 、i i i 、i v 四个直流电解系列供电，且保证各 系列直流电流依据工艺要求而基本平衡。 ， l 。帆4 - ：。- l 一2 l 。 9 i 譬 n ；。 一l 。 。圆。 i 扩 窿 “ ； 抛 j 【鬻；| ；砖 l i 。 lr l 四 ；l ； 【 。_ ， l 一一 l 相口嫠髭瞳事0 9 7 4 船整流效事o 棚2 整藏鼓串0 9 8 1 簋瞎藏效率0 9 7 7 董鞋甲瑚卵 图2 - 2i 所优化监控系统主界面 i i 整流所由1 1 4 0 2 、1 1 4 0 4 两条3 5 k v 进线经过3 5 k v 高压母线及隔离开关向 8 台变压器供电，其中l 。、2 。厂变为全厂动力变压器，提供全厂动力用电，l 。所 变为所内用电变压器，提供整流所内的照明系统、水泵系统等用电，1 。、3 、5 变压器通过二极管整流装置向直流母线供电，2 。、4 变压器经过三相全控桥式可 控硅整流装置向直流母线供电。7 1 0 v 直流母线通过直流刀闸开关和联络开关分 别对v 、v i 两个直流电解系列供电，且保证各系列直流电流依据工艺要求而基本 平衡。 8 中南大学硕七学位论文第二章整流供电系统优化控制的数学模趔 整流所中由于人工抄表的不实时性，随即性，非同步和不确定性，往往会遗 漏许多关键信息和数据变化趋势，不能反映各物理量的瞬时变化和及时统计上报 报表，从而导致许多数据缺乏可靠性和应有的精度，造成供电质量和运行可靠性 的降低。使用微机监控系统能够对运行中的各交，直流电量的瞬时值，平均值和 累计值实现计算机集中检测，显示，超值报警，实时显示系列整流效率及整流所 总的整流效率，并能按要求计算平均整流效率为现场操作提供及时而准确的依 据。图2 2 是在课题中用d e l p h i 工具作出的i 所优化监控系统界面图。 通过以上介绍熟悉了整个系统的现场工艺和技术要求，了解整个系统的运行 程序。下面再介绍锌电解整流供电系统通信与控制结构，如图2 - 3 所示。 现场能够提供的交流电量信号有：i 整流所共1 4 路信号，包括4 0 2 、4 0 4 、 4 4 0 三条3 5 k v 交流进线，4 1 4 、4 2 4 、4 2 6 三台厂变的有功功率和无功功率，4 1 2 、 4 2 2 两台所变的有功功率；i i 整流所共9 路信号，包括1 1 4 0 2 、1 1 4 0 4 两条3 5 k v 交流进线，1 1 4 1 4 、1 1 4 2 4 两台厂变的有功功率和无功功率，所变1 1 4 1 2 的有功 功率。现场能够提供的直流电量信号有：i 整流所i 、n 、i i i ，i v 四个系列输 出的直流电量及1 9 台整流装置各自输出的直流电量，i i 整流所v 、v i 两个系列 输出的直流电量及1 0 台整流装置各自输出的直流电量。 多路交流信号由数字测量仪直接测得数字量后，经多路串口卡送入本所工控 机，多路直流电量信号经强电测量仪检测后，经多路串口卡送入本所工控机，从 而对i ，i i 两个整流所的交、直流电量实现了计算机实时监测。工控机能够经过 计算和处理后实时显示整流效率，并为现场经济运行提供专家咨询。在此基础上， 实现下位机与上位机的联网通讯，上位机可以随时调用下位机的资源，监控现场 下位机的操作，提高工作效率。从而做到对直流供电过程中的有关电量信号实现 集中显示与处理，现场工作人员能够随时根据负荷与整流效率的高低依据专家咨 询的结果来对机组投运状况和电流分配做出快速而准确地判断，从而实现直流供 电过程的经济运行。 如图中所示，工控机还直接与现场c a n 总线网络相连，与现场总线之间能 实现信号的传递，使得工控机能实现控制下位机的目的。同时，i 所和i i 所工 控机通过以太网与中央管理机( 即厂长办公室) 相连，从而实现远程通信。 9 中南大学硕士学 寺论文第二章挚流供电系统优化控制的数学模犁 图2 3 锌电解整流供电系统通信与控制结构图 供电过程中的动力负荷是随机变化且不可控的，而由可控硅和二极管供电的 电解负荷则可以通过调节可控硅的移相角或调节有载调压开关的档次来改变直 1 0 中南大学硕士学位论文第二章整流供电系统优化控制的数学模型 流电力负荷的大小。直流供电过程中，交流进线通过多路断路器向多台变压器供 电，每条交流进线所带的整流变压器的台数由多路断路器的状态来选择。在整流 装置固定的前提下，要能满足不同时段的负荷要求，根据当前的电解负衙状况来 确定当前需投运的各台整流装置的组合状况并调节每台整流装置电流分配，如何 组合和调节才能保证高峰期不过负荷，低谷期不欠负荷，获得整流效率的提高却 是个难点。 而协调好多台整流机组的组合投运状态，合理分配各台整流机组的负荷电 流，就是要使直流供电过程中的电能损耗降到最小。 在直流供电过程中有诸多因素影响电能的损耗，例如变压器的工作状态、整 流机组功率因数的变化、温度的影响、现场工人操作因素等等，因此关于降低电 能损耗的问题是一个多变量非线性优化问题，需要寻找合适的优化方法，以在供 电分厂一级实现直流供电优化决策汹1 。 2 2 大功率整流机组的耗能参数 该厂大功率整流机组由整流变压器、二极管或可控硅整流器以及附属设备组 成。整流变压器是把电力系统的交流电压变为符合整流器要求的电压，整流器则 是把交流电变成直流电。整个整流机组是一种变压变流的设备，并且整流变压器 与整流器是相互依存的配套设备，二者的运行状态需整体考虑。并列运行的多整 流机组在供相同负载条件下，可通过选取技术特性好的机组和经济运行方式，将 电能损耗降到较低程度o “2 。 2 2 1 整流变压器与调压变压器耗能参数 整流变与调变的耗能参数完全等同于电力变压器技术参数，分为空载损耗 只。、短路损耗吃、空载电流、短路电压。 2 2 2 整流器功率损失的构成 整流器总的功率损失主要由九种功率损失构成，即 蝗= 凹+ 鸠+ 蜗+ 必+ 鹋+ 叱+ 鹋+ 纰+ a 弓 ( 2 - 1 ) 1 整流器正向功率损失a 只 蛔：2 聊厶+ 2 z i l i , ( 三相桥式) ( 2 - 2 一a ) 疗 中南大学硕七学位论文 第二章整流供电系统优化控制的数学模型 纰= 历厶+ 竺笔竽 ( 双反星形) ( 2 - 2 - b ) 式中，j ，l 一一每个整流臂的串联元件数； 胛一一每个整流臂的并联元件数； 砜一硅元件正向起始电压； r 。一一硅元件正向等效电阻； 厶一一整流器直流负载电流。 实际计算时由于厂方提供数据不全和有些数据在半导体器件数据上并没有， 因此省略了门极损耗等，这一点需要以后继续改进。在计算整流正向功率损失时 由于正向等效电阻这一项在数据手册上没有，因此采用了另一种方法，即假设一 个桥臂上电流平均分配，先计算单个元件的损耗。 通态损耗： 只= 2 4 6 u i i i 一0 2 3 u 0 ，r u ，一一通态压降； ，一一通态电流，按负载电流的l l n 。 开通蹴蛾= 等， 关断损耗：刖= l u 矿v r t o # f 式中，一一工作频率o l 一一上升时间； 圪一一阻断电压； 一一电流峰值； 厶一一方向恢复电流峰值； 一一方向恢复电压； o 一一方向恢复时间。 然后按串联、并联元件求和得整流器正向功率损耗只。 2 整流器反向漏流功率损失只 a 芝= 3 n 。1 0 - 3( 三相桥式)( 2 - 3 一a ) 必= 6 n 。+ 1 0 4 ( 双反星形) ( 2 - 3 一b ) 式中，一一整流器直流空载电压； 一一元件反响漏流平均值。 中南大学硕士学伊论文 第二章整流供电系统优化控制的数学模型 3 均压电阻功率损失皑 皑= c 2 。等 a p ：r 。 ，2 ( 4 3 u 肘d o ，) 2 i m ( 三相桥式) ( 双反星形) 式中，m 一一整流器元件总数5 r 。一一每个均压电阻值。 4 换向电容及电阻的功率损失必 只= ( = 卫) m + 1 0 。1 6 = 。s i n y 式中，一一电源频率； g 一一换向r c 回路每个电容值； 。一一正常反向电压最大值： ，一一换向角。 5 交流阻容保护的功率损失只 鹋_ 一j n 一。产芽u 焉2 4 r ax c 亏a ) 2 + 尺口 2 + z ( 2 4 - a ) ( 2 - 4 - b ) ( 2 - 5 - a ) ( 2 - 5 - b ) ( 2 6 ) x c a = 丽1 1 0 6 ，c o s y = l - x 。x b = 等 式中，巧一一谐波电流作用系数，其值可查表5 以一一整流变压器二次端电压有效值； 兄一一阻容保护装置每相电阻值； c 口一一阻容保护装置每相电容值； 五一一整流变阻抗标么值； l 一一直流负载电流标幺值。 6 直流阻容保护的功率损失只 纰= 圪玛 ( 2 7 ) 式中，彤一一直流测阻容吸收装置的电阻值，欧姆； 厶。一一6 n 次谐伯电流有效值，其计算公式为 中南大学硕士学位论文 第二章整流供电系统优化控制的数学模型 厶。= 式中，u 6 。一一6 n 次谐波电压有效值，伏； g 一一直流侧阻容吸收装置的电容值，微法； 五。一一以。对应的谐波频率，h z 。 7 其它附属功率损失只 鹋= 心e + ( r , a + 恐。) 兄 ( 2 - 8 ) 式中，j 匕一一整流柜内部直流母线总电阻； r 。一一快速熔断器总电阻； 尼，一一整流臂母线电阻； ，一一整流臂电流，交流有效值。 8 整流器外部连接的功率损失最 a 弓= + 3 是，( o 8 1 6 1 d ) 2 ( 三相桥式) ( 2 9 一a ) a 弓= 露+ 6 r 2 ，( o 2 8 9 1 a ) 2 ( 双反星形) ( 2 9 _ b ) 式中，r a y 一一整流器外部连接直流正负母线电阻； 是，一一整流器外部连接交流正负母线电阻。 9 冷却系统的功率损失觚 对风冷系统而言，只= 风机台数风机容量；对水冷系统而言，由于公用 水泵，不记入总的功率损失。 2 2 3 整流器耗能参数 1 整流器的空载功率损失 厶= 必+ 必+ 蛾+ 纰+ 嵋 ( 2 - 1 0 ) 式( 2 - 1 0 ) 中反向漏流损失只与均压电阻损失只是整流器空载状态下的固 定损失，与负载无关；只也可近似看作与负载无关；是指整流器空载及换 向角为y = 0 时的功率损失。 2 整流器额定负载下的一次方功率损失 岛= 纰：4 - 叱。+ ( 必。一p 蛐) ( 2 1 1 ) 额定负载运行时，a 只：是式( 2 - 2 - a ) 或式( 2 - 2 - b ) 的前半部，与负载电流成正 比；a 只。足式( 2 5 一a ) 在额定负载的换向电阻和电容的功率损失；只。是额定负 1 4 中南大学硕士学付论文 第二章咎流供电系统优化控制的数学模璎 载的交流阻容保护的功率损失；是空载状态时交流阻容保护的功率损失。在 不同负载运行条件下，一次方功率损失为 芝t = 巴。 ( 2 - 1 2 ) 3 整流器额定负载下的二次方功率损失 巴2 = 哦+ 鸠。+ 蝇。 ( 2 - 1 3 ) 额定负载运行时，a 肇是式( 2 - 2 - a ) 或式( 2 - 2 一b ) 的后半部，与负载电流的平 方成正比，a 弓。与都是与负载电流的平方成正比的。在不同负载条件下，整 流器的二次方功率损失为 2 = 2 匕2 ( 2 1 4 ) 2 3 大功率整流机组有功损耗的计算方法 2 3 1 整流器功率损失 = 厶+ p 厶+ 2 匕2 卢= 丢= 乏 口：匡 均1 o ( 2 1 5 ) ( 2 - 1 6 ) ( 2 - 1 7 ) 式中，为负载系数，l 和匕分别为整流器直流负载电流和额定电流，只和匕 分别为整流器直流负载功率和额定功率。反是整流器有功经济负载系数，当负 载的二次方功率损失等于空载损失时，其损失率最低，而与一次方功率损失无关。 2 3 2 整流变功率损失 整流变压器的功率损失p 。的计算和电力变压器相同，即 忍= + 2 & 铲溉 ( 2 - 1 8 ) ( 2 - 1 9 ) 磊为整理变的经济负载系数，当其铜损等于铁损时功率损失最小若电路 里串有调变和电抗器，则把调变和电抗器的空载功率损失和变压器空载功率损失 相加，额定负载功率也相加，再用式( 2 一1 8 ) 和式( 2 一1 8 ) 式计算。 中南大学颈士学位论文第二章整流供电系统垡垡控制的数学塑犁 2 3 3 整流机组功率损失 整流机组功率损失是整流器和整流变功率损失之和，即 必= 鸠+ 必= o + 忍o + 匕i + 2 ( 匕2 + 吃) 也可以写为蚁= 足。+ f l p 。+ f 1 2 岛： 驴溉 式中，弓。一一整流机组空载功率损失； ， 。一一整理机组额定负载的一次方功率损失； 珞：m - - 整理机组额定负载的二次方功率损失； 岛一一整流机组的经济负载系数。 2 4 并列运行整流机组功率损耗的计算，一 ( 2 2 0 ) ( 2 - 2 1 ) ( 2 - 2 2 ) 上述整流机组的功率损失是指单台机组工作在某状态时的功率损失，当多台 机组并列运行时，全部机组的损耗 足= 以= + 尼。+ 属2 ：) ( 2 2 3 ) l ；ll ；l 这样，总厂调度对于直流电能的要求可以转化为对直流电流的要求，即在满足总 需求电流的条件下，合理分配各机组的投运状态及负载状态，以降低功率的损失。 主要约束条件为 ，= l ，。厶t 一 1 。l 式中，i 为系统要求的总电流，乙为单f 台机组直流负载电流，。、一为单 台机组最小、最大电流。本文即针对该工程实际设计合理的蚁群算法，以取代已 有的非常繁琐的工程方法。 2 5 本章小结 本章首先介绍了系统结构及其整流供电的特点，然后针对本研究对象和要解 决的问题介绍了单台整流机组的损耗计算方法，以及多台机组并列运