水泵水轮机特性曲线处理方法探讨

水泵水轮机特性曲线处理方法探讨流体机械及工程刘志淼导师张德虎1研究背景及意义

4研究展望

3本人研究的内容内容大纲2研究现状

1研究背景及意义国民经济发展，电力系统复杂电网安全日显重要抽蓄电站削峰填谷、电网保安电站自身安全保障水力-机组过渡过程计算1.1研究背景

目前在抽水蓄能电站的建设过程中，需要经过多次的过渡过程计算。

过渡过程计算中，需要频繁利用水泵水轮机全特性曲线来确定机组的瞬态参数（工况点）。水泵水轮机全特性是单位转速、单位流量、单位转矩和导叶开度4个参数共同表达的连续变化非线性函数。全特性曲线处理：由水泵水轮机模型实验得到的有限开度下的特性处理得到全开度范围内的全特性。XJ抽水蓄能电站水泵水轮机全特性曲线直接插值误差大全特性曲线的“S”特性如何处理水泵水轮机特性曲线1.2研究意义过渡过程计算结果的可靠性XJ抽水蓄能电站水泵水轮机全特性曲线2研究现状2.1全特性曲线处理方法分类按表达形式分类二维空间三维空间四维空间按计算方法分类插值曲线曲面拟合辅助网格法分区处理法对数曲线法Suter法及其改进最小移动曲面拟合移动最小二乘拟合B样条曲线拟合神经网络拟合2.2Suter变换——目前应用最广泛Suter处理方法得到的WH和WM曲线存在以下缺陷：①等开度线的分布很不均匀，在较大开度时曲线密，在较小开度时曲线稀；②曲线在水泵工况区和反水泵工况区出现了交叉、重叠现象；③在反水泵工况区，有一段曲线几乎与轴垂直，可能导致插值计算的多值性问题。3本人研究的内容基于三维曲面的水泵水轮机全特性的改进Suter变换方法3.1基于Adaboost_LMBP集成神经网络的水轮机综合特性模型3.23.1.1本人提出的改进Suter变换3.1.2求取转轮边界瞬态参数的新方法

——利用Matlab软件建立三维曲面01以相对流动角为X值，以WH（WM）值为Y值，以导叶相对开度为Z值，将特性曲线表达成三维曲面的形式。02以任一开度为空间高度绘制三维曲面的等高线，求得开度下的WH（WM）的等开度线。03联立机组运动方程和能量方程求解水泵水轮机组的转轮边界瞬态参数。3.1.3验证分析

——改进WM关系式的验证采用不同的处理方法对PSH抽水蓄能电站水泵水轮机的转矩特性进行变换处理得到的WM曲线。3.1.3验证分析

——转轮瞬态参数求取方法的验证

验证任一开度下经三维曲面插值求得的等开度线能够代表实际情况，即满足计算精度的要求。取未参与建立曲面的小开度和大开度，用contour函数求取等开度线，同时将插值计算得到的该开度下的WM曲线与厂家给定的实测数据点绘制于上图。

结论：基于Suter变换，提出了一种新的转换关系式，不仅消除了Suter法存在的三点缺陷，而且彻底解决了WM曲线的交叉问题，在过渡过程计算中不需要将零开度及小开度工况单独进行编程计算。利用MATLAB软件将曲线表达成三维曲面形式，可以很方便对原有数据进行合理的扩充，并调用MATLAB函数库里的函数可以方便快捷地求得任一工况下水泵水轮机组的转轮边界瞬态参数，简化了过渡过程计算的编程。3.2基于Adaboost_LMBP集成神经网络的水轮机综合特性模型算法流程框图：设计思想：将BPNN作为Adaboost算法的弱学习器，然后针对同一训练集，利用LM算法反复训练出若干BPNN，最终通过Adaboost算法将全部BPNN集合构成一强学习器以提高单一BPNN的泛化能力及拟合精度。Ada_LMBPM模型与BPNN拟合性能对比曲线Ada_LMBPQ模型与BPNN拟合性能对比曲线BPNN弱学习器输入变量X={单位转速n11，导叶开度G}，输出变量则为相应输入条件下的单位力矩Y1={单位力矩}与单位流量Y2={单位流量}RBFNN、LSSVM，Adaboost_LMBP三种神经网络的拟合结果网络模型水轮机单位力矩特性水轮机单位流量特性RMSEMAEMAAERMSEMAEMAAEAdaboost_LMBP0.42870.31621.38970.8033e-30.5640e-33.0683e-3RBFNN0.47330.34632.07260.8634e-30.6469e-33.1848e-3LSSVM0.45720.33571.84260.8444e-30.5970e-33.1254e-3结论：基于Adaboost_LMBP集成神经网络算法训练得到的混流式水轮机综合特性模型在拟合精度、泛化能力方面具有明显的优势。4研究展望

改进Suter变换在过渡过程计算中实际应用较少，值得进一步研究。1

不同的水泵水轮机，不同的全特性处理方法都有不用的迭代计算方法，如何找到一个通用的全特性处理方法以及计算方法值得考虑